一、Window 概述

Flink 流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而 window 是一种切割无线数据为有限块进行处理的手段。

二、Window 分类

Window 可以分为两类：

• CountWindow（计数窗口）：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关；
• TimeWindow（事件窗口）：按照时间生成 Window；

对于TimeWindow ，可以根据窗口实现原理的不同分成三类：

• 滚动窗口（Tumbling Window）
• 滑动窗口（Sliding Window）
• 会话窗口（Session Window）

2.1、滚动窗口（Tumbling Window）

将数据依据固定的窗口长度对数据进行切片；

特点：时间对其、窗口长度固定、没有重叠；

适用场景：适合做 BI 统计（每个时间段的聚合计算）。

2.2、滑动窗口（Sliding Window）

滑动窗口是固定的窗口的更广义的一种形式，滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成；

特点：时间对齐、窗口长度固定，可以重叠；

适用场景：对最近一个时间段内的统计（求某接口最近 5min 的失败率来决定是否要报警）。

2.3、会话窗口（Session Window）

由一系列事件组合一个指定时间长度的 timeout 间隙组成，类似于 web 应用的 session，也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口。

特点：时间无法对齐；

session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组，session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不在收到元素，即非活动间隔产生，那么这个窗口就会关闭。一个 session 窗口通过一个 session 间隔来配置，这个 session间隔定义了非活跃周期的长度，当这个非活跃周期产生，那么当前的session将关闭并且后续的元素将被分配到新的 session 窗口中去。

三、Window API

3.1、CountWindow

3.1.1、滚动窗口

默认的 CountWindow 是一个滚动窗口，只需要指定窗口大小即可，当元素数量达到窗口大小时，就会触发窗口的执行。

val minTempPerWindow: DataStream[(String, Double)] = dataStream
.map(r => (r.id, r.temperature))
.keyBy(_._1)
.countWindow(5)
.reduce((r1, r2) => (r1._1, r1._2.max(r2._2)))

3.1.2、滑动窗口

滑动窗口和滚动窗口的函数名是完全一致的，只是在传参数时需要传入两个参数，一个是 window_size，一个是 sliding_size。
下面代码中的 sliding_size 设置为了 2，也就是说，每收到两个相同 key 的数据就计算一次，每一次计算的 window 范围是 10 个元素。

val keyedStream: KeyedStream[(String, Int), Tuple] = dataStream.map(r => (r.id, r.temperature)).keyBy(0)
//每当某一个 key 的个数达到 2 的时候,触发计算，计算最近该 key 最近 10 个元素的内容
val windowedStream: WindowedStream[(String, Int), Tuple, GlobalWindow] = keyedStream.countWindow(10,2)
val sumDstream: DataStream[(String, Int)] = windowedStream.sum(1)

3.2、TimeWindow

3.1.1、滚动窗口

Flink 默认的时间窗口根据 Processing Time 进行窗口的划分，将 Flink 获取到的数据根据进入 Flink 的时间划分到不同的窗口中。

val minTempPerWindow = dataStream
.map(r => (r.id, r.temperature))
.keyBy(_._1)
.timeWindow(Time.seconds(15))
//或者指定TumblingEventTimeWindows
//.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(15)))
.reduce((r1, r2) => (r1._1, r1._2.min(r2._2)))

3.1.2、滑动窗口

滑动窗口和滚动窗口的函数名是完全一致的，只是在传参数时需要传入两个参数，一个是 window_size，一个是 sliding_size。
下面代码中的 sliding_size 设置为了 5s，也就是说，每 5s 就计算输出结果一次，每一次计算的 window 范围是 15s 内的所有元素。

val minTempPerWindow: DataStream[(String, Double)] = dataStream
.map(r => (r.id, r.temperature))
.keyBy(_._1)
.timeWindow(Time.seconds(15), Time.seconds(5))
//或者指定SlidingEventTimeWindows
//.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(15),Time.seconds(5)
.reduce((r1, r2) => (r1._1, r1._2.min(r2._2))))

3.1.2、会话窗口

val minTempPerWindow: DataStream[(String, Double)] = dataStream
.map(r => (r.id, r.temperature))
.keyBy(_._1)
.window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10)))
.reduce((r1, r2) => (r1._1, r1._2.min(r2._2))))