flink时间窗口无新的数据进来最后一个窗口不关闭

测试反馈， 配置的flink任务提交上去后， 输入数据源符合条件，到时间窗口的size。最后一个窗口没有闭窗计算，数据并没及时输出告警

经过调试发现，watermark没有向后继续推进，导致无法闭窗， watermark的时间取的是数据中的业务时间，create_time。

因为没有后续数据进来， 所以watermark一直停在收到的最后一条数据的时间，，

按照官网的watermark的实现：

inputStream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forGenerator(new EventWaterMark(window))
                .withTimestampAssigner((SerializableTimestampAssigner<JSONObject>) (jsonObject, l) -> jsonObject.getLong(window.getAttrField()))).name("Watermark|"+rule.getName());

public class EventWaterMark implements WatermarkGeneratorSupplier<JSONObject> {
    private static final long serialVersionUID = -2338922000184097299L;
    private final String eventTimeFieldNameJSONObject;
    private long currentMaxTimestamp;
    private String eventTimeFieldName;
    private long maxOutOfOrderness;

    public EventWaterMark(Window window) {
        this.maxOutOfOrderness = window.getMaxOutOfOrderness();
        this.eventTimeFieldNameJSONObject = window.getAttrField();
        this.eventTimeFieldName = window.getAttrField();

    }

    @Override
    public WatermarkGenerator<JSONObject> createWatermarkGenerator(Context context) {
        return new WatermarkGenerator<JSONObject>() {

            @Override
            public void onEvent(JSONObject jsonObject, long l, WatermarkOutput watermarkOutput) {
                currentMaxTimestamp = Math.max(currentMaxTimestamp, jsonObject.getLong(eventTimeFieldName));
            }

            @Override
            public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput watermarkOutput) {
                // 无后续数据，窗口不会关闭计算？
                watermarkOutput.emitWatermark(new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness));
# 使用当前时间，无法处理历史的数据
//                watermarkOutput.emitWatermark(new Watermark(System.currentTimeMillis() - maxOutOfOrderness));
            }
        };
    }
}

解决思路： 记录最后一条数据进入的时间， 多少秒后无数据进来，就主动向后推进watermark多少秒，保持watermark向后推进

更新后自定义的watermark实现：

public class EventWaterMark implements WatermarkGeneratorSupplier<JSONObject> {
    private static final long serialVersionUID = -2338922000184097299L;
    private final String eventTimeFieldNameJSONObject;
    private long currentMaxTimestamp;
    private String eventTimeFieldName;
    private long maxOutOfOrderness;

    // 当前数据进入的时间
    private long currentDateTimeMillis;

    public EventWaterMark(Window window) {
        this.maxOutOfOrderness = window.getMaxOutOfOrderness();
        this.eventTimeFieldNameJSONObject = window.getAttrField();
        this.eventTimeFieldName = window.getAttrField();
    }

    @Override
    public WatermarkGenerator<JSONObject> createWatermarkGenerator(Context context) {
        return new WatermarkGenerator<JSONObject>() {

            @Override
            public void onEvent(JSONObject jsonObject, long l, WatermarkOutput watermarkOutput) {
                currentMaxTimestamp = Math.max(currentMaxTimestamp, jsonObject.getLong(eventTimeFieldName));

                // 记录 当前来的数据来到 时间戳
                currentDateTimeMillis = System.currentTimeMillis();

            }

            @Override
            public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput watermarkOutput) {
                // 无后续数据，最后一个窗口不会关闭计算，
//                watermarkOutput.emitWatermark(new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness));
                // 使用System.currentTimeMillis()，如果第一条数据时间很早， 窗口不会进行关闭计算
//                watermarkOutput.emitWatermark(new Watermark(System.currentTimeMillis() - maxOutOfOrderness));

                // 无初始数据进入 watermark不用推进， 多并行度时候，会取最小的watermark，通过withIdleness 将分区标记为空闲，这样watermark就可以往下走了。
                if (currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness <= 0) {
                } else {
                    // 3秒内无数据进入，watermark保持向后推进， 确保无数据进入，窗口能闭窗计算
                    if (System.currentTimeMillis() - currentDateTimeMillis >= 5000) {
                        // 无数据进入，保持watermark递增
                        currentMaxTimestamp = currentMaxTimestamp  + System.currentTimeMillis() - currentDateTimeMillis;
                        watermarkOutput.emitWatermark(new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness));

                        // 模拟数据进入 设置数据进入时间
                        currentDateTimeMillis = System.currentTimeMillis();
                    } else {
                        watermarkOutput.emitWatermark(new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness));
                    }
                }
            }
        };
    }
}

上面虽然可以解决最后一个窗口闭合问题，但是还有个问题，当执行繁忙的时候，出现反压，导致source消费为0， 此时持续高反压时间大于代码中配置的5秒后， 此时自定义的watermark由于没收到上游source算子的数据，就会自动的向后推进watermark，这样就会导致，窗口会及时闭合计算，当反压结束后， source再来的数据 已经超过 窗口时间和延迟时间，， 直接作为迟到数据不参与窗口计算了。

此处暂未想到更好的解决方法