1. 窗口的概念

Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流，数据流的数据是一直都有的，等待流结束输入数据获取所有的流数据在做聚合计算是不可能的。为了更方便高效的处理无界流，一种方式就是把无限的流数据切割成有限的数据块进行处理，这就是Flink中提到的窗口（Windows）。

在Flink中，窗口就是用来处理无界流的核心。我们很容易把窗口想象成一个固定位置的框，数据源源不断的流过来，到某个时间点窗口该关闭了，就停止收集数据，触发计算并输出结果。

例如，我们定义了一个时间窗口，每10秒统计一次数据，呢么就相当于把窗口放在那里，从0秒开始收集数据，到10秒时，处理当前窗口内所有的数据，输出一个结果，然后清空窗口继续收集数据；到20秒时，再对窗口内所有数据进行计算处理，输出结果；以此类推：

这里使用的窗口[0,10）窗口是左闭右开区间，即包含起始时间点，但不包括结束时间点。对于处理实时数据的窗口来说，这种方式存在一定问题。因为基于系统时间进行窗口关闭操作，在某些情况下可能会出现处理结果不准确或丢失部分数据的情况。例如，在一个 0-10 秒的窗口关闭后，如果还有一条时间戳为 9 秒的数据到达，则该数据将无法被正确地处理，并只能进入下一个 10-20 秒的窗口中。

然而如果我们采用事件时间语义，就会有一些费解了。由于乱序数据，我们需要设置一个延迟时间来等所有数据到齐。比如上面的例子，我们可以设置延迟时间为2秒，如下图，这样0-10秒的窗口会在时间戳为12秒的数据到来之后，才真正关闭计算输出结果，这样就可以正常包含迟到的9秒数据了。

但是这样一来，0-10秒的窗口不光包含了迟到的9秒数据，连11秒和12秒的数据也包含进去了。我们为了正确处理迟到数据，结果把早到的数据划分到了错误的窗口----最终结果也是错的

所以为了解决这个问题，窗口其实并不是一个框，流进来的数据被框住只能进这一个窗口。窗口而是一个桶。在Flink中，窗口可以把流切割成有限大小的多个存储桶；每个数据都会分发到对应的桶中，当到达窗口结束时间时，就对每个桶中收集的数据进行计算处理

在事件时间语义下，窗口的处理过程：

1. 第一个数据时间戳为2，判断之后创建第一个窗口[0,10)，并将2秒数据保存进去；
2. 后续数据依次到来，时间戳均在[0,10）范围内，所以全部保存进第一个窗口
3. 11秒数据到来，判断不属于[0,10)窗口，所以创建第二个窗口[10,20),并将11秒的数据保存进去。由于水位线设置延迟时间为2秒，所以现在的时钟是9秒，第一个窗口也没有到关闭时间；
4. 之后又有9秒数据到来，同样进入[0,10)窗口中；
5. 12秒数据到来，判断属于[10,20)窗口，保存进去。这时产生的水位线推进到了10秒，所以[0,10)窗口应该关闭了。第一个 窗口收集到了所有的7个数据，进行处理计算后输出结果，并将窗口关闭销毁；
6. 同样的，之后的数据依次进入第二个窗口，遇到20秒的数据时会创建第三个窗口[20,30)并将数据保存进去；遇到22秒数据时，水位线到了20秒，第二个窗口触发计算，输出结果并关闭

注意！！！ Flink 中窗口并不是静态准备好的，而是动态创建的——当有落在这个窗口区间范围的数据到达时，才创建对应的窗口。另外，这里我们认为到达窗口结束时间时，窗口就触发计算并关闭，事实上触发计算和窗口关闭两个行为也可以分开。

2. 窗口的分类

Flink中有很多种类的窗口，上面说的就是最简单的一种时间窗口

2.1 按照驱动类型分类

窗口本身是截取有界数据的一种方式，所以窗口最重要的信息就是怎样截取数据，以什么标准来开始和结束数据的截取，叫做窗口的驱动类型。

2.1.1 时间窗口(Time Window)

时间窗口(Time Window)就是按照时间段去截取数据，这也是最常见的窗口。时间窗口以时间点来定义窗口的开始（start）和结束（end），所以截取出的就是某一时间段的数据。到达结束时间时，窗口不再收集数据，触发计算输出结果，并将窗口关闭销毁，也可以说基本思路就是定点发车。

用结束时间减去开始时间，得到这段时间的长度，就是窗口的大小（windows size）。这里的时间可以是不同的语义，所以我们可以定义处理时间窗口和事件时间窗口。

Flink中有一个专门的类来表示时间窗口，名称叫做TimeWindow。这个类只有两个私有属性start和end，这表示窗口的开始和结束的时间戳，单位为毫秒。可以通过公有的get方法调用。另外TImeWindow还提供了一个maxTimestamp()方法，用来获取窗口中能够包含数据的最大时间戳。通过代码可以看出最大时间戳就是end-1，这也代表了时间窗口的时间范围都是左闭右开的区间[start，end)。

@PublicEvolving
public class TimeWindow extends Window {
    private final long start;
    private final long end;
    public TimeWindow(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
    public long getStart() {
        return start;
    }
    public long getEnd() {
        return end;
    }
    @Override
    public long maxTimestamp() {
        return end - 1;
    }
    ....
}

2.1.2 计数窗口(CountWindow)

计数窗口是基于元素个数来截取数据，到达固定的个数时就触发计算并关闭窗口。类似于座位有限，坐满就发车，至于是否发车和时间没有任何关系。每个窗口的截取数据的个数，就是窗口的大小。

计数窗口相比时间窗口就更加简单，我们只需要指定窗口大小，就可以把数据分配到对应的窗口中，在Flink中没有相对应的类表示计数窗口，底层通过全局窗口（Global Window）来实现的。maxTimestamp返回的Long.MAX_VALUE

@PublicEvolving
public class GlobalWindow extends Window {

    private static final GlobalWindow INSTANCE = new GlobalWindow();
    private GlobalWindow() {}

    public static GlobalWindow get() {
        return INSTANCE;
    }
    @Override
    public long maxTimestamp() {
        return Long.MAX_VALUE;
    }
    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        return this == o || !(o == null || getClass() != o.getClass());
    }
    @Override
    public int hashCode() {
        return 0;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "GlobalWindow";
    }
    ....
}

2.2 按照窗口分配数据的规则分类

时间窗口和计数窗口只是对窗口的一个大致划分，再具体应用时，还需要定义更加精细的规则，来控制数据应该划分到哪个窗口。不同的分配数据的方式，就可以有不同的功能应用。

根据分配数据的规则，窗口的具体实现划分为4类：滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）、会话窗口（Session Window）、以及全局窗口（Global Window）。

2.2.1 滚动窗口（Tumbling Windows）

滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行的均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是"均匀切片"的划分你方式。窗口之间没有重叠，也不会相隔，是首尾相接的状态。如果我们把多个窗口的创建，看作一个窗口的运动，就类似于在不停的向前翻滚一样。这是最简单的窗口形式。也因为滚动窗口是无缝衔接，所以每个数据都会被分配到一个窗口上，而且也只属于一个窗口。

滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义；需要的参数只有一个：窗口的大小（Windows Size）。窗口的大小可以使一个小时一次，也可以是长度为10的数据个数。

如上图所示，圆点表示数据流的数据，对数据按照userID做了分区。当固定了窗口大小之后，所有的分区的窗口划分都是一致的；窗口没有重叠，每个数据只属于一个窗口。
滚动窗口应用非常广泛，它可以对每个时间段做聚合统计，很多BI分析指标都可以用它来实现。

2.2.2 滑动窗口（Sliding Windows）

滑动窗口和滚动窗口类似，滑动窗口的大小也是很固定的。区别在于窗口之间并不是首尾相连的，而是错开一定的位置。如果看作一个窗口的运动，呢么就像是向前小步滑动一样，所以滑动窗口的参数就有两个，一个是窗口大小(Windows Size)，一个是滑动的步长(Windows slide)，它其实就代表了窗口计算的频率。滑动的距离代表了下个窗口开始的时间间隔，而窗口大小是固定的，所以也就是两个窗口结束时间的间隔；窗口在结束时间触发计算输出结果，呢么滑动步长就代表了计算频率。例如：我们定义一个长度为1小时，滑动步长为5分钟的滑动窗口，呢么就会统计1小时内的数据，每5分钟统计一次。同样，滑动窗口也可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义。

当滑动步长小于窗口大小时，滑动窗口就会出现重叠，这时候的部分数据也可能被同时分配到多个窗口中去。而具体的个数，就由窗口大小和滑动步长的比值（size/slide）来决定。如图6-18所示，滑动步长刚好是窗口大小的一半，呢么在windows1和windows2的中间部分，每个数据都会被分配到这2个窗口里。。比如窗口长度定义1个小时，滑动步长为30分钟，呢么对于8.55的数据就分别属于[8,9)和[8.30,9.30]这两个窗口；

所以，滑动窗口是固定大小窗口的更广义的一种形式；换句话说，滚动窗口也是一种特殊的滑动窗口——窗口大小等于滑动步长(size==slide)

2.2.3 会话窗口（Session Windows）

会话窗口是基于会话(session)来对数据进行分组的。这里的会话类似Web的会话session概念，不过并不代表两端的通讯过程，而是借用会话超时失效的机制来描述窗口。简单来说就是当有数据来了就开启一个窗口，如果还有数据到来就一直保持开启状态，如果在等待一段时间后没有收到数据，就认为会话失效窗口自动关闭。

与滑动窗口和滚动窗口不同，会话窗口只能基于时间来定义，而没有"会话计数窗口"的概念。类似于"会话"终止的标志就是"隔一段时间没有数据来"，如果不依赖时间而改成个数，就成了"隔几个数据没有来"，这是自相矛盾的说法。

会话窗口有两个重要概念，一个是这段时间的长度——Size，它表示会话的超时时间，也就是两个会话窗口之间的最小距离。还有一个是两个数据到来的时间间隔——Gap，如果新的数据到来时间小于指定的大小size，那说明还在保持会话，就属于同一个窗口；但如果gap大于size，呢么新来的数据就应该属于新的会话窗口，前一个窗口就需要关闭了。具体实现上还可以设置静态固定大小Size，也可以通过一个自定义提取器(Gap Extractor)动态提取最小间隔Gap的值

考虑到事件时间语义下的乱序流，这里又会有一些麻烦。相邻两个数据的时间间隔 gap
大于指定的 size，我们认为它们属于两个会话窗口，前一个窗口就关闭；可在数据乱序的情况
下，可能会有迟到数据，它的时间戳刚好是在之前的两个数据之间的。这样一来，之前我们判
断的间隔中就不是“一直没有数据”，而缩小后的间隔有可能会比 size 还要小——这代表三个
数据本来应该属于同一个会话窗口。所以在 Flink 底层，对会话窗口的处理会比较特殊：每来一个新的数据，都会创建一个新的会话窗口；然后判断已有窗口之间的距离，如果小于给定的 size，就对它们进行合并（merge）操作。在 Window 算子中，对会话窗口会有单独的处理逻辑。

会话窗口和之前两种窗口不同，没有固定长度，起始和结束时间也不确定，各个分区之间窗口也是没有联系的。如图 6-19 所示，会话窗口之间一定是不会重叠的，而且会留有至少为 size 的间隔（session gap）。

2.2.4 全局窗口（Global Windows）

还有一类比较通用的窗口，就是“全局窗口”。这种窗口全局有效，会把相同 key 的所有数据都分配到同一个窗口中；说直白一点，就跟没分窗口一样。无界流的数据永无止尽，所以这种窗口也没有结束的时候，默认是不会做触发计算的。如果希望它能对数据进行计算处理，还需要自定义“触发器”（Trigger）。

如图 6-20 所示，可以看到，全局窗口没有结束的时间点，所以一般在希望做更加灵活的窗口处理时自定义使用。Flink 中的计数窗口（Count Window），底层就是用全局窗口实现的。