时间语义
事件时间（Event Time）
事件时间是数据生成的时间，是数据流中每个元素或者每个事件自带的时间属性，一般是事件发生的时间，在实际项目中作为前端的一个属性嵌入。在理想情况下，数据应当按照事件时间顺序到达集群节点，但是由于从产生一条数据到数据抵达集群有过多的中间步骤，一个较早发生的事件可能较晚到达，使用事件时间意味着会产生数据乱序。
处理时间（Processing Time）
处理时间执行处理操作的机器的系统时间，使用处理时间不需要依赖水位线，也无需缓存，实现也十分简单，是延迟最小的一种时间语义。
注入时间（Ingestion Time）
注入时间是数据进入 Source 算子的时间，任何一个算子的处理速度快慢可能影响到下游算子的处理时间，但是注入时间仅依赖于数据进入 Source 算子的时间，因此不会受制于不同算子的计算时间。
水位线和事件时间
水位线的物理意义有两点：
- 水位线本质是一个基于数据生成的、单调递增的时间戳；
- 水位线 W(t)表示当前数据流中的所有 t 时刻前的数据都已经到了。
水位线的传播
在实际计算过程中，Flink 的算子一般分布在多个并行的分区（或者称为实例）上，Flink 需要将 Watermark 在并行环境下向前传播。如下图所示，由于上游各分区的处理速度不同，到达当前算子的 Watermark 也会有先后快慢之分，每个算子子任务会维护来自上游不同分区的 Watermark 信息，这是一个列表，列表内对应上游算子各分区的 Watermark 时间戳等信息。每当一个上游传递过来一个水位线，实例会判断该水位线是否大于列表中记录的数值，如果大于则更新水位线。接着实例会遍历整个水位线列表找出最小值作为实例的事件时间，最后，实例会将更新的 Event Time 作为 Watermark 发送给下游所有算子子任务。
时间事件的提取和水位线的生成
周期性的生成水位线，默认周期是 200 毫秒。可以使用 ExecutionConfig.setAutoWatermarkInterval() 方法进行设置。
我们也可以使用 assignTimestampsAndWatermarks() 来分配时间戳和水位线。该方法主要依赖于 WatermarkStrategy 接口，通过 WatermarkStrategy 我们可以为每个元素抽取时间戳并生成 Watermark。基本的使用方法如下：
DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy
.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO)
.withTimestampAssigner((SerializableTimestampAssigner<Event>)
(element, recordTimestamp) -> element.timeStamp))forGenerator () 方法用来生成 Watermark，本质是返回了一个 WatermarkGenerator有俩种实现机制，BoundedOutOfOrdernessWatermarks（数据存在乱序的情况） 和 AscendingTimestampsWatermark（数据有序）
withTimestampAssigner () 方法用来为数据流的每个元素设置时间戳
TTL
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
// 创建MapState描述符
MapStateDescriptor<String, Long> descriptor = new MapStateDescriptor<>("myMapState", String.class, Long.class);
StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig
// 状态有效时间
.newBuilder(Time.seconds(10))
//设置状态更新类型
.setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnReadAndWrite)
// 已过期但还未被清理掉的状态如何处理
.setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired)
// 过期对象的清理策略
.cleanupFullSnapshot()
.build();
descriptor.enableTimeToLive(ttlConfig);
mapState = getRuntimeContext().getMapState(descriptor);
}配置分析
设置状态更新类型
setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnReadAndWrite)：
在读和写的时候更新过期时间
setUpdateType(StateTtlConfig.UpdateType.OnCreateAndWrite)：
只在创建和写的时候更新过期时间 （默认）
已过期但还未被清理掉的状态如何处理
setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired)
不返回过期值
setStateVisibility(StateTtlConfig.StateVisibility.ReturnExpiredIfNotCleanedUp)
可以返回过期值
过期转态的清理策略
⭐ lazy 删除策略：就是在访问 State 的时候根据时间戳判断是否过期，如果过期则主动删除 State 数据
⭐ full snapshot cleanup 删除策略：从状态恢复（checkpoint、savepoint）的时候采取做过期删除，但是不支持 rocksdb 增量 ck
⭐ incremental cleanup 删除策略：访问 state 的时候，主动去遍历一些 state 数据判断是否过期，如果过期则主动删除 State 数据
⭐ rocksdb compaction cleanup 删除策略：rockdb 做 compaction 的时候遍历进行删除。仅仅支持 rocksdb
