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0、前言

在批处理统计中，我们可以等待一批数据都到齐后，统一处理。但是在实时处理统计中，我们是来一条就得处理一条，那么我们怎么统计最近一段时间内的数据呢？引入“窗口”。
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。接下来我们就深入了解一下Flink中的时间语义和窗口的应用。

1、窗口（Window）

1.1 窗口的概念

Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。

注意：Flink中窗口并不是静态准备好的，而是动态创建——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.

1.2 窗口的分类

上面的其实是最简单的例子，是最简单的一种时间窗口。在Flink中，窗口的应用非常灵活，我们可以使用各种不同类型的窗口来实现需求。接下来我们就从不同的角度，对Flink中内置的窗口做一个分类说明。

1、按照驱动类型分类

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四类：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）。

（1）滚动窗口（Tumbling Window）
滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行“均匀切片”的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。这是最简单的窗口形式，每一个数据都会被分配到一个窗口，而且只会属于一个窗口。

（2）滑动窗口（Sliding Window）

（3）会话窗口

（4）全局窗口
就是把所有数据当做在同一个窗口。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。

1.3 窗口API概览

1、按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）
在定义窗口操作之前，首先要确定，到底是基于按键分区（Keyed）的数据流KeyedStream来开窗，还是直接在没有按键分区的DataStream上开窗。也就是说，在调用窗口算子之前，是否有keyBy操作
（1）按键分区窗口（Keyed Window）
经过按键分区KeyBy操作后，数据流会按照key被分为多条逻辑流（Logical Streams），这就是KeyedStream。基于KeyedStream进行窗口操作时，窗口计算会在多个并行子任务上同时执行。相同key的数据会被发送到一个并行子任务，而窗口操作会基于每个key进行单独的处理。所以可以认为，每个key上都定义了一组窗口，各自独立地进行统计计算。
在代码实现上，我们需要先对DataStream调用.keyBy()进行按键分区，然后再调用.window()定义窗口。

stream.keyBy(...).window(...)

（2）非按键分区
如果没有进行keyBy，那么原始的DataStream就不会分成多条逻辑流。这时窗口逻辑只能在一个任务（task）上执行，就相当于并行度变成了1。
在代码中，直接基于DataStream调用.windowAll()定义窗口。

stream.windowAll(...)

注意：对于非按键分区的窗口操作，手动调大窗口算子的并行度也是无效的，windowAll本身就是一个非并行的操作。
2、代码中窗口API的调用
窗口操作主要有两个部分：窗口分配器（Window Assigners）和窗口函数（Window Functions）。

stream.keyBy(<key selector>).window(<window assigner>).aggregate(<window function>)

其中.window()方法需要传入一个窗口分配器，它指明了窗口的类型；而后面的.aggregate()方法传入一个窗口函数作为参数，它用来定义窗口具体的处理逻辑。窗口分配器有各种形式，而窗口函数的调用方法也不止.aggregate()一种。

1.4 窗口分配器（Window Assigner）

定义窗口分配器（Window Assaginer）是构建窗口算子的第一步，它的作用就是定义数据应该被分配到哪个窗口。所以可以说，窗口分配器其实就是在指定窗口的类型。
窗口分配器最通用的定义方式，就是调用.window()方法。这个方法需要传入一个WindowAssiger作为参数，返回WindowedStream。如果是非按键分区窗口，那么直接调用.windowAll()方法，同样传入一个WindowAssigner，返回的是AllWindowedStream。
窗口按照驱动类型可以分成时间窗口和计数窗口，而按照具体的分配规则，又有滚动窗口、滑动窗口、会话窗口、全局窗口四种。除去需要自定义的全局窗口外，其他常用的类型Flink中都给出了内置的分配器的实现。

1.4.1 时间窗口

时间窗口是最常用的窗口类型，又可以细分为滚动、滑动和会话三种。
（1）滚动处理时间窗口
窗口分配器由类TumblingProcessingTimeWindows提供，需要调用它的静态方法.of()。

stream.keyBy(...).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))).aggregate(...)

这里.of()方法需要传入一个Time类型的参数size，表示滚动窗口的大小，我们这里创建了一个长度为5秒的滚动窗口。
另外，.of()还有一个重载方法，可以传入两个Time类型的参数：size和offset。第一个参数当然还是窗口大小，第二个参数则表示窗口起始点的偏移量。
（2）滑动处理时间窗口
窗口分配器由类SlidingProcessingTimeWindows提供，同样需要调用它的静态方法.of()。

stream.keyBy(...).window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)，Time.seconds(5))).aggregate(...)

这里.of()方法需要传入两个Time类型的参数：size和slide，前者表示滑动窗口的大小，后者表示滑动窗口的滑动步长。我们这里创建了一个长度为10秒、滑动步长为5秒的滑动窗口。
滑动窗口同样可以追加第三个参数，用于指定窗口起始点的偏移量，用法与滚动窗口完全一致。
（3）处理时间会话窗口
窗口分配器由类ProcessingTimeSessionWindows提供，需要调用它的静态方法.withGap()或者.withDynamicGap()。

stream.keyBy(...).window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10))).aggregate(...)

这里.withGap()方法需要传入一个Time类型的参数size，表示会话的超时时间，也就是最小间隔session gap。我们这里创建了静态会话超时时间为10秒的会话窗口。
另外，还可以调用withDynamicGap()方法定义session gap的动态提取逻辑。
（4）滚动事件时间窗口
窗口分配器由类TumblingEventTimeWindows提供，用法与滚动处理事件窗口完全一致。

stream.keyBy(...).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))).aggregate(...)

（5）滑动事件窗口
窗口分配器由类SlidingEventTimeWindows提供，用法与滑动处理事件窗口完全一致。

stream.keyBy(...).window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)，Time.seconds(5))).aggregate(...)

（6）事件时间会话窗口
窗口分配器由类EventTimeSessionWindows提供，用法与处理事件会话窗口完全一致。

stream.keyBy(...).window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10))).aggregate(...)

1.4.2 计数窗口

计数窗口概念非常简单，本身底层是基于全局窗口（Global Window）实现的。Flink为我们提供了非常方便的接口：直接调用.countWindow()方法。根据分配规则的不同，又可以分为滚动计数窗口和滑动计数窗口两类，下面我们就来看它们的具体实现。
（1）滚动计数窗口
滚动计数窗口只需要传入一个长整型的参数size，表示窗口的大小。

stream.keyBy(...).countWindow(10)

我们定义了一个长度为10的滚动计数窗口，当窗口中元素数量达到10的时候，就会触发计算执行并关闭窗口。
（2）滚动计数窗口
与滚动计数窗口类似，不过需要在.countWindow()调用时传入两个参数：size和slide，前者表示窗口大小，后者表示滑动步长。

stream.keyBy(...).countWindow(10，3)

我们定义了一个长度为10、滑动步长为3的滑动计数窗口。每个窗口统计10个数据，每隔3个数据就统计输出一次结果。
（3）全局窗口
全局窗口是计数窗口的底层实现，一般在需要自定义窗口时使用。它的定义同样是直接调用.window()，分配器由GlobalWindows类提供。

stream.keyBy(...).window(GlobalWindows.create());

需要注意使用全局窗口，必须自行定义触发器才能实现窗口计算，否则起不到任何作用。

1.5 窗口函数

定义了窗口分配器，我们只是知道了数据属于哪个窗口，可以将数据收集起来了；至于收集起来到底是要做什么，还得看窗口函数。所以在窗口分配器之后，必须再接上一个定义窗口如何计算的操作，这就是所谓的“窗口函数”（Window Functions）。

窗口函数定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作，根据处理的方式可以分为两类：增量聚合函数和全窗口函数。

1.5.1 增量聚合函数（ReduceFunction/AggregateFunction）

窗口将数据收集起来，最基本的处理操作当然就是进行聚合。我们可以每来一个数据就在之前结果上聚合一次，这就是“增量聚合”。
典型的增量聚合函数有两个：ReduceFunction和AggregateFunction。
1、归约聚合（ReduceFunction）
代码示例（求水位累加值）：

/*** 特点：*      两两聚合*      输入和输出的类型一样*/
public class Demo06_Reduce {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink配置类（空参创建的话都是默认值）Configuration configuration = new Configuration();//修改配置类中的WebUI端口号configuration.setInteger("rest.port",3333);//创建Flink环境（并且传入配置对象）StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(configuration);env.socketTextStream("hadoop102",9999)//映射.map(new WaterSensorFunction())//全局计数滑动窗口.countWindowAll(3)//累加.reduce((waterSensor, t1) -> {t1.setVc(waterSensor.getVc()+t1.getVc());return t1;}).print();env.execute();}}

测试截图：

2、聚合函数（AggregateFunction）
ReduceFunction可以解决大多数归约聚合的问题，但是这个接口有一个限制，就是聚合状态的类型、数据结果的类型必须和输入数据类型一样。
Flink Window API中的aggragate就突破了这个限制，可以定义更加灵活的窗口聚合操作。这个方法需要传入一个AggregateFunction的实现类作为参数。
AggregateFunction可以看作是ReduceFunction通用版本，这里有三种类型：输入类型（IN）、累加器类型（ACC）和输出类型（OUT）。输入类型IN就是输入流中元素的数据类型；累加器类型ACC则是我们进行聚合的中间状态类型；而数据类型当然就是最终计算结果的类型了。
接口中有四个方法：

• createAccumulator():创建一个累加器，这就是为聚合创建一个初始状态，每个聚合任务只会调用一次。
• add():将输入的元素添加到累加器中。
• getResult():从累加器中提取聚合的输出结果
• merge():合并两个累加器，并将合并后的状态作为一个累加器返回

所以可以看到，AggregateFunction的工作原理是：先调用createAccumulator()方法为任务初始化一个状态（累加器）；而后每来一个数据就调用一次add（）方法，对数据进行聚合，得到的结果保存在状态中；等到了窗口需要输出时，再调用getResult方法得到计算结果。很明显，与ReduceFunction相同，AggregateFunction也是增量式的聚合；而由于输入、中间状态、输出的类型可以不同，使得应用更加灵活方便。
代码实现：

/*** 输入和输出的类型不一样，sum、max、min、minBy、maxBy、reduce就不行了**可以考虑用aggregate*/
public class Demo07_Aggregate {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink配置类（空参创建的话都是默认值）Configuration configuration = new Configuration();//修改配置类中的WebUI端口号configuration.setInteger("rest.port",3333);//创建Flink环境（并且传入配置对象）StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(configuration);env.socketTextStream("hadoop102",9999).map(new WaterSensorFunction())//全局计数滚动窗口.countWindowAll(3)/*** 统计窗口中所有数据的vc之和* AggregateFunction<IN,ACC,OUT>*     IN:输入，窗口中元素的类型*     ACC：累加器。聚合中使用的中间的缓存类型*     OUT：输出的类型**    以上三种类型都可以不一致*///输出： vc之和：xxx.aggregate(new AggregateFunction<WaterSensor, Integer, String>() {//创建一个累加器对象 (在一个窗口创建时执行一次)@Overridepublic Integer createAccumulator() {System.out.println("我是一个累加器");return 0;}//把输入的每个元素累加到累加器上@Overridepublic Integer add(WaterSensor waterSensor, Integer integer) {return integer+waterSensor.getVc();}//输出最终结果（在窗口关闭执行时执行一次）@Overridepublic String getResult(Integer integer) {System.out.println("我是输出最终结果");return "vc之和："+integer;}//不用写。在DataSetAPI（批处理）中才要实现@Overridepublic Integer merge(Integer integer, Integer acc1) {return null;}}).print();env.execute();}
}

测试截图：

另外，Flink也为窗口的聚合提供了一系列预定义的简单聚合方法，可以直接基于WindowedStream调用。主要包括.sum()/max()/maxBy()/min()/minBy()，与KeyedStream的简单聚合非常相似。它们的底层，其实都是通过AggregateFunction来实现的。

1.5.2 全窗口函数（Full Window Functions）

有些场景下，我们要做的计算必须基于全部的数据才有效，这时做增量聚合就没什么意义了；另外，输出的结果可能要包含上下文中的一些信息（比如窗口的起始时间），这是增量聚合函数做不到的。
所以我们还需要有更丰富的窗口计算方式。窗口操作中的另一大类就是全窗口函数。与增量函数不同，全局窗口函数首先需要收集窗口中的数据，并在内部缓存起来，等到窗口要输出结果的时候再取出数据进行计算。
在Flink中，全局窗口函数也是有两种:WindowFunction和ProcessWindowFunction。
1、窗口函数（WindowFunction）
WindowFunction字面上就是“窗口函数”，它其实是老版本的通用窗口函数接口。我们可以基于WindowedStream调用.apply()方法，传入一个WindowFunction的实现类。

stream.keyBy(<key selector>).window(<window assigner>).apply(new MyWindowFunction());

这个类中可以获取到包含窗口所有数据的可迭代集合（Iterable），还可以拿到窗口（Window）本身的信息。
不过WindowFunction能提供的上下文信息比较少，也没有更高级的功能。事实上，它的作用可以被ProcessWindowFunction全覆盖，所以之后可能会逐渐弃用。
2、处理窗口函数（ProcessWindowFunction）
ProcessWindowFunction是Window API中最底层的通用窗口函数接口。之所以说它“最底层”，是因为除了可以拿到窗口中的所有数据之外，ProcessWindowFunction还可以获取到一个“上下文对象”（Context）。这个上下文对象非常强大，不仅能够获取窗口信息，还可以访问当前的时间和状态信息。这里的时间就包括了处理时间（processing time）和事件时间水位线（event time watermark）。这就使得ProcessWindowFunction更加灵活、功能更加丰富，其实就是一个增强版的WindowFunction。

public class WindowProcessDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env.socketTextStream("hadoop102", 9999).map(new WaterSensorFunction());KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId());// 1. 窗口分配器WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> sensorWS = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));SingleOutputStreamOperator<String> process = sensorWS.process(new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {@Overridepublic void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {long count = elements.spliterator().estimateSize();long windowStartTs = context.window().getStart();long windowEndTs = context.window().getEnd();String windowStart = DateFormatUtils.format(windowStartTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");String windowEnd = DateFormatUtils.format(windowEndTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());}});process.print();env.execute();}
}

测试截图：

1.5.3 增量聚合和全窗口函数的结合使用

在实际应用中，我们往往希望兼具这两者的优点，把它们结合在一起使用。Flink的Window API就给我们实现了这样的用法。
我们之前在调用WindowedStream的.reduce()和.aggregate()方法时，只是简单地直接传入了一个ReduceFunction或AggregateFunction进行增量聚合。除此之外，其实还可以传入第二个参数：一个全窗口函数，可以是WindowFunction或者ProcessWindowFunction。

// ReduceFunction与WindowFunction结合
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> reduce(ReduceFunction<T> reduceFunction，WindowFunction<T，R，K，W> function) // ReduceFunction与ProcessWindowFunction结合
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> reduce(ReduceFunction<T> reduceFunction，ProcessWindowFunction<T，R，K，W> function)// AggregateFunction与WindowFunction结合
public <ACC，V，R> SingleOutputStreamOperator<R> aggregate(AggregateFunction<T，ACC，V> aggFunction，WindowFunction<V，R，K，W> windowFunction)// AggregateFunction与ProcessWindowFunction结合
public <ACC，V，R> SingleOutputStreamOperator<R> aggregate(AggregateFunction<T，ACC，V> aggFunction,ProcessWindowFunction<V，R，K，W> windowFunction)

这样调用的处理机制是：基于第一个参数（增量聚合函数）来处理窗口数据，每来一个数据就做一次聚合；等到窗口需要触发计算的时候，就调用第二个参数（全局窗口函数）的处理逻辑输出结果。需要注意的是，这里的全窗口函数就不再缓存所有数据了，而是直接将增量聚合函数的结果拿来当做了Iterable类型的输入。

public class WindowAggregateAndProcessDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(1);SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env.socketTextStream("hadoop102", 9999).map(new WaterSensorFunction());KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId());// 1. 窗口分配器WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> sensorWS = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));// 2. 窗口函数：/*** 增量聚合 Aggregate + 全窗口 process* 1、增量聚合函数处理数据： 来一条计算一条* 2、窗口触发时， 增量聚合的结果（只有一条） 传递给 全窗口函数* 3、经过全窗口函数的处理包装后，输出** 结合两者的优点：* 1、增量聚合： 来一条计算一条，存储中间的计算结果，占用的空间少* 2、全窗口函数： 可以通过 上下文 实现灵活的功能*///        sensorWS.reduce()   //也可以传两个SingleOutputStreamOperator<String> result = sensorWS.aggregate(new MyAgg(),new MyProcess());result.print();env.execute();}public static class MyAgg implements AggregateFunction<WaterSensor, Integer, String> {@Overridepublic Integer createAccumulator() {System.out.println("创建累加器");return 0;}@Overridepublic Integer add(WaterSensor value, Integer accumulator) {System.out.println("调用add方法,value="+value);return accumulator + value.getVc();}@Overridepublic String getResult(Integer accumulator) {System.out.println("调用getResult方法");return accumulator.toString();}@Overridepublic Integer merge(Integer a, Integer b) {System.out.println("调用merge方法");return null;}}// 全窗口函数的输入类型 = 增量聚合函数的输出类型public static class MyProcess extends ProcessWindowFunction<String,String,String,TimeWindow> {@Overridepublic void process(String s, Context context, Iterable<String> elements, Collector<String> out) throws Exception {long startTs = context.window().getStart();long endTs = context.window().getEnd();String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");long count = elements.spliterator().estimateSize();out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());}}
}

测试截图：

1.6 其它API

对于一个窗口算子而言，窗口分配器和窗口函数是必不可少的。除此之外，Flink还提供了其他一些可选的API，让我们可以更加灵活地控制窗口行为。
触发器和移除器在日常使用中很少会用到，这里仅仅简单介绍其语法格式。

1.6.1 触发器（Trigger）

触发器主要是用来控制窗口什么时候触发计算。所谓的“触发计算”，本质上就是执行窗口函数，所以可以认为是计算得到的结果并输出的过程。
基于WindowedStream调用.triggrt()方法，就可以传入一个自定义的窗口触发器（Trigger·）。

stream.keyBy(...).window(...).trigger(new MyTrigger())

1.6.2 移除器（Evictor）

移除器主要用来定义移除某些数据的逻辑。基于WindowedStream调用.evictor()方法，就可以传人一个自定义的移除器（Evictor）。Evictor是一个接口，不同的窗口类型都有各自预实现的移除器。

stream.keyBy(...).window(...).evictor(new MyEvictor())

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