flink 时间语义、水位线（Watermark）、生成水位线、水位线的传递

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1. Flink 中的时间和窗口

1.1 时间语义

  在flink中，当希望对数据按照时间窗口来进行收集计算时，时间的衡量标准就非常重要

  如图：在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，最终由窗口算子进行计算处理。
  在这个过程中，有两个非常重要的时间点：一个是数据产生的时间，把它叫作

事件时间

（Event Time）；另一个是数据真正被处理的时刻，叫作

处理时间

（Processing Time）;窗口操作以那种时间作为衡量标准，就是所谓的

时间语义

（Notions of Time）。由于分布式系统中网络传输的延迟和时钟漂移，处理时间相对事件发生的时间会有所滞后

注：
  在事件时间语义下，对于时间的衡量，不再依赖于任何机器的系统时间，而是依赖于数据本身（Timestamp作为一个属性嵌入到数据中）。简单来说，这相当于任务处理的时候自己本身是没有时钟的，所以只好来一个数据就问一下“现在几点了”；而数据本身也没有表，只有一个自带的“出厂时间”，于是任务就基于这个时间来确定自己的时钟。由于流处理中数据是源源不断产生的，一般来说，先产生的数据也会先被处理，所以当任务不停地接到数据时，它们的时间戳也基本上是不断增长的，就可以代表时间的推进。
  当然这里有个前提，就是

先产生的数据先被处理

，这要求保证数据到达的顺序。但是由于分布式系统中网络传输延迟的不确定性，实际应用中数据流往往是乱序的。在这种情况下，就不能简单地把数据自带的时间戳当作时钟了，而需要用另外的标志来表示事件时间进展，在 Flink 中把它叫作事件时间的

水位线

（Watermarks）。

1.2 两种时间语义的对比

  在分布式环境中，处理时间其实是不确定的，各个并行任务时钟不统一；而且由于网络延迟，导致数据到达各个算子任务的时间有快有慢，对于窗口操作就可能收集不到正确的数据了，数据处理的顺序也会被打乱。这就会影响到计算结果的正确性。所以

处理时间语义，一般用在对实时性要求极高、而对计算准确性要求不太高的场景

。
  而在事件时间语义下，水位线成为了时钟，可以统一控制时间的进度。这就保证将数据划分到正确的窗口中，比如 8 点 59 分 59 秒产生的数据，无论网络传输的延迟是多少，它永远属于 8 点~9 点的窗口，不会错分。但数据还可能是乱序的，要想让窗口正确地收集到所有数据，就必须等这些错乱的数据都到齐，这就需要一定的等待时间。所以整体上看，

事件时间语义是以一定延迟为代价，换来了处理结果的正确性

。由于网络延迟一般只有毫秒级，所以即使是事件时间语义，同样可以完成低延迟实时流处理的任务。
  另外，除了事件时间和处理时间，Flink 还有一个

摄入时间

（Ingestion Time）的概念，它是指数据进入 Flink 数据流的时间，也就是 Source 算子读入数据的时间。摄入时间相当于是事件时间和处理时间的一个中和，它是把 Source 任务的处理时间，当作了数据的产生时间添加到数据里。这样一来，水位线（watermark）就基于这个时间直接生成，不需要单独指定了。这种时间语义可以保证比较好的正确性，同时又不会引入太大的延迟。它的具体行为跟事件时间非常像，可以当作特殊的事件时间来处理。
  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 1.12 版本开始，Flink 已经将事件时间作为了默认的时间语义

2. 水位线（Watermark）

2.1 事件时间和窗口

  事件时间语义下，基于数据的时间戳，自定义了一个

逻辑时钟

。这个时钟的时间不会自动流逝；它的时间进展，就是靠着新到数据的时间戳来推动的。计算的过程可以完全不依赖处理时间（系统时间），不论什么时候进行统计处理，得到的结果都是正确的。

  如图：事件时间语义类似于物流发车，到达车上的商品，生产时间是8 点 05 分，那么当前车上的时间就是 8 点 05 分；又来了一个 8 点 10 分生产的商品，现在车上的时间就是 8 点 10 分。

直接用数据的时间戳来指示当前的时间进展，窗口的关闭自然以数据的时间戳等于窗口结束时间为准

，这就不受网络传输延迟的影响了。对于8 点 59 分 59 秒生产出来的商品，到车上的时候不管实际时间（系统时间）是几点，当前时间就是 8 点 59 分 59 秒，所以它总是能赶上车的；而 9 点这班车，要等到 9 点整生产的商品到来，才认为时间到了 9 点，这时才正式发车。

2.2 水位线

  在数据流中加入一个时钟标记，记录当前的事件时间；这个标记可以直接广播到下游，当下游任务收到这个标记，就可以更新自己的时钟了。由于类似于水流中用来做标志的记号，在 Flink 中，这种用来衡量事
件时间（Event Time）进展的标记，就被称作

水位线

（Watermark）

2.2.1 有序流中的水位线

  在理想状态下，数据应该按照它们生成的先后顺序、排好队进入流中；也就是说，它们处理的过程会保持原先的顺序不变，遵守先来后到的原则。从每个数据中提取时间戳，就可以保证总是从小到大增长的，从而插入的水位线也会不断增长、事件时钟不断向前推进。
  实际应用中，如果当前数据量非常大，可能会有很多数据的时间戳是相同的，这时每来一条数据就提取时间戳、插入水位线就做了大量的无用功。而且即使时间戳不同，同时涌来的数据时间差会非常小（比如几毫秒），往往对处理计算也没什么影响。所以为了提高效率，一般会每隔一段时间生成一个水位线，这个水位线的时间戳，就是当前最新数据的时间戳

注意：

对于水位线的周期性生成，周期时间是指处理时间（系统时间），而不是事件时间

2.2.2 乱序流中的水位线

  乱序指数据的先后顺序不一致，主要是基于数据的产生时间而言的

  乱序流中的水位线，插入新的水位线时，要先判断一下时间戳是否比之前的大，否则就不再生成新的水位线

  如果考虑到大量数据同时到来的处理效率，同样可以周期性地生成水位线。这时只需要保存一下之前所有数据中的最大时间戳，需要插入水位线时，就直接以它作为时间戳生成新的水位线

  对于迟到数据，为了让窗口能够正确收集到迟到的数据，可以等上若干秒；即用当前已有数据的最大时间戳减去 若干秒，就是要插入的水位线的时间戳，如图水位线设置延迟2秒

注：
  一个窗口所收集的数据，并不是之前所有已经到达的数据。

因为数据属于哪个窗口，是由数据本身的时间戳决定的

，一个窗口只会收集真正属于它的那些数据。如图尽管水位线 W(20)之前有时间戳为 22 的数据到来，10~20 秒的窗口中也不会收集这个数据，进行计算依然可以得到正确的结果

2.3 水位线特点

（1）水位线是插入到数据流中的一个标志
（2）水位线主要内容是一个时间戳，用来表示当前事件时间的进展
（3）水位线是基于数据的时间戳产生的
（4）水位线的时间戳必须是单调递增的，来保障，以确保任务的事件时间时钟向前推进
（5）水位线可以设置延迟，来保证正确处理乱序数据
（6）一个水位线 Watermark(t)，表示在当前流中事件时间已经达到了时间戳 t, 这代表 t 之前的所有数据都到齐了，之后流中不会出现时间戳 t’ ≤ t 的数据

3. 如何生成水位线

3.1 生成水位线的总体原则

  由于网络传输的延迟不确定，为了获取所有迟到数据，只能设置延迟时间。但等待的时间越长，处理的实时性越低。因此可以单独创建一个 Flink 作业来监控事件流，建立概率分布或者机器学习模型，学习事件的迟到规律。得到分布规律之后，就可以选择置信区间来确定延迟，作为水位线的生成策略了。如，数据的迟到时间服从μ=1，σ=1 的正态分布，那么设置水位线延迟为 3 秒，就可以保证至少 97.7%的数据可以正确处理

3.2 水位线生成策略（Watermark Strategies）

  在 Flink 的 DataStream API 中 ， 有 一 个 单 独 用 于 生 成 水 位 线 的 方法：.assignTimestampsAndWatermarks()，它主要用来为流中的数据分配时间戳，并生成水位线来指示事件时间：

stream.assignTimestampsAndWatermarks()

  .assignTimestampsAndWatermarks()方法需要传入一个 WatermarkStrategy 作为参数，这就是 所 谓 的

水 位 线 生 成 策 略

WatermarkStrategy 中 包 含 了 一 个

时 间 戳 分 配器

TimestampAssigner 和一个

水位线生成器

WatermarkGenerator

TimestampAssigner：主要负责从流中数据元素的某个字段中提取时间戳，并分配给元素。时间戳的分配是生成水位线的基础

WatermarkGenerator：主要负责按照既定的方式，基于时间戳生成水位线。在WatermarkGenerator 接口中，主要又有两个方法：onEvent()和 onPeriodicEmit()

onEvent：每个事件（数据）到来都会调用的方法，它的参数有当前事件、时间戳，以及允许发出水位线的一个 WatermarkOutput，可以基于事件做各种操作

onPeriodicEmit：周期性调用的方法，可以由 WatermarkOutput 发出水位线。周期时间为处理时间，可以调用环境配置的.setAutoWatermarkInterval()方法来设置，默认为200ms

env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(60*1000L);

3.3 Flink 内置水位线生成器

3.3.1 有序流

  调用WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()方法就可以实现,直接拿当前最大的时间戳作为水位线

  调用.withTimestampAssigner()方法，将数据中的 timestamp 字段提取出来，作为时间戳分配给数据元素；然后用内置的有序流水位线生成器构造出了生成策略

3.3.2 乱序流

  由于乱序流中需要等待迟到数据到齐，所以必须设置一个固定量的延迟时间（Fixed Amount of Lateness）。这时生成水位线的时间戳，就是当前数据流中最大的时间戳减去延迟的结果，相当于把表调慢，当前时钟会滞后于数据的最大时间戳。调用 WatermarkStrategy. forBoundedOutOfOrderness()方法就可以实现。这个方法需要传入一个 maxOutOfOrderness 参数，表示

最大乱序程度

，它表示数据流中乱序数据时间戳的最大差值

注：
  事实上，有序流的水位线生成器本质上和乱序流是一样的，相当于延迟设为 0 的乱序流水位线生成器，两者完全等同：

WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(0))

注：
  乱序流中生成的水位线真正的时间戳，其实是 当前最大时间戳 – 延迟时间 – 1，单位毫秒。为什么要减 1 毫秒呢？时间戳为 t 的水位线，表示时间戳≤t 的数据全部到齐，不会再来了。如果考虑有序流，也就是延迟时间为 0 的情况，那么时间戳为 7 秒的数据到来时，之后其实是还有可能继续来 7 秒的数据的；所以生成的水位线不是 7 秒，而是 6 秒 999 毫秒，7 秒的数据还可以继续来

BoundedOutOfOrdernessWatermarks源码：

3.4 自定义水位线策略

（1）周期性水位线生成器（Periodic Generator）
  周期性生成器一般是通过 onEvent()观察判断输入的事件，而在 onPeriodicEmit()里发出水
位线

// 自定义水位线的产生publicclassCustomWatermarkTest{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsException{StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);
        env
                .addSource(newClickSource()).assignTimestampsAndWatermarks(newCustomWatermarkStrategy()).print();
        env.execute();}publicstaticclassCustomWatermarkStrategyimplementsWatermarkStrategy<Event>{@OverridepublicTimestampAssigner<Event>createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context){returnnewSerializableTimestampAssigner<Event>(){@OverridepubliclongextractTimestamp(Event element,long recordTimestamp){return element.timestamp;// 告诉程序数据源里的时间戳是哪一个字段}};}@OverridepublicWatermarkGenerator<Event>createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context){returnnewCustomPeriodicGenerator();}}publicstaticclassCustomPeriodicGeneratorimplementsWatermarkGenerator<Event>{privateLong delayTime =5000L;// 延迟时间privateLong maxTs =Long.MIN_VALUE + delayTime +1L;// 观察到的最大时间戳@OverridepublicvoidonEvent(Event event,long eventTimestamp,WatermarkOutput output){// 每来一条数据就调用一次
            maxTs =Math.max(event.timestamp, maxTs);// 更新最大时间戳}@OverridepublicvoidonPeriodicEmit(WatermarkOutput output){// 发射水位线，默认 200ms 调用一次
            output.emitWatermark(newWatermark(maxTs - delayTime -1L));}}}

（2）断点式水位线生成器（Punctuated Generator）
  断点式生成器会不停地检测 onEvent()中的事件，当发现带有水位线信息的特殊事件时，就立即发出水位线。一般来说，断点式生成器不会通过 onPeriodicEmit()发出水位线

publicclassCustomPunctuatedGeneratorimplementsWatermarkGenerator<Event>{@OverridepublicvoidonEvent(Event r,long eventTimestamp,WatermarkOutput output){// 只有在遇到特定的 itemId 时，才发出水位线if(r.user.equals("Mary")){
                output.emitWatermark(newWatermark(r.timestamp -1));}}@OverridepublicvoidonPeriodicEmit(WatermarkOutput output){// 不需要做任何事情，因为我们在 onEvent 方法中发射了水位线}}

4. 水位线的传递

  上游任务处理完水位线、时钟改变之后，要把当前的水位线再次发出，广播给所有的下游子任务。这样，后续任务就不需要依赖原始数据中的时间戳（经过转化处理后，数据可能已经改变了），也可以知道当前事件时间

  在

重分区

（redistributing）的传输模式下

  当前任务的上游，有四个并行子任务，所以会接收到来自四个分区的水位线；而下游有三
个并行子任务，所以会向三个分区发出水位线。
具体过程如下：
  （1）上游并行子任务发来不同的水位线，当前任务会

为每一个分区设置一个分区水位线

（Partition Watermark），这是一个分区时钟；而当前任务的时钟，就是

所有分区时钟里最小的那个

  （2）当有一个新的水位线（第一分区的 4）从上游传来时，当前任务会首先

更新对应的分区时钟

；然后

再判断所有分区时钟中的最小值

，如果比之前大，说明事件时间有了进展，当前任务的时钟也就可以更新了。这里要注意，

更新后的任务时钟，并不一定是新来的那个分区水位线

，比如这里改变的是第一分区的时钟，但最小的分区时钟是第三分区的 3，于是当前任务时钟就推进到了 3。当时钟有进展时，当前任务就会将自己的时钟以水位线的形式，广播给下游所有子任务
  （3）再次收到新的水位线（第二分区的 7）后，执行同样的处理流程。首先将第二个分区时钟更新为 7，然后比较所有分区时钟；发现最小值没有变化，那么当前任务的时钟也不变，也不会向下游任务发出水位线。
  （4）同样道理，当又一次收到新的水位线（第三分区的 6）之后，第三个分区时钟更新为6，同时所有分区时钟最小值变成了第一分区的 4，所以当前任务的时钟推进到 4，并发出时间戳为 4 的水位线，广播到下游各个分区任务

总之，每个任务都以处理完之前所有数据为标准来确定自己的时钟，就可以保证窗口处理的结果总是正确的;
水位线的默认计算公式：水位线 = 观察到的最大事件时间 – 最大延迟时间 – 1 毫秒

注意：
  在数据流开始之前，Flink 会插入一个大小是负无穷大（在 Java 中是-Long.MAX_VALUE）的水位线，而在数据流结束时，Flink 会插入一个正无穷大(Long.MAX_VALUE)的水位线，保证所有的窗口闭合以及所有的定时器都被触发