5分钟Flink - 时间与语义案例详解

时间:2022-07-24
本文章向大家介绍5分钟Flink - 时间与语义案例详解，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

摘要

  • 一、重要知识点回顾
    • 1.1 时间语义
    • 1.2 分配时间戳的接口
  • 二、代码分析
    • 2.1程序说明&注意事项
    • 2.2 追踪 WaterMark 1
    • 2.3 追踪 WaterMark 2
    • 2.4 追踪 WaterMark 3
  • 三、迟到的数据
    • 3.1 丢弃
    • 3.2 allowedLateness 指定允许数据延迟的时间
    • 3.3 sideOutputLateData 收集迟到的数据
  • 四、多并行度下的应用

主要是针对数据乱序的问题，需要使用 eventtime 和 watermark 来解决

后面针对迟到的数据也会进行相应的处理说明

代码版本

Flink : 1.10.0 Scala : 2.12.6

抓住以及涉及到的时间点，展开分析

时间1: EventTime的时间点 时间2: 当前最大时间点（有可能产生延迟的数据，那么最大时间点就是前一个数据的时间点） 时间3: Watermark时间点 时间4: 窗口的时间范围【左闭右开】

一、重要知识点回顾

1.1 时间语义

Event Time：事件实际发生而产生的时间

Ingestion time：数据进入 Flink 处理框架的时间

Processing Time：事件被处理时当前系统的时间，是基于机器的时间属性

在一般的语境下，一般选取的是 Event Time，即实际事件发生的时间点，也是符合事件发生进而分析的逻辑的。

其他的语义可能在监控或者另外的一些场景下会使用到

本文就围绕 Event Time 进行讨论

1.2 分配时间戳的接口

Flink 暴露了 TimestampAssigner 接口供我们实现，使我们可以自定义如何从事件数据中抽取时间戳。

MyAssigner 有两种类型

  • Assigner With Periodic Watermarks
  • Assigner With Punctuated Watermarks

以上两个接口都继承自 TimestampAssigner

一般会自定义一个周期性的时间戳接口，方便清晰

【例子】自定义一个周期性的时间戳抽取:

class PeriodicAssigner extends AssignerWithPeriodicWatermarks[(String, Long)] {
  val bound: Long = 60 * 1000    // 延时为1分钟
  var maxTs: Long = Long.MinValue  // 观察到的最大时间戳
  
  override def getCurrentWatermark: Watermark = {
    new Watermark(maxTs - bound)
  }

  override def extractTimestamp(element: (String, Long), previousTS: Long) = {
    element._2
  }
}

代码中的 extractTimestamp 方法是从数据本身中提取 EventTime getCurrentWatermar 方 法 是 获 取 当 前 水 位 线 ， 利 用 currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness 这里的 maxOutOfOrderness 表示是允许数据的最大乱序时间

所以在这里我们使用的话也实现接口 AssignerWithPeriodicWatermarks

二、代码分析

先把完整代码贴出来

package com.tech.timeandwatermark

import java.text.SimpleDateFormat

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks
import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, OutputTag, StreamExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction
import org.apache.flink.streaming.api.watermark.Watermark
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow
import org.apache.flink.util.Collector

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
import scala.util.Sorting


object StreamingWindowWatermarkScala {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // socket 的端口号
    val port = 9000
    // 运行环境
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    import org.apache.flink.api.scala._
    // 使用EventTime
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

    // 设置并行度为 1,默认并行度是当前机器的 cpu 数量
    env.setParallelism(1)

    val text = env.socketTextStream("127.0.0.1", port, 'n')

    //解析输入的数据
    val inputMap = text.map(line => {
      val arr = line.split(",")
      (arr(0), arr(1).toLong)
    })


    // 抽取 timestamp 和生成 watermark
    val waterMarkStream = inputMap.assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks[(String, Long)] {
      var currentMaxTimestamp = 0L
      var maxOutOfOrderness = 10000L // 最大允许的乱序时间是10s

      val sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")

      // 定义生成 watermark 的逻辑, 默认 100ms 被调用一次
      // 当前最大的时间点 - 允许的最大时间
      override def getCurrentWatermark = new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness)


      // 提取 timestamp
      override def extractTimestamp(element: (String, Long), previousElementTimestamp: Long): Long = {
        val timestamp = element._2
        // 这里想象一个迟到的数据时间，所以这里得到的是当前数据进入的最大时间点
        currentMaxTimestamp = Math.max(timestamp, currentMaxTimestamp)
        val id = Thread.currentThread().getId
        println("currentThreadId:" + id + ",key:" + element._1 + ",eventtime:[" + element._2 + "|" + sdf.format(element._2) + "],currentMaxTimestamp:[" + currentMaxTimestamp + "|" + sdf.format(currentMaxTimestamp) + "],watermark:[" + getCurrentWatermark().getTimestamp + "|" + sdf.format(getCurrentWatermark().getTimestamp) + "]")
        timestamp
      }
    })


    // 保存被丢弃的数据, 定义一个 outputTag 来标识
//    val outputTag = new OutputTag[Tuple2[String, Long]]("late-data") {}

    // 分组, 聚合
    val window = waterMarkStream.keyBy(0)
      .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3)))   //按照消息的EventTime分配窗口，和调用TimeWindow效果一样
//      .allowedLateness(Time.seconds(2))   //在 WaterMark 基础上还可以延迟2s, 即：数据迟到 2s
//      .sideOutputLateData(outputTag)
      .apply(new WindowFunction[(String, Long), String, Tuple, TimeWindow] {

      /**
        * Evaluates the window and outputs none or several elements.
        *
        * @param key    The key for which this window is evaluated.
        * @param window The window that is being evaluated.
        * @param input  The elements in the window being evaluated.
        * @param out    A collector for emitting elements.
        * @throws Exception The function may throw exceptions to fail the program and trigger recovery.
        *
        * 对 window 内的数据进行排序，保证数据的顺序
        */
      override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow, input: Iterable[(String, Long)], out: Collector[String]): Unit = {
        println("key值：", key)
        val keyStr = key.toString
        val arrBuf = ArrayBuffer[Long]()
        val ite = input.iterator
        while (ite.hasNext) {
          val tup2 = ite.next()
          arrBuf.append(tup2._2)
        }

        val arr = arrBuf.toArray
        Sorting.quickSort(arr)

        val sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")
        val result = keyStr + "," + arr.length + ", data_range[" +
          sdf.format(arr.head) + "," + sdf.format(arr.last) + "], window [" +       // 数据的开始时间 和 结束时间
          sdf.format(window.getStart) + "," + sdf.format(window.getEnd) + ")"   // 该窗口的开始时间 和 结束时间[) -> 记得左闭右开
        out.collect(result)
      }
    })

    // 侧输出流
//    val sideOutput: DataStream[Tuple2[String, Long]] = window.getSideOutput(outputTag)
//    sideOutput.print("side_lated_data")

    window.print()

    // 因为 flink 默认懒加载, 所以必须调用 execute 方法, 上面的代码才会执行
    env.execute("StreamingWindowWatermarkScala")

  }
}

2.1程序说明&注意事项

  • 使用socket接收数据，在终端使用 nc -l 9000 来启动socket数据的输入
  • 数据的输入格式是 【key,timestamp】， 例如：flink,1593421135000
  • 然后通过程序中时间戳和窗口的时间打印进而理解EventTime下的窗口的使用 以及 针对乱序数据的处理
  • 程序中的最大允许的乱序时间是 10s，窗口大小为 3s 在这里窗口的 3s 是系统给划分好的，而不是从程序启动开始 3s 的时间分割，例如 1min 的时间分割 注意以下时间分割左闭右开 [00:00:00,00:00:03) [00:00:03,00:00:06) [00:00:06,00:00:09) [00:00:09,00:00:12) [00:00:12,00:00:15) [00:00:15,00:00:18) [00:00:18,00:00:21) [00:00:21,00:00:24) [00:00:24,00:00:27) [00:00:27,00:00:30) [00:00:30,00:00:33) [00:00:33,00:00:36) [00:00:36,00:00:39) [00:00:39,00:00:42) [00:00:42,00:00:45) [00:00:45,00:00:48) [00:00:48,00:00:51) [00:00:51,00:00:54) [00:00:54,00:00:57) [00:00:57,00:01:00) ...

在这里，EventTime + WaterMark + Window 都混到一起了

所以，再强调： EventTime + WaterMark 是为了处理乱序数据，而在Window加入之后，根据自身的 EventTime，将数据划分到不同的 Window 中，如果 window 中有数据，则当 Watermark 时间>=Event Time 时，就符合了 Window 触发的条件了，最终决定 Window 触发，还是由数据本身的 Event Time 所属的 window 中的 window_end_time 决定。

例如【maxOutOfOrderness=10s】:

a. EventTime：2018-10-01 10:11:22.000，WaterMark：2018-10-01 10:11:23.000

=> 不会触发，虽然 WaterMark>EventTime，但是由于整个 Window[00:00:21,00:00:24)中所有数据没有过了WaterMark，所以不会触发

b. EventTime：2018-10-01 10:11:22.000，WaterMark：2018-10-01 10:11:24.000

=> 会触发， WaterMark>EventTime所在窗口的endtime，Window[00:00:21,00:00:24)中所有数据过了WaterMark，所以就会触发

2.2 追踪 WaterMark 1

通过追踪 EventTIme + WaterMark + Window 来进行各个时间点的梳理

经过这几个步骤的时间点梳理，就对 Flink 所涉及的时间问题，有一个清晰的了解

首先启动 nc，输入数据 [key,timestamp]

$ nc -l 9000
flink,1593421135000

看输出：

currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],currentMaxTimestamp:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],watermark:[1593421125000|2020-06-29 16:58:45.000]

规整一下：

key

EvenTime

CurrentMaxTimeStamp

WaterMark

flink

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:58:45.000

2.3 追踪 WaterMark 2

再往下写几个时间点看看

$ nc -l 9000
flink,1593421135000
flink,1593421136000
flink,1593421137000
flink,1593421138000
flink,1593421142000
flink,1593421145000

看看输出：

currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],currentMaxTimestamp:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],watermark:[1593421125000|2020-06-29 16:58:45.000]
currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000],currentMaxTimestamp:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000],watermark:[1593421126000|2020-06-29 16:58:46.000]
currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000],currentMaxTimestamp:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000],watermark:[1593421127000|2020-06-29 16:58:47.000]
currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000],currentMaxTimestamp:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000],watermark:[1593421128000|2020-06-29 16:58:48.000]
currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421142000|2020-06-29 16:59:02.000],currentMaxTimestamp:[1593421142000|2020-06-29 16:59:02.000],watermark:[1593421132000|2020-06-29 16:58:52.000]
currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421145000|2020-06-29 16:59:05.000],currentMaxTimestamp:[1593421145000|2020-06-29 16:59:05.000],watermark:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000]

规整一下：

key

EvenTime

CurrentMaxTimeStamp

WaterMark

flink

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:58:45.000

flink

2020-06-29 16:58:56.000

2020-06-29 16:58:56.000

2020-06-29 16:58:46.000

flink

2020-06-29 16:58:57.000

2020-06-29 16:58:57.000

2020-06-29 16:58:47.000

flink

2020-06-29 16:58:58.000

2020-06-29 16:58:58.000

2020-06-29 16:58:48.000

flink

2020-06-29 16:59:02.000

2020-06-29 16:59.02.000

2020-06-29 16:58:52.000

flink

2020-06-29 16:59:05.000

2020-06-29 16:59.05.000

2020-06-29 16:58:55.000

现在看下，WaterMark 的时间点和 EvenTime 已经一样了，但是程序没有输出任何的东西

理由：WaterMark 对应的 2020-06-29 16:58:55.000，也就是 EventTime 该时间点所在的 Window是 [00:00:54,00:00:57)，整个 Window 不是完全的超多 WaterMark。因此，只有 WaterMark 达到了 Window的 end 时间点 00:00:57，才能有该窗口的数据输出

继续输入数据看看

2.4 追踪 WaterMark 3

socket数据输入：

$ nc -l 9000
flink,1593421135000
flink,1593421136000
flink,1593421137000
flink,1593421138000
flink,1593421142000
flink,1593421145000
flink,1593421146000
flink,1593421147000

看输出

currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],currentMaxTimestamp:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],watermark:[1593421125000|2020-06-29 16:58:45.000]
currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000],currentMaxTimestamp:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000],watermark:[1593421126000|2020-06-29 16:58:46.000]
currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000],currentMaxTimestamp:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000],watermark:[1593421127000|2020-06-29 16:58:47.000]
currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000],currentMaxTimestamp:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000],watermark:[1593421128000|2020-06-29 16:58:48.000]
currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421142000|2020-06-29 16:59:02.000],currentMaxTimestamp:[1593421142000|2020-06-29 16:59:02.000],watermark:[1593421132000|2020-06-29 16:58:52.000]
currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421145000|2020-06-29 16:59:05.000],currentMaxTimestamp:[1593421145000|2020-06-29 16:59:05.000],watermark:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000]
currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421146000|2020-06-29 16:59:06.000],currentMaxTimestamp:[1593421146000|2020-06-29 16:59:06.000],watermark:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000]
currentThreadId:65,key:flink,eventtime:[1593421147000|2020-06-29 16:59:07.000],currentMaxTimestamp:[1593421147000|2020-06-29 16:59:07.000],watermark:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000]
(key值：,(flink))
(flink),2, data_range[2020-06-29 16:58:55.000,2020-06-29 16:58:56.000], window [2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:57.000)

发现已经有 key 值以及相关数据的输出了，说明触发了 Window 中的数据，WaterMark 生效

规整一下：

key

EvenTime

CurrentMaxTimeStamp

WaterMark

flink

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:58:45.000

flink

2020-06-29 16:58:56.000

2020-06-29 16:58:56.000

2020-06-29 16:58:46.000

flink

2020-06-29 16:58:57.000

2020-06-29 16:58:57.000

2020-06-29 16:58:47.000

flink

2020-06-29 16:58:58.000

2020-06-29 16:58:58.000

2020-06-29 16:58:48.000

flink

2020-06-29 16:59:02.000

2020-06-29 16:59.02.000

2020-06-29 16:58:52.000

flink

2020-06-29 16:59:05.000

2020-06-29 16:59.05.000

2020-06-29 16:58:55.000

flink

2020-06-29 16:59:06.000

2020-06-29 16:59.06.000

2020-06-29 16:58:56.000

flink

2020-06-29 16:59:07.000

2020-06-29 16:59.07.000

2020-06-29 16:58:57.000

在最后一条数据输入的时候，触发 WaterMark 生效，打印出：

# key值，数据条数，数据的时间范围，Window的时间范围
(flink),2, data_range[2020-06-29 16:58:55.000,2020-06-29 16:58:56.000], window [2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:57.000)

也就是把最开始的两条数据相关信息打印出来了，都处于 Window 的 [16:58:54,16:58:57)，从 54s开始到57s，不包含 57s

此时，我们已经看到，window 的触发要符合以下2个条件: 1、watermark 时间 >= window_end_time 2、在[window_start_time,window_end_time)区间中有数据存在，注意是左闭右开的区间 同时满足了以上 2 个条件，window 才会触发

至此也就说明了EventTime 和 WaterMark 处理一定范围内的乱序数据，尤其是窗口之间的有序

那么，对于迟到太久的数据的处理方式呢？

三、迟到的数据

三种方案：

1.丢弃（默认，不处理的情况下）

2.allowedLateness 指定允许数据延迟的时间

3.sideOutputLateData 收集迟到的数据

3.1 丢弃

在上述数据输入的基础上，输入一个时间较久的数据

上面的 Window 的 [00:00:54,00:00:57)，咱们输入一个 00:00:53 的数据

$ nc -l 9000
flink,1593421135000
flink,1593421136000
flink,1593421137000
flink,1593421138000
flink,1593421142000
flink,1593421145000
flink,1593421146000
flink,1593421147000
flink,1593421148000
flink,1593421134000  # 16:58:53 的数据
flink,1593421135000  # 16:58:54 的数据

再看看结果输出：

currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],currentMaxTimestamp:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],watermark:[1593421125000|2020-06-29 16:58:45.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000],currentMaxTimestamp:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000],watermark:[1593421126000|2020-06-29 16:58:46.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000],currentMaxTimestamp:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000],watermark:[1593421127000|2020-06-29 16:58:47.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000],currentMaxTimestamp:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000],watermark:[1593421128000|2020-06-29 16:58:48.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421142000|2020-06-29 16:59:02.000],currentMaxTimestamp:[1593421142000|2020-06-29 16:59:02.000],watermark:[1593421132000|2020-06-29 16:58:52.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421145000|2020-06-29 16:59:05.000],currentMaxTimestamp:[1593421145000|2020-06-29 16:59:05.000],watermark:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421146000|2020-06-29 16:59:06.000],currentMaxTimestamp:[1593421146000|2020-06-29 16:59:06.000],watermark:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421147000|2020-06-29 16:59:07.000],currentMaxTimestamp:[1593421147000|2020-06-29 16:59:07.000],watermark:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000]
(key值：,(flink))
(flink),2, data_range[2020-06-29 16:58:55.000,2020-06-29 16:58:56.000], window [2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:57.000)
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421148000|2020-06-29 16:59:08.000],currentMaxTimestamp:[1593421148000|2020-06-29 16:59:08.000],watermark:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421134000|2020-06-29 16:58:54.000],currentMaxTimestamp:[1593421148000|2020-06-29 16:59:08.000],watermark:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],currentMaxTimestamp:[1593421148000|2020-06-29 16:59:08.000],watermark:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000]

规整一下

key

EvenTime

CurrentMaxTimeStamp

WaterMark

flink

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:58:45.000

flink

2020-06-29 16:58:56.000

2020-06-29 16:58:56.000

2020-06-29 16:58:46.000

flink

2020-06-29 16:58:57.000

2020-06-29 16:58:57.000

2020-06-29 16:58:47.000

flink

2020-06-29 16:58:58.000

2020-06-29 16:58:58.000

2020-06-29 16:58:48.000

flink

2020-06-29 16:59:02.000

2020-06-29 16:59:02.000

2020-06-29 16:58:52.000

flink

2020-06-29 16:59:05.000

2020-06-29 16:59:05.000

2020-06-29 16:58:55.000

flink

2020-06-29 16:59:06.000

2020-06-29 16:59:06.000

2020-06-29 16:58:56.000

flink

2020-06-29 16:59:07.000

2020-06-29 16:59:07.000

2020-06-29 16:58:57.000

flink

2020-06-29 16:59:08.000

2020-06-29 16:59:08.000

2020-06-29 16:58:58.000

flink

2020-06-29 16:58:54.000

2020-06-29 16:59:08.000

2020-06-29 16:58:58.000

flink

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:59:08.000

2020-06-29 16:58:58.000

打印出来的信息是， 并没有包含2020-06-29 16:58:54.000 和 2020-06-29 16:58:55.000相关的数据，即被丢弃了

(flink),
2, 
data_range[2020-06-29 16:58:57.000,2020-06-29 16:58:58.000], 
window [2020-06-29 16:58:57.000,2020-06-29 16:59:00.000)

3.2 allowedLateness 指定允许数据延迟的时间

  • 通过 Watermark 机制来处理 out-of-order 的问题，属于第一层防护，属于全局性的防护，通常说的乱序问题的解决办法，就是指这类；
  • 通过窗口上的 allowedLateness 机制来处理 out-of-order 的问题，属于第二层防护，属于特定Window operator 的防护，late element 的问题就是指这类。

allowedLateness只针对Event Time有效

在某些情况下，我们希望对迟到的数据再提供一个宽容的时间。Flink 提供了 allowedLateness 方法可以实现对迟到的数据设置一个延迟时间，在指定延迟时间内到达的数据还是可以触发 window 执行的

在代码中加上 allowedLateness 就好

下面验证一下，还选取上面验证的数据进行：

$ nc -l 9000
flink,1593421135000
flink,1593421136000
flink,1593421137000
flink,1593421138000
flink,1593421142000
flink,1593421145000
flink,1593421146000
flink,1593421147000
flink,1593421148000
flink,1593421134000
flink,1593421135000

输出结果：

currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],currentMaxTimestamp:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],watermark:[1593421125000|2020-06-29 16:58:45.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000],currentMaxTimestamp:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000],watermark:[1593421126000|2020-06-29 16:58:46.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000],currentMaxTimestamp:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000],watermark:[1593421127000|2020-06-29 16:58:47.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000],currentMaxTimestamp:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000],watermark:[1593421128000|2020-06-29 16:58:48.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421142000|2020-06-29 16:59:02.000],currentMaxTimestamp:[1593421142000|2020-06-29 16:59:02.000],watermark:[1593421132000|2020-06-29 16:58:52.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421145000|2020-06-29 16:59:05.000],currentMaxTimestamp:[1593421145000|2020-06-29 16:59:05.000],watermark:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421146000|2020-06-29 16:59:06.000],currentMaxTimestamp:[1593421146000|2020-06-29 16:59:06.000],watermark:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421147000|2020-06-29 16:59:07.000],currentMaxTimestamp:[1593421147000|2020-06-29 16:59:07.000],watermark:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000]
(key值：,(flink))
(flink),2, data_range[2020-06-29 16:58:55.000,2020-06-29 16:58:56.000], window [2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:57.000)
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421148000|2020-06-29 16:59:08.000],currentMaxTimestamp:[1593421148000|2020-06-29 16:59:08.000],watermark:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000]
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421134000|2020-06-29 16:58:54.000],currentMaxTimestamp:[1593421148000|2020-06-29 16:59:08.000],watermark:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000]
(key值：,(flink))
(flink),3, data_range[2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:56.000], window [2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:57.000)
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],currentMaxTimestamp:[1593421148000|2020-06-29 16:59:08.000],watermark:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000]
(key值：,(flink))
(flink),4, data_range[2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:56.000], window [2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:57.000)

规整一下：

key

EvenTime

CurrentMaxTimeStamp

WaterMark

flink

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:58:45.000

flink

2020-06-29 16:58:56.000

2020-06-29 16:58:56.000

2020-06-29 16:58:46.000

flink

2020-06-29 16:58:57.000

2020-06-29 16:58:57.000

2020-06-29 16:58:47.000

flink

2020-06-29 16:58:58.000

2020-06-29 16:58:58.000

2020-06-29 16:58:48.000

flink

2020-06-29 16:59:02.000

2020-06-29 16:59:02.000

2020-06-29 16:58:52.000

flink

2020-06-29 16:59:05.000

2020-06-29 16:59:05.000

2020-06-29 16:58:55.000

flink

2020-06-29 16:59:06.000

2020-06-29 16:59:06.000

2020-06-29 16:58:56.000

flink

2020-06-29 16:59:07.000

2020-06-29 16:59:07.000

2020-06-29 16:58:57.000

flink

2020-06-29 16:59:08.000

2020-06-29 16:59:08.000

2020-06-29 16:58:58.000

flink

2020-06-29 16:58:54.000

2020-06-29 16:59:08.000

2020-06-29 16:58:58.000

flink

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:59:08.000

2020-06-29 16:58:58.000

发现上面的三行数据都已经打印出来了，即包含在过去窗口中迟到的数据也被拿了回来

(key值：,(flink))
(flink),2, data_range[2020-06-29 16:58:55.000,2020-06-29 16:58:56.000], window [2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:57.000)
(key值：,(flink))
(flink),3, data_range[2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:56.000], window [2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:57.000)
(key值：,(flink))
(flink),4, data_range[2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:56.000], window [2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:57.000)

3.3 sideOutputLateData 收集迟到的数据

通过 sideOutputLateData 可以把迟到的数据统一收集，统一存储，以方便后期排查相关问题

通过修改代码

看上图中的 ① ② ③ ④点：

① 表示一个侧输出流的标识

② 在流程序中将迟到的数据存储到 ① 中标识

③ 从流中把迟到的数据择出来

④ 打印 or 存储，一般是存储，看具体的业务场景

验证

依然使用上面的数据进行

$ nc -l 9000
flink,1593421135000
flink,1593421136000
flink,1593421137000
flink,1593421138000
flink,1593421142000
flink,1593421145000
flink,1593421146000
flink,1593421147000
flink,1593421148000
flink,1593421134000
flink,1593421135000

输出结果（只给出最后一部分数据）：

currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421134000|2020-06-29 16:58:54.000],currentMaxTimestamp:[1593421148000|2020-06-29 16:59:08.000],watermark:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000]
(key值：,(flink))
(flink),3, data_range[2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:56.000], window [2020-06-29 16:58:54.000,2020-06-29 16:58:57.000)
currentThreadId:66,key:flink,eventtime:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],currentMaxTimestamp:[1593421148000|2020-06-29 16:59:08.000],watermark:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000]
side_lated_data> (flink,1593421135000)

看到没有，活生生的 side_lated_data> (flink,1593421135000) 被打印了出来

当然在生产环境的特定场景下，这部分数据一定是要被存储到介质中的

四、多并行度下的应用

在前面代码中设置了并行度为 1

env.setParallelism(1)

那么，如果没有设置并行度的情况下，它会按照本机的 CPU 的数量进行并行度的设定

所以，在每个 CPU 处理的数据中，并不会集中去记录所有数据的 WaterMark，而是各自处理各自的

把程序中 env.setParallelism(1) 注释后，执行程序

依旧是上面涉及到的数据

依然使用上面的数据进行

$ nc -l 9000
flink,1593421135000
flink,1593421136000
flink,1593421137000
flink,1593421138000
flink,1593421142000
flink,1593421145000
flink,1593421146000
flink,1593421147000
flink,1593421148000
flink,1593421134000
flink,1593421135000

看结果，并没有触发像上面的 WaterMark

currentThreadId:69,key:flink,eventtime:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000],currentMaxTimestamp:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000],watermark:[1593421126000|2020-06-29 16:58:46.000]
currentThreadId:72,key:flink,eventtime:[1593421142000|2020-06-29 16:59:02.000],currentMaxTimestamp:[1593421142000|2020-06-29 16:59:02.000],watermark:[1593421132000|2020-06-29 16:58:52.000]
currentThreadId:67,key:flink,eventtime:[1593421147000|2020-06-29 16:59:07.000],currentMaxTimestamp:[1593421147000|2020-06-29 16:59:07.000],watermark:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000]
currentThreadId:74,key:flink,eventtime:[1593421146000|2020-06-29 16:59:06.000],currentMaxTimestamp:[1593421146000|2020-06-29 16:59:06.000],watermark:[1593421136000|2020-06-29 16:58:56.000]
currentThreadId:73,key:flink,eventtime:[1593421145000|2020-06-29 16:59:05.000],currentMaxTimestamp:[1593421145000|2020-06-29 16:59:05.000],watermark:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000]
currentThreadId:71,key:flink,eventtime:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000],currentMaxTimestamp:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000],watermark:[1593421128000|2020-06-29 16:58:48.000]
currentThreadId:70,key:flink,eventtime:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000],currentMaxTimestamp:[1593421137000|2020-06-29 16:58:57.000],watermark:[1593421127000|2020-06-29 16:58:47.000]
currentThreadId:68,key:flink,eventtime:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],currentMaxTimestamp:[1593421135000|2020-06-29 16:58:55.000],watermark:[1593421125000|2020-06-29 16:58:45.000]
currentThreadId:68,key:flink,eventtime:[1593421148000|2020-06-29 16:59:08.000],currentMaxTimestamp:[1593421148000|2020-06-29 16:59:08.000],watermark:[1593421138000|2020-06-29 16:58:58.000]

整理一下：

currentThreadId

key

eventtime

currentMaxTimestamp

watermark

69

flink

2020-06-29 16:58:56.000

2020-06-29 16:58:56.000

2020-06-29 16:58:46.000

72

flink

2020-06-29 16:59:02.000

2020-06-29 16:59:02.000

2020-06-29 16:58:52.000

67

flink

2020-06-29 16:59:07.000

2020-06-29 16:59:07.000

2020-06-29 16:58:57.000

74

flink

2020-06-29 16:59:06.000

2020-06-29 16:59:06.000

2020-06-29 16:58:56.000

73

flink

2020-06-29 16:59:05.000

2020-06-29 16:59:05.000

2020-06-29 16:58:55.000

71

flink

2020-06-29 16:58:58.000

2020-06-29 16:58:58.000

2020-06-29 16:58:48.000

70

flink

2020-06-29 16:58:57.000

2020-06-29 16:58:57.000

2020-06-29 16:58:47.000

68

flink

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:58:55.000

2020-06-29 16:58:45.000

68

flink

2020-06-29 16:59:08.000

2020-06-29 16:59:08.000

2020-06-29 16:58:58.000

可以发现

在各自的 currentThreadId 中，都没有触发到相应的 WaterMark，因此，上面的结果中是不会触发相应的机制的

即：在不同的 currentThreadId 都有各自的 Window，在每个 currentThreadId 下就会有各自对应的WaterMark处理

作者：Johngo

配图：Pexels

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