Flink中的时间和窗口
在传统的批处理系统中，我们可以等到一批数据全部都到齐了之后，对其做相关的计算；但是在实时处理系统中，数据是源源不断的，正常情况下，我们就得来一条处理一条。那么，我们应该如何统计某个实时数据源中最近一段时间内的数据呢？
在Flink的观念中，引入了“窗口”的概念。所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。
一、窗口（Window）
1.正确的理解窗口
简单来说，Flink是一个流式计算引擎，主要用来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽，想要方便高效的处理这种无界数据流，一种方式就是将这种无界数据划分为多个有界的"数据块"，这其实就是窗口(Window)。
Flink中的窗口并不是提前创建好了的，而是动态创建的，当有落在这个窗口区间范围 的数据达到时，才创建对应的窗口。另外，这里我们认为到达窗口结束时间时，窗口就触发计算并关闭，事实上“触发计算”和“窗口关闭”两个行为也可以分开。
2.窗口的分类
1）按照驱动类型分
窗口本身是截取有界数据的一种方式，所以窗口一个非常重要的信息其实就是“怎样截取数据”。换句话说， 就是以什么标准来开始和结束数据的截取，我们把它叫作窗口的“驱动类型”。
（1）时间窗口（Time Window）
时间窗口以时间点来定义窗口的开始（start）和结束（end），所以截取出的就是某一时间段的数据。到达结束时间时，窗口不再收集数据，触发计算输出结果，并将窗口关闭销毁。
（2）计数窗口（Count Window）
计数窗口基于元素的个数来截取数据，到达固定的个数时就触发计算并关闭窗口。每个窗口截取数据的个数， 就是窗口的大小。
通过上面的图我们可以看到，时间窗口的时间固定，计数窗口的计数固定。
其实，到这里，我们可以进一步正确的理解窗口，在Flink中，窗口其实并不是一个“框”，它更加像一个“桶”，在Flink中，窗口可以把流切割为有限大小的多个“存储桶”（bucket），流中的每一个数据都会进入到对应的桶中，当窗口的结束时间到达时，就会关闭桶并且对桶中的数据进行收集计算，也就是所谓的窗口计算。
2）按照窗口分配数据的规则分类
根据分配数据的规则，窗口的具体实现可以分为 4 类：滚动窗口（Tumbling Window）、 滑动窗口（Sliding Window）、会话窗口（Session Window），以及全局窗口（Global Window）。
滚动窗口（Tumbling Window）
滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义；需要的参数只有一个， 就 是 窗 口 的 大 小 （ window size）。比如我们可以定义一个长度为1小时的滚动时间窗口， 那么每个小时就会进行一次统计；或者定义一个长度为10的滚动计数窗口，就会每10个数进行一次统计。
可以看出，滚动窗口的应用非常广泛，它可以对每个时间段的数据做统计计算。
滑动窗口（Sliding Window）
滑动窗口的大小也是固定的。但是窗口之间并不是首尾相接的，而是可以“错开”一定的位置。 定义滑动窗口的参数有两个：除去窗口大小（window size）之外，还有一个“滑动步长”（window slide）， 它其实就代表了窗口计算的频率。窗口在结束时间触发计算输出结果，那么滑动步长就代表了计算频率。
当滑动步长小于窗口大小时，滑动窗口就会出现重叠， 这时数据也可能会被同时分配 到多个窗口中。而具体的个数， 就由窗口大小和滑动步长的比 值（size/slide）来决定。 滚动窗口也可以看作是一 种特殊的滑动窗口——窗口大小等于滑动步长（size = slide）。 滑动窗口适合计算结果更新 频率非常高的场景。
相比滚动窗口而言，滚动窗口可以做每个时间段的计算，滑动窗口就更适合做最近一个时间段的计算。
会话窗口（Session Window）
会话窗口，是基于“会话”（session）来来对数据进行分组的。会话窗口只能基于时间来定义。 会话窗口中，最重要的参数就是会话的超时时间，也就是两个会话窗口之间的最小距离。如果相邻两个数据到来的时间间隔（Gap）小于指定的大小（size），那说明还在保持会话，它们就属于同一个窗口；如果gap大于size， 那么新来的数据就应该属于新的会话窗口，而前一个窗口就应该关闭了。
会话窗口的长度不固定， 起始和结束时间也是不确定 的，各个分区之间窗口没有 任何关联。会话窗口之间一 定是不会重叠的，而且会留 有至少为size的间隔（session gap）。在一些类似保持会话的场 景下，可以使用会话窗口来进 行数据的处理统计。
全局窗口（Global Windows）
“全局窗口”，这种窗口全局有效，会把相同key的所有数据都分配到同一个窗口中。这种窗口没有结束的时候， 默认是不会做触发计算的。如果希望它能对数据进行计算处理，还需要自定义“触发器”（Trigger）。
全局窗口没有结束的 时间点，所以一般在希望 做更加灵活的窗口处理时 自定义使用。Flink中的计数窗口（Count Window）， 底层就是用全局窗口实现的。
二、时间语义
到底是以那种时间作为衡量标准，就是所谓的“时间语义”。
在实际应用中，事件时间语义会更为常见。一般情况下，业务日志数据中都会记录数据生成的时间戳（timestamp），它就可以作为事件时间的判断基础。 在 Flink 中，由于处理时间比较简单，早期版本默认的时间语义是处理时间；而考虑到事件时间在实际应用中更为广泛，从 Flink1.12 版本开始，Flink 已经将事件时间作为默认的时间语义了。
