1、概述
flink中比拟重要的是工夫和状态，学习flink的过程中对水位线的了解始终含糊，通过一段时间的消化，在此总结总结。本文次要把水位线是什么，怎么来的，有什么用形容分明。
2、不太好了解的水位线
有些人喜爱把水位线叫成水印，不论是水印还是水位线，中文翻译过去一点都不贴切咱们的生存，比拟形象，让人难得了解。在咱们生存中水位线相似家中挂在墙上的一个挂钟，相似咱们的手表。上面来聊聊如下的话题：
1，到底是如何产生。
2，既然是一个挂钟，钟表有哪些特点呢，钟表每隔1s秒针往前走一小步，工夫是不是越来越大，这些特点水位线是不是也有呢。
3，挂钟有什么用途啊？早晨看看手表发现12点，咱们必定自我暗示："应该睡觉了"，通过工夫让咱们晓得什么工夫该干什么事件。
3、什么叫水位线
3.1、水位线的定义
水位线就是一个逻辑时钟，为什么叫逻辑时钟？失常工夫是有cpu产生的，周期而固定的往前走，然而咱们这个时钟的工夫是程序员计算出来，依据"事件工夫"动静计算出来(至于什么是工夫事件，有什么应用场景这里就不讲了)，如某一时刻计算的后果为x，x值为2022-10-10 10:10:10对应的工夫戳为1665367810000，x的值随着事件工夫的变大而变大，可能的后果为x，x+1，x+2，x+3，x+4 ... 间断的越来越大的工夫戳是不是相似钟表每隔1s往前走一步呢。
3.2、水位线（逻辑时钟）的组成
水位线由一串间断的工夫戳组成，越来越大，每个工夫戳都是依据事件工夫动静计算出来的。时钟也是由一间断的工夫组成，也是越来越大，如2022-10-10 10:10:10，2022-10-10 10:10:11，2022-10-10 10:10:12，2022-10-10 10:10:13 。。。等，水位线就是相似生存中的时钟，所以我把这个水位线称为逻辑时钟，逻辑时钟就是水位线，水印机制。
3.3、逻辑时钟以后工夫
相似时钟的以后工夫，此处此刻为几点几分几秒，这个以后工夫比拟重要，窗口的闭合，定时工作的触发都是依据以后工夫来判断的。
以后值特点：越来越大，流刚刚产生的时候插入负无穷大值，完结是插入正无穷大的值。
集体感觉这个以后值相似一个指针类型的变量，他的指向是不停的变动的（集体了解）。
3.4、以后工夫的计算公式
时钟的"以后工夫"对应一个具体的工夫戳。时钟的以后值xxx = 事件工夫 - 最大延迟时间 - 1毫秒。
3.5、来一个案例
案例形容：从socket读取数据，并打印以后水位的具体值。
package com.deepexi.sql;import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;import org.apache.flink.util.Collector;import java.time.Duration;public class ExampleTest { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); env //从socket读取数据 .socketTextStream("192.168.117.211", 9999) .map(r -> Tuple2.of(r.split(" ")[0], Long.parseLong(r.split(" ")[1]))) .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG)) .assignTimestampsAndWatermarks( //5s延迟时间 WatermarkStrategy.<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5)) .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple2<String, Long>>() { @Override public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element, long recordTimestamp) { //提取事件工夫 return element.f1; } }) ) //分流 .keyBy(r -> r.f0) .process(new KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, Long>, String>() { @Override public void processElement(Tuple2<String, Long> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception { out.collect("以后的水位线是：" + ctx.timerService().currentWatermark()); } }) .print(); env.execute(); }}nc -lk 9999 开启socket服务，监听9999端口
命令行输出：a 1000
[root@localhost ~]# nc -lk 9999 a 1000
idea控制台打印
以后的水位线是：-9223372036854775808 //-9223372036854775808是一个无穷大的数字
命令行输出：a 2000
idea控制台打印：
以后的水位线是：-4001 //以后水位线的值 = 事件工夫 - 最大延迟时间 -1 = 1000 - 5000 -1 = -4000
为什么用1000- 5000 -1而用2000 - 5000 -1？ flink会周期往流中插入水位线，水位线也是流中的一个元素，还是看下图了解吧。
命令行输出：a 3000
idea控制台打印：以后的水位线是：-3001 //2000 - 5000 -1 = -2000
命令行输出：a 10000
idea控制台打印：以后的水位线是：-2001 //3000 - 5000 -1 = -2000
命令行输出：a 1000
idea控制台打印：以后的水位线是：4999 //10000 - 5000 -1 = 4999
命令行输出：a 1000
idea控制台打印：以后的水位线是：4999 //10000 - 5000 -1 = 4999
命令行输出：a 2000
idea控制台打印：以后的水位线是：4999 //10000 - 5000 -1 = 4999
通过控制台的打印后果发现水位线的和钟表一样，值总是越来越大的，随着事件工夫的变动而变动，然而不会变小，也可能会进行某一刻，如输出a 1000后在输出a 1000,a 2000水位线的值始终是4999。
整个打印过程
命令行窗口：
[root@master ~]# nc -lk 9999a 1000a 2000a 3000a 10000a 1000a 1000a 2000idea打印:
以后的水位线是：-9223372036854775808以后的水位线是：-4001以后的水位线是：-3001以后的水位线是：-2001以后的水位线是：4999以后的水位线是：4999以后的水位线是：49994、如何产生的
水位线实质就是一个工夫戳，这个工夫戳是程序员依据事件工夫动静计算出来，间接来一个案例吧。
案例1
自定义水位线的产生逻辑，实现WatermarkStrategy接口，flink会每隔200毫秒的调用onPeriodicEmit办法。
public class ExampleTest2 { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); //设置每隔1分钟插入一次水位线 //env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(6 * 1000L); env .socketTextStream("192.168.117.211", 9999) .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() { @Override public Tuple2<String, Long> map(String value) throws Exception { String[] arr = value.split(" "); return Tuple2.of(arr[0], Long.parseLong(arr[1])); } }) .assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkGenerator()) .print(); env.execute(); } public static class CustomWatermarkGenerator implements WatermarkStrategy<Tuple2<String, Long>> { @Override public TimestampAssigner<Tuple2<String, Long>> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context) { return new SerializableTimestampAssigner<Tuple2<String, Long>>() { @Override public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element, long recordTimestamp) { return element.f1; } }; } @Override public WatermarkGenerator<Tuple2<String, Long>> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) { return new WatermarkGenerator<Tuple2<String, Long>>() { // 最大延迟时间 private Long bound = 5000L; private Long maxTs = -Long.MAX_VALUE + bound + 1L; @Override public void onEvent(Tuple2<String, Long> event, long eventTimestamp, WatermarkOutput output) { //更新察看到的最大事件工夫 maxTs = Math.max(maxTs, event.f1); } @Override public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) { System.out.println("水位线的值：" + (maxTs - bound - 1L)); // 发送水位线，计算公式：事件工夫-延迟时间-1L output.emitWatermark(new Watermark(maxTs - bound - 1L)); } }; } }}nc -lk 9999 开启socket服务，监听9999端口
启动idea，控制台每隔200毫秒打印后果：水位线的值：xxxxx。如下：
水位线的值：-9223372036854775807
水位线的值：-9223372036854775807
水位线的值：-9223372036854775807
水位线的值：-9223372036854775807
命令行输出：a 1000
控制台每隔200毫秒打印后果：水位线的值：xxxxx。如下：
水位线的值：-4001
水位线的值：-4001
水位线的值：-4001
水位线的值：-4001
水位线的值：-4001
命令行输出：a 2000
控制台每隔200毫秒打印接口：水位线的值：xxxxx。如下：
水位线的值：-3001
水位线的值：-3001
水位线的值：-3001
水位线的值：-3001
水位线的值：-3001
//默认200毫秒插入水位线到流，能够设置水位线的插入流的工夫距离
env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(6 * 1000L);
整个打印过程
命令行窗口：
[root@master ~]# nc -lk 9999a 1000a 2000idea打印：
水位线的值：-9223372036854775807水位线的值：-9223372036854775807水位线的值：-9223372036854775807水位线的值：-9223372036854775807水位线的值：-9223372036854775807(a,1000)水位线的值：-4001水位线的值：-4001水位线的值：-4001水位线的值：-4001水位线的值：-4001(a,2000)水位线的值：-3001水位线的值：-3001水位线的值：-3001水位线的值：-3001水位线的值：-3001水位线的值：-3001水位线的值：-3001水位线的值：-3001水位线的值：-3001水位线的值：-3001Disconnected from the target VM, address: '127.0.0.1:58591', transport: 'socket'水位线的值：-3001Process finished with exit code 130通过后果咱们能够晓得，水位线的值随着事件工夫1000,2000的变动而变动。如果输出a 2000后在输出a 1000，控制台打印后果是怎么的？那必定打印的是：水位线的值：-3001，因为水位线的值和工夫一样永远只会越来越大。
案例2
革新一下程序，新增如下代码，keyby后，把命令行输出的元素打印进去。
nc -lk 9999启动socket监听9999端口
启动idea
命令行输出
[root@localhost ~]# nc -lk 9999a 1000a 2000a 5000a 6000idea控制台打印：
水位线的值：-9223372036854775807水位线的值：-9223372036854775807输出业务数据是：(a,1000)水位线的值：-4001水位线的值：-4001水位线的值：-4001水位线的值：-4001水位线的值：-4001水位线的值：-4001水位线的值：-4001输出业务数据是：(a,2000)水位线的值：-3001水位线的值：-3001水位线的值：-3001水位线的值：-3001水位线的值：-3001水位线的值：-3001输出业务数据是：(a,5000)水位线的值：-1水位线的值：-1水位线的值：-1水位线的值：-1水位线的值：-1水位线的值：-1水位线的值：-1水位线的值：-1输出业务数据是：(a,6000)水位线的值：999水位线的值：999水位线的值：999水位线的值：999水位线的值：999剖析计算结果后果：
-9223372036854775807,-9223372036854775807,(a,1000),-4001,-4001,-4001,-4001,-4001,-4001,-4001,-4001,(a,2000),-3001,-3001,-3001,-3001,-3001,(a,5000),-1,-1,-1,(a,6000),999,999,999,999
不晓得大家有没有一种感觉，水位线和业务数据什么关系？是不是相似生存中落花和流水的关系呢？业务数据就是河流中的水，水位线就像落在水中的花，他们两一起流向大海，水位线和业务数据一样都属于流中的一个元素。
5、有什么用
在流的世界逻辑时钟就是一个参照物。还是挂钟来举例吧，看看挂钟曾经12点了，咱们必定在会暗示本人该放下手机了要睡觉了。针对源源不断的数据流，把数据流拆分为多段进行解决，针对每段数据进行统计，那什么时候触发统计呢？这个时候就会用这个逻辑时钟，窗口看看逻辑工夫以后处于几点钟，发现窗口完结工夫小于时钟的工夫，窗口闭合进行统计。
案例1，水位线触发定时工作的执行
性能形容：水位线的以后工夫戳大于定时工作的的触发工夫后 触发定时工作的执行。
public class ExampleTest3 { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); env .socketTextStream("192.168.117.211", 9999) .map(r -> Tuple2.of(r.split(" ")[0], Long.parseLong(r.split(" ")[1]))) .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG)) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy.<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5)) .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple2<String, Long>>() { @Override public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element, long recordTimestamp) { return element.f1; } }) ) .keyBy(r -> r.f0) .process(new KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, Long>, String>() { @Override public void processElement(Tuple2<String, Long> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {// out.collect("以后的水位线是：" + ctx.timerService().currentWatermark()); ctx.timerService().registerEventTimeTimer(value.f1 + 5000L); out.collect("注册了一个工夫戳是：" + new Timestamp(value.f1 + 5000L) + " 的定时器"); } @Override public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception { super.onTimer(timestamp, ctx, out); out.collect("定时器触发了！"); } }) .print(); env.execute(); }}nc -lk 9999 开启socket服务，监听9999端口
命令行输出：a 1665367810000 //1665367810000对应的工夫为2022-10-10 10:10:10
控制台输入：注册了一个工夫戳是：2022-10-10 10:10:15.0 的定时器 //2022-10-10 10:10:15转换为工夫戳为1665367815000
解释一下控制台输入后果
以后水位线的值：2022-10-10 10:10:10 - 5s -1毫秒 = 1665367810000 - 5000 -1 = 1665367804999。当水位线的值大于1665367815000定时工作触发。
命令行输出：1665367821000 //命令行输出2022-10-10 10:10:21对应的工夫戳1665367821000将会触发定时工作
控制台输入：定时器触发了！
命名行打印输出
[root@master ~]# nc -lk 9999a 1665367810000a 1665367821000idea打印输出
注册了一个工夫戳是：2022-10-10 10:10:15.0 的定时器注册了一个工夫戳是：2022-10-10 10:10:26.0 的定时器定时器触发了！案例2，水位线以后工夫戳大于窗口完结工夫触发窗口闭
案例day3.Example4
public class ExampleTest4 { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); env .socketTextStream("192.168.117.211", 9999) .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() { @Override public Tuple2<String, Long> map(String value) throws Exception { String[] arr = value.split(" "); return Tuple2.of(arr[0], Long.parseLong(arr[1])); } }) .assignTimestampsAndWatermarks( // 最大延迟时间设置为5秒 WatermarkStrategy.<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5)) .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Tuple2<String, Long>>() { @Override public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element, long recordTimestamp) { return element.f1; // 通知flink事件工夫是哪一个字段 } }) ) .keyBy(r -> r.f0) // 5秒的事件工夫滚动窗口 .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))) .process(new ProcessWindowFunction<Tuple2<String, Long>, String, String, TimeWindow>() { @Override public void process(String key, Context context, Iterable<Tuple2<String, Long>> elements, Collector<String> out) throws Exception { long windowStart = context.window().getStart(); long windowEnd = context.window().getEnd();// System.out.println("以后窗口的完结值：" + context.currentWatermark());// System.out.println("以后水位线的值：" + context.currentWatermark()); long count = elements.spliterator().getExactSizeIfKnown(); out.collect("用户" + key + " 在窗口" + "" + new Timestamp(windowStart) + "~" + new Timestamp(windowEnd) + "" + "中的pv次数是：" + count); } }) .print(); env.execute(); }}命令行输出：a 1665367810000 //flink将开启一个2022-10-10 10:10:10.0~2022-10-10 10:10:15的窗口，当水位线以后值(以后值指下面的以后工夫)大于窗口完结工夫对应的工夫戳会触发窗口闭合。
命令行输出：a 1665367821000 //此时水位线以后值为：1665367821000 - 5000 -1 = 1665367815999，1665367815999转换为工夫：2022-10-10 10:10:15，2022-10-10 10:10:15等于窗口完结工夫，所以触发窗口闭合。
管制输入：用户a 在窗口2022-10-10 10:10:10.0~2022-10-10 10:10:15.0中的pv次数是：1
命令行
[root@master ~]# nc -lk 9999a 1665367810000a 1665367821000idea
以后窗口的完结值：1665367815999以后水位线的值：1665367815999用户a 在窗口2022-10-10 10:10:10.0~2022-10-10 10:10:15.0中的pv次数是：1如果依据"解决工夫"来进行统计分析，窗口要闭合进行统计，必定有一个参考的工夫，只是这个工夫是cpu帮忙产生的，窗口的闭合依据cpu产生的工夫进行闭合，但逻辑时钟的某霎时的值是程序计算出来的，这也是为什么把水位线称为逻辑时钟。
6、早退数据的解决
6.1、什么叫早退数据
事件工夫小于水位线以后工夫戳，比方以后数据流的数据xxx携带的事件工夫是2022:20:50，逻辑时钟的此时的工夫为2022:20:51，那么flink认为xxx就是一条早退数据。
案例形容：手动发送水位线，手动发送携带事件工夫的元素。
public class ExampleTest5 { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperator<String> result = env .addSource(new SourceFunction<String>() { @Override public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception { // 发送数据携带事件工夫的数据hello world ctx.collectWithTimestamp("hello world", 1000L); // 发送水位线 ctx.emitWatermark(new Watermark(999L)); // 发送数据携带事件工夫的数据 hello flink ctx.collectWithTimestamp("hello flink", 2000L); // 发送水位线 ctx.emitWatermark(new Watermark(1999L)); // 发送数据携带事件工夫的数据hello late ctx.collectWithTimestamp("hello late", 1000L); } @Override public void cancel() { } }) .process(new ProcessFunction<String, String>() { @Override public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception { //System.out.println("以后水位线：" + ctx.timerService().currentWatermark()); //判断事件工夫是否小于水位线 if (ctx.timestamp() < ctx.timerService().currentWatermark()) { System.out.println("早退元素：" + value); } else { System.out.println("失常元素：" + value); } } }); env.execute(); }}控制台输入：
失常元素：hello world
失常元素：hello flink
早退元素：hello late
6.2、早退元素的解决
了解了什么叫早退元素，至于怎么解决，flink提供了几种计划，如
案例：早退数据发送到"侧输入流"中
public class ExampleTest { // 定义侧输入流 private static OutputTag<String> lateElement = new OutputTag<String>("late-element") { }; public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); SingleOutputStreamOperator<String> result = env .addSource(new SourceFunction<String>() { @Override public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception { // 发送数据携带事件工夫的数据hello world ctx.collectWithTimestamp("hello world", 1000L); // 发送水位线 ctx.emitWatermark(new Watermark(999L)); // 发送数据携带事件工夫的数据 hello flink ctx.collectWithTimestamp("hello flink", 2000L); // 发送水位线 ctx.emitWatermark(new Watermark(1999L)); // 发送数据携带事件工夫的数据hello late ctx.collectWithTimestamp("hello late", 1000L); } @Override public void cancel() { } }) .process(new ProcessFunction<String, String>() { @Override public void processElement(String value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception { //判断事件工夫是否小于水位线 if (ctx.timestamp() < ctx.timerService().currentWatermark()) { ctx.output(lateElement, "早退元素发送到侧输入流：" + value); } else { out.collect("失常达到的元素：" + value); } } }); result.print("支流："); result.getSideOutput(lateElement).print("侧输入流："); env.execute(); }}idea控制台输入：
支流：> 失常达到的元素：hello world
支流：> 失常达到的元素：hello flink
侧输入流：> 早退元素发送到侧输入流：hello late
思考：窗口，早退元素，水位线之间有什么关联？
7、总结
水位线相似生存中的时钟，通过时钟咱们晓得以后工夫处于几点几分秒，这个"以后工夫"在flink外面对应一个工夫戳，通过工夫戳来触发窗口的闭合，触发定时工作的执行。也相似一个参照物的角色。