含义

事件时间：数据产生的时间
处理时间：数据的处理时刻

水位线

用来衡量事件时间进展的标记，就被称作『水位线』，水位线可以看作是一条特殊的数据记录，是插入到数据流中的一个标记点，主要内容是个时间戳，标记事件时间。
虽然水位线代表着数据事件时间，但是数据可能乱序到达，如何处理乱序的水位线，在
乱序+数据量小：判断数据当前时间是否大于当前水位线，大于则更新水位线。
乱序+数据量大：每过一段找到这段时间最大的时间戳，判断与当前水位线关系，大则更新
乱序+迟到的数据：为了让窗口窗口收集到迟到的数据，采用等待窗口。
水位线特性：

1. 水位线是插入到数据流中的一个标记，可以认为是一个特殊的数据
2. 水位线主要的内容是一个时间戳，表示当前事件时间的进展
3. 水位线是基于数据的时间戳生成的
4. 水位线的时间戳必须单调递增，以确保任务的事件时间一直向前推进

flink中可以将数据流切割成有限大小的多个存储桶（存储桶），会把每个数据分发到对应的桶中，每个数据都会分发到对应的桶，当到达窗口结束时间时，就对每个桶中收集的数据进行计算处理。

生成水位线

完美的水位线是绝对正确的，是指等足够的时间，保证水位线之前的数据全部到齐，但是为实时性，没有办法让水位线等的足够长，对于低延迟和结果的正确需要权衡机制
指定watermark 策略，然后使用时间窗口时应该使用事件时间的窗口。
watermark主要有两类一类是有序的，一类是乱序的（其实，本质上有序的就是乱序容忍度为0的乱序）
有序流：watermark = 最大事件时间
无序流：watermark= 最大事件时间 - 乱序容忍度

多并行度下水位线传递

在多个算子下，数据的处理速度不同，在流式计算中，不同算子处理的进度是不同的，在watermark进度传递时候，按照最小原则进行传递。多个并行度下只有算子的每个处理进度到达触发。
特殊情况下，可能由于某个并行度某个并行度下一直没有数据，会导致窗口一直不触发，针对这种清库，可以为并行度设置空闲等待。

迟到数据处理

针对迟到的数据可以设置数据允许迟到，保证对于迟到的数据也能进行处理，通过 allowedLateness 推迟关闭窗口，窗口主要有两步：1是触发窗口计算，2是窗口关闭：乱序容忍度针对触发窗口计算时间的推迟；推迟关闭窗口则是针对窗口关闭，在推迟窗口关闭这块则是来一条则需要重新计算一次窗口。

迟到数据可以通过侧数据流进行处理

因为实时流式处理，不会一直等待数据，但是可以通过辅助的侧流的数据进行处理。