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案例用到的测试数据请参考文章：
Flink自定义Source模拟数据流
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_52606060/article/details/135436048

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的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。

注意：Flink中窗口并不是静态准备好的，而是动态创建——当有落在这个窗口区间范围的数据达到时，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，这部分内容我们会在后面详述。

窗口的分类

我们在上一节举的例子，其实是最为简单的一种时间窗口。在Flink中，窗口的应用非常灵活，我们可以使用各种不同类型的窗口来实现需求。接下来我们就从不同的角度，对Flink中内置的窗口做一个分类说明。

按照驱动类型分类

按照窗口分配数据的规则分类

根据分配数据的规则，窗口的具体实现可以分为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）。

滚动窗口

滑动窗口

会话窗口

全局窗口

窗口API概览

按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）

在定义窗口操作之前，首先需要确定，到底是基于按键分区（Keyed）的数据流KeyedStream来开窗，还是直接在没有按键分区的DataStream上开窗。也就是说，在调用窗口算子之前，是否有keyBy操作。

按键分区窗口（Keyed Windows）

经过按键分区keyBy操作后，数据流会按照key被分为多条逻辑流（logical streams），这就是KeyedStream。基于KeyedStream进行窗口操作时，窗口计算会在多个并行子任务上同时执行。相同key的数据会被发送到同一个并行子任务，而窗口操作会基于每个key进行单独的处理。所以可以认为，每个key上都定义了一组窗口，各自独立地进行统计计算。
在代码实现上，我们需要先对DataStream调用.keyBy()进行按键分区，然后再调用.window()定义窗口。

stream.keyBy(...).window(...)

非按键分区（Non-Keyed Windows）

如果没有进行keyBy，那么原始的DataStream就不会分成多条逻辑流。这时窗口逻辑只能在一个任务（task）上执行，就相当于并行度变成了1。
在代码中，直接基于DataStream调用.windowAll()定义窗口。

stream.windowAll(...)

注意：对于非按键分区的窗口操作，手动调大窗口算子的并行度也是无效的，windowAll本身就是一个非并行的操作。

代码中窗口API的调用

窗口操作主要有两个部分：窗口分配器（Window Assigners）和窗口函数（Window Functions）。

stream.keyBy(<key selector>).window(<window assigner>).aggregate(<window function>)

其中.window()方法需要传入一个窗口分配器，它指明了窗口的类型；而后面的.aggregate()方法传入一个窗口函数作为参数，它用来定义窗口具体的处理逻辑。窗口分配器有各种形式，而窗口函数的调用方法也不只.aggregate()一种

窗口分配器

定义窗口分配器（Window Assigners）是构建窗口算子的第一步，它的作用就是定义数据应该被“分配”到哪个窗口。所以可以说，窗口分配器其实就是在指定窗口的类型。
窗口分配器最通用的定义方式，就是调用.window()方法。这个方法需要传入一个WindowAssigner作为参数，返回WindowedStream。如果是非按键分区窗口，那么直接调用.windowAll()方法，同样传入一个WindowAssigner，返回的是AllWindowedStream。
窗口按照驱动类型可以分成时间窗口和计数窗口，而按照具体的分配规则，又有滚动窗口、滑动窗口、会话窗口、全局窗口四种。除去需要自定义的全局窗口外，其他常用的类型Flink中都给出了内置的分配器实现，我们可以方便地调用实现各种需求。

时间窗口

时间窗口是最常用的窗口类型，又可以细分为滚动、滑动和会话三种。

滚动处理时间窗口

窗口分配器由类TumblingProcessingTimeWindows提供，需要调用它的静态方法.of()。

stream.keyBy(...).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))).aggregate(...)

这里.of()方法需要传入一个Time类型的参数size，表示滚动窗口的大小，我们这里创建了一个长度为5秒的滚动窗口。
另外，.of()还有一个重载方法，可以传入两个Time类型的参数：size和offset。第一个参数当然还是窗口大小，第二个参数则表示窗口起始点的偏移量。

滑动处理时间窗口

窗口分配器由类SlidingProcessingTimeWindows提供，同样需要调用它的静态方法.of()。

stream.keyBy(...).window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)，Time.seconds(5))).aggregate(...)

这里.of()方法需要传入两个Time类型的参数：size和slide，前者表示滑动窗口的大小，后者表示滑动窗口的滑动步长。我们这里创建了一个长度为10秒、滑动步长为5秒的滑动窗口。
滑动窗口同样可以追加第三个参数，用于指定窗口起始点的偏移量，用法与滚动窗口完全一致。

处理时间会话窗口

窗口分配器由类ProcessingTimeSessionWindows提供，需要调用它的静态方法.withGap()或者.withDynamicGap()。

stream.keyBy(...).window(ProcessingTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10))).aggregate(...)

这里.withGap()方法需要传入一个Time类型的参数size，表示会话的超时时间，也就是最小间隔session gap。我们这里创建了静态会话超时时间为10秒的会话窗口。
另外，还可以调用withDynamicGap()方法定义session gap的动态提取逻辑。

滚动事件时间窗口

窗口分配器由类TumblingEventTimeWindows提供，用法与滚动处理事件窗口完全一致。

stream.keyBy(...).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))).aggregate(...)

滑动事件时间窗口

窗口分配器由类SlidingEventTimeWindows提供，用法与滑动处理事件窗口完全一致。

stream.keyBy(...).window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)，Time.seconds(5))).aggregate(...)

事件时间会话窗口

窗口分配器由类EventTimeSessionWindows提供，用法与处理事件会话窗口完全一致。

stream.keyBy(...).window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.seconds(10))).aggregate(...)

计数窗口

计数窗口概念非常简单，本身底层是基于全局窗口（Global Window）实现的。Flink为我们提供了非常方便的接口：直接调用.countWindow()方法。根据分配规则的不同，又可以分为滚动计数窗口和滑动计数窗口两类，下面我们就来看它们的具体实现。

滚动计数窗口

滚动计数窗口只需要传入一个长整型的参数size，表示窗口的大小。

stream.keyBy(...).countWindow(10)

我们定义了一个长度为10的滚动计数窗口，当窗口中元素数量达到10的时候，就会触发计算执行并关闭窗口。

滑动计数窗口

与滚动计数窗口类似，不过需要在.countWindow()调用时传入两个参数：size和slide，前者表示窗口大小，后者表示滑动步长。

stream.keyBy(...).countWindow(10，3)

我们定义了一个长度为10、滑动步长为3的滑动计数窗口。每个窗口统计10个数据，每隔3个数据就统计输出一次结果。

全局窗口

全局窗口是计数窗口的底层实现，一般在需要自定义窗口时使用。它的定义同样是直接调用.window()，分配器由GlobalWindows类提供。

stream.keyBy(...).window(GlobalWindows.create());

需要注意使用全局窗口，必须自行定义触发器才能实现窗口计算，否则起不到任何作用。

窗口函数

增量聚合函数（ReduceFunction / AggregateFunction）

窗口将数据收集起来，最基本的处理操作当然就是进行聚合。我们可以每来一个数据就在之前结果上聚合一次，这就是“增量聚合”。
典型的增量聚合函数有两个：ReduceFunction和AggregateFunction。

归约函数（ReduceFunction）

代码示例：

package com.zxl.Windows;import com.zxl.bean.Orders;
import com.zxl.datas.OrdersData;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;public class WindowAggregateAndProcessDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink流处理执行环境StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置并行度为1environment.setParallelism(1);//调用Flink自定义Source// TODO: 2024/1/6 订单数据DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());// TODO: 2024/1/9 根据商品ID分区KeyedStream<Orders, Integer> keyedStream = ordersDataStreamSource.keyBy(orders -> orders.getProduct_id());// TODO: 2024/1/9 设置滚动事件时间窗口WindowedStream<Orders, Integer, TimeWindow> windowedStream = keyedStream.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)));// TODO: 2024/1/9 调用聚合函数DataStream<Orders> reduce = windowedStream.reduce(new ReduceFunction<Orders>() {@Overridepublic Orders reduce(Orders orders, Orders t1) throws Exception {Orders orders1 = new Orders(t1.getOrder_id(), t1.getUser_id(), t1.getOrder_date(), orders.getOrder_amount() + t1.getOrder_amount(), t1.getProduct_id(), t1.getOrder_num());return orders1;}});ordersDataStreamSource.print("订单数据");reduce.print("聚合后的数据");environment.execute();}
}

聚合函数（AggregateFunction）

ReduceFunction可以解决大多数归约聚合的问题，但是这个接口有一个限制，就是聚合状态的类型、输出结果的类型都必须和输入数据类型一样。
Flink Window API中的aggregate就突破了这个限制，可以定义更加灵活的窗口聚合操作。这个方法需要传入一个AggregateFunction的实现类作为参数。
AggregateFunction可以看作是ReduceFunction的通用版本，这里有三种类型：输入类型（IN）、累加器类型（ACC）和输出类型（OUT）。输入类型IN就是输入流中元素的数据类型；累加器类型ACC则是我们进行聚合的中间状态类型；而输出类型当然就是最终计算结果的类型了。
接口中有四个方法：

createAccumulator()：创建一个累加器，这就是为聚合创建了一个初始状态，每个聚合任务只会调用一次。
add()：将输入的元素添加到累加器中。
getResult()：从累加器中提取聚合的输出结果。
merge()：合并两个累加器，并将合并后的状态作为一个累加器返回。
所以可以看到，AggregateFunction的工作原理是：首先调用createAccumulator()为任务初始化一个状态（累加器）；而后每来一个数据就调用一次add()方法，对数据进行聚合，得到的结果保存在状态中；等到了窗口需要输出时，再调用getResult()方法得到计算结果。很明显，与ReduceFunction相同，AggregateFunction也是增量式的聚合；而由于输入、中间状态、输出的类型可以不同，使得应用更加灵活方便。

代码实现如下：

package com.zxl.Windows;import com.zxl.bean.Orders;
import com.zxl.datas.OrdersData;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import scala.Tuple2;public class WindowAggregateDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink流处理执行环境StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置并行度为1environment.setParallelism(1);//调用Flink自定义Source// TODO: 2024/1/6 订单数据DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());// TODO: 2024/1/9 根据商品ID分区KeyedStream<Orders, Integer> keyedStream = ordersDataStreamSource.keyBy(orders -> orders.getProduct_id());// TODO: 2024/1/9 设置滚动事件时间窗口WindowedStream<Orders, Integer, TimeWindow> windowedStream = keyedStream.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)));// TODO: 2024/1/9 调用聚合函数 输入类型（IN）、累加器类型（ACC）和输出类型（OUT）DataStream<Tuple2<String,Integer>> aggregate = windowedStream.aggregate(new AggregateFunction<Orders, Integer, Tuple2<String,Integer>>() {@Overridepublic Integer createAccumulator() {return 0;}@Overridepublic Integer add(Orders orders, Integer integer) {return orders.getOrder_amount() + integer;}@Overridepublic Tuple2 getResult(Integer integer) {return new Tuple2("总销售额为", integer);}@Overridepublic Integer merge(Integer integer, Integer acc1) {return integer + acc1;}});ordersDataStreamSource.print("订单数据");aggregate.print("累加结果");environment.execute();}
}

另外，Flink也为窗口的聚合提供了一系列预定义的简单聚合方法，可以直接基于WindowedStream调用。主要包括.sum()/max()/maxBy()/min()/minBy()，与KeyedStream的简单聚合非常相似。它们的底层，其实都是通过AggregateFunction来实现的。

全窗口函数（full window functions）

有些场景下，我们要做的计算必须基于全部的数据才有效，这时做增量聚合就没什么意义了；另外，输出的结果有可能要包含上下文中的一些信息（比如窗口的起始时间），这是增量聚合函数做不到的。
所以，我们还需要有更丰富的窗口计算方式。窗口操作中的另一大类就是全窗口函数。与增量聚合函数不同，全窗口函数需要先收集窗口中的数据，并在内部缓存起来，等到窗口要输出结果的时候再取出数据进行计算。
在Flink中，全窗口函数也有两种：WindowFunction和ProcessWindowFunction。

窗口函数（WindowFunction）

WindowFunction字面上就是“窗口函数”，它其实是老版本的通用窗口函数接口。我们可以基于WindowedStream调用.apply()方法，传入一个WindowFunction的实现类。

stream.keyBy(<key selector>).window(<window assigner>).apply(new MyWindowFunction());

这个类中可以获取到包含窗口所有数据的可迭代集合（Iterable），还可以拿到窗口（Window）本身的信息。
不过WindowFunction能提供的上下文信息较少，也没有更高级的功能。事实上，它的作用可以被ProcessWindowFunction全覆盖，所以之后可能会逐渐弃用。

处理窗口函数（ProcessWindowFunction）

ProcessWindowFunction是Window API中最底层的通用窗口函数接口。之所以说它“最底层”，是因为除了可以拿到窗口中的所有数据之外，ProcessWindowFunction还可以获取到一个“上下文对象”（Context）。这个上下文对象非常强大，不仅能够获取窗口信息，还可以访问当前的时间和状态信息。这里的时间就包括了处理时间（processing time）和事件时间水位线（event time watermark）。这就使得ProcessWindowFunction更加灵活、功能更加丰富，其实就是一个增强版的WindowFunction。
事实上，ProcessWindowFunction是Flink底层API——处理函数（process function）中的一员。

package com.zxl.Windows;import com.zxl.bean.Orders;
import com.zxl.datas.OrdersData;
import org.apache.commons.lang3.time.DateFormatUtils;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;public class WindowAggregateDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink流处理执行环境StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置并行度为1environment.setParallelism(1);//调用Flink自定义Source// TODO: 2024/1/6 订单数据DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());// TODO: 2024/1/9 根据商品ID分区KeyedStream<Orders, Integer> keyedStream = ordersDataStreamSource.keyBy(orders -> orders.getProduct_id());// TODO: 2024/1/9 设置滚动事件时间窗口WindowedStream<Orders, Integer, TimeWindow> windowedStream = keyedStream.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)));// TODO: 2024/1/9 调用聚合函数DataStream<Object> process = windowedStream.process(new ProcessWindowFunction<Orders, Object, Integer, TimeWindow>() {// TODO: 2024/1/9 参数说明：分组key值，窗口计时器,按照key分组后的数据，收集器 @Overridepublic void process(Integer integer, ProcessWindowFunction<Orders, Object, Integer, TimeWindow>.Context context, Iterable<Orders> elements, Collector<Object> collector) throws Exception {// TODO: 2024/1/9 窗口内同一个key包含的数据条数 long count = elements.spliterator().estimateSize();// TODO: 2024/1/9 窗口的开始时间 long windowStartTs = context.window().getStart();// TODO: 2024/1/9 窗口的结束时间 long windowEndTs = context.window().getEnd();String windowStart = DateFormatUtils.format(windowStartTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");String windowEnd = DateFormatUtils.format(windowEndTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");// TODO: 2024/1/9 输出收集器 collector.collect("key=" + integer + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());}});process.print();environment.execute();}
}

运行结果：

key=1的窗口[2024-01-09 13:50:50.000,2024-01-09 13:50:55.000)包含1条数据===>[Orders{order_id=1, user_id=2121915138602483235, order_date=1704779453159, order_amount=98, product_id=1, order_num=-2382721988645133419}]
key=0的窗口[2024-01-09 13:50:50.000,2024-01-09 13:50:55.000)包含1条数据===>[Orders{order_id=2, user_id=2482049739997888089, order_date=1704779454164, order_amount=30, product_id=0, order_num=2841964982779121029}]
key=0的窗口[2024-01-09 13:50:55.000,2024-01-09 13:51:00.000)包含1条数据===>[Orders{order_id=3, user_id=1566873382166007709, order_date=1704779455179, order_amount=93, product_id=0, order_num=-2599995117944339091}]
key=2的窗口[2024-01-09 13:50:55.000,2024-01-09 13:51:00.000)包含2条数据===>[Orders{order_id=5, user_id=2939156557521059655, order_date=1704779457190, order_amount=53, product_id=2, order_num=7558610452657634753}, Orders{order_id=7, user_id=3207606619087344211, order_date=1704779459207, order_amount=68, product_id=2, order_num=2916017858049892473}]
key=1的窗口[2024-01-09 13:50:55.000,2024-01-09 13:51:00.000)包含2条数据===>[Orders{order_id=4, user_id=-2913400211728912094, order_date=1704779456181, order_amount=53, product_id=1, order_num=-8211762615419411134}, Orders{order_id=6, user_id=-4625564783991851952, order_date=1704779458198, order_amount=38, product_id=1, order_num=-9192672975024206743}]
key=2的窗口[2024-01-09 13:51:00.000,2024-01-09 13:51:05.000)包含3条数据===>[Orders{order_id=8, user_id=-7783175175017253666, order_date=1704779460220, order_amount=30, product_id=2, order_num=2014420473146031881}, Orders{order_id=11, user_id=3996488467291302343, order_date=1704779463255, order_amount=64, product_id=2, order_num=4251423100237069659}, Orders{order_id=12, user_id=-4442107151361004758, order_date=1704779464261, order_amount=47, product_id=2, order_num=-8911659840331004860}]
key=1的窗口[2024-01-09 13:51:00.000,2024-01-09 13:51:05.000)包含1条数据===>[Orders{order_id=10, user_id=-5659886496986843749, order_date=1704779462243, order_amount=69, product_id=1, order_num=6495063122490543901}]
key=0的窗口[2024-01-09 13:51:00.000,2024-01-09 13:51:05.000)包含1条数据===>[Orders{order_id=9, user_id=3106531123134616644, order_date=1704779461234, order_amount=56, product_id=0, order_num=-7056086034933246593}]
key=0的窗口[2024-01-09 13:51:05.000,2024-01-09 13:51:10.000)包含1条数据===>[Orders{order_id=13, user_id=3095515769034599633, order_date=1704779465271, order_amount=5, product_id=0, order_num=-2769186321280716014}]
key=2的窗口[2024-01-09 13:51:05.000,2024-01-09 13:51:10.000)包含1条数据===>[Orders{order_id=17, user_id=-4750354619891992805, order_date=1704779469301, order_amount=81, product_id=2, order_num=4522156848590983285}]

也可以这样写：

// TODO: 2024/1/9 调用聚合函数DataStream<Object> process = windowedStream.process(new ProcessWindowFunction<Orders, Object, Integer, TimeWindow>() {@Overridepublic void process(Integer integer, ProcessWindowFunction<Orders, Object, Integer, TimeWindow>.Context context, Iterable<Orders> elements, Collector<Object> collector) throws Exception {Integer sum=0;for (Orders element : elements) {sum=sum+element.getOrder_amount();}collector.collect("商品ID为"+integer+"的总销售额为"+sum);}});ordersDataStreamSource.print("订单数据");process.print("商品销售额统计");

增量聚合和全窗口函数的结合使用

在实际应用中，我们往往希望兼具这两者的优点，把它们结合在一起使用。Flink的Window API就给我们实现了这样的用法。
我们之前在调用WindowedStream的.reduce()和.aggregate()方法时，只是简单地直接传入了一个ReduceFunction或AggregateFunction进行增量聚合。除此之外，其实还可以传入第二个参数：一个全窗口函数，可以是WindowFunction或者ProcessWindowFunction。

// ReduceFunction与WindowFunction结合
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> reduce(ReduceFunction<T> reduceFunction，WindowFunction<T，R，K，W> function) // ReduceFunction与ProcessWindowFunction结合
public <R> SingleOutputStreamOperator<R> reduce(ReduceFunction<T> reduceFunction，ProcessWindowFunction<T，R，K，W> function)
// AggregateFunction与WindowFunction结合
public <ACC，V，R> SingleOutputStreamOperator<R> aggregate(AggregateFunction<T，ACC，V> aggFunction，WindowFunction<V，R，K，W> windowFunction)// AggregateFunction与ProcessWindowFunction结合
public <ACC，V，R> SingleOutputStreamOperator<R> aggregate(AggregateFunction<T，ACC，V> aggFunction,ProcessWindowFunction<V，R，K，W> windowFunction)

这样调用的处理机制是：基于第一个参数（增量聚合函数）来处理窗口数据，每来一个数据就做一次聚合；等到窗口需要触发计算时，则调用第二个参数（全窗口函数）的处理逻辑输出结果。需要注意的是，这里的全窗口函数就不再缓存所有数据了，而是直接将增量聚合函数的结果拿来当作了Iterable类型的输入。
具体实现代码如下：

package com.zxl.Windows;import com.zxl.bean.Orders;
import com.zxl.datas.OrdersData;
import org.apache.commons.lang3.time.DateFormatUtils;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;public class WindowAggregateDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink流处理执行环境StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置并行度为1environment.setParallelism(1);//调用Flink自定义Source// TODO: 2024/1/6 订单数据DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());// TODO: 2024/1/9 根据商品ID分区KeyedStream<Orders, Integer> keyedStream = ordersDataStreamSource.keyBy(orders -> orders.getProduct_id());// TODO: 2024/1/9 设置滚动事件时间窗口WindowedStream<Orders, Integer, TimeWindow> windowedStream = keyedStream.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)));// TODO: 2024/1/9 调用增量聚合和全量聚合DataStream<Object> outputStreamOperator = windowedStream.aggregate(// TODO: 2024/1/9 增量聚合new AggregateFunction<Orders, Integer, Integer>() {@Overridepublic Integer createAccumulator() {return 0;}@Overridepublic Integer add(Orders orders, Integer o) {return orders.getOrder_amount() + o;}@Overridepublic Integer getResult(Integer o) {return o;}@Overridepublic Integer merge(Integer o, Integer acc1) {return o + acc1;}},// TODO: 2024/1/9 全量聚合new ProcessWindowFunction<Integer, Object, Integer, TimeWindow>() {// TODO: 2024/1/9 参数说明：分组key值，窗口计时器,按照key分组后的数据，收集器@Overridepublic void process(Integer integer, ProcessWindowFunction<Integer, Object, Integer, TimeWindow>.Context context, Iterable<Integer> elements, Collector<Object> collector) throws Exception {// TODO: 2024/1/9 窗口内同一个key包含的数据条数long count = elements.spliterator().estimateSize();// TODO: 2024/1/9 窗口的开始时间long windowStartTs = context.window().getStart();// TODO: 2024/1/9 窗口的结束时间long windowEndTs = context.window().getEnd();String windowStart = DateFormatUtils.format(windowStartTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");String windowEnd = DateFormatUtils.format(windowEndTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");// TODO: 2024/1/9 输出收集器collector.collect("key=" + integer + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());}});ordersDataStreamSource.print("聚合前的数据");outputStreamOperator.print("分组聚合后的数据");environment.execute();}
}

可以看到结果是统计的值，而不是归并后的数据。

其他API

对于一个窗口算子而言，窗口分配器和窗口函数是必不可少的。除此之外，Flink还提供了其他一些可选的API，让我们可以更加灵活地控制窗口行为。

触发器（Trigger）

触发器主要是用来控制窗口什么时候触发计算。所谓的“触发计算”，本质上就是执行窗口函数，所以可以认为是计算得到结果并输出的过程。
基于WindowedStream调用.trigger()方法，就可以传入一个自定义的窗口触发器（Trigger）。

stream.keyBy(...).window(...).trigger(new Trigger())

触发器抽象类具有四种抽象方法，这些方法允许触发器对不同事件做出反应：

onElement：在窗口中每进入一条数据的时候调用一次
onProcessingTime：根据窗口中最新的ProcessingTime判断是否满足定时器的条件，如果满足，将触发ProcessingTime定时器，并执行定时器的回调函数，即执行onProcessingTime方法里的逻辑
onEventTime：根据窗口中最新的EventTim判断是否满足定时器的条件，如果满足，将触发EventTime定时器，并执行定时器的回调函数，即onEventTime方法里的逻辑
clear：在窗口清除的时候调用

前三个方法返回TriggerResult枚举类型，其包含四个枚举值：

CONTINUE：表示对窗口不执行任何操作。即不触发窗口计算，也不删除元素。
FIRE：触发窗口计算，但是保留窗口元素
PURGE：不触发窗口计算，丢弃窗口，并且删除窗口的元素。
FIRE_AND_PURGE：触发窗口计算，输出结果，然后将窗口中的数据和窗口进行清除。

创建触发器

package com.zxl.Functions;import com.zxl.bean.Orders;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.Trigger;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.TriggerResult;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;public class TriggerDemo extends Trigger<Orders, TimeWindow> {// TODO: 2024/1/10 定义销售总额为0;Integer sum = 0;@Overridepublic TriggerResult onElement(Orders orders, long l, TimeWindow window, TriggerContext ctx) throws Exception {// TODO: 2024/1/10 累加销售额，超过100元触发计算sum += orders.getOrder_amount();System.out.println("销售总额" + sum);if (sum >= 100) {sum = 0;return TriggerResult.FIRE_AND_PURGE;} else {ctx.registerProcessingTimeTimer(window.maxTimestamp());return TriggerResult.CONTINUE;}}@Overridepublic TriggerResult onProcessingTime(long l, TimeWindow timeWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {return TriggerResult.FIRE;}@Overridepublic TriggerResult onEventTime(long l, TimeWindow timeWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {return TriggerResult.CONTINUE;}@Overridepublic void clear(TimeWindow window, TriggerContext ctx) throws Exception {ctx.deleteProcessingTimeTimer(window.maxTimestamp());}
}

package com.zxl.Windows;import com.zxl.Functions.TriggerDemo;
import com.zxl.bean.Orders;
import com.zxl.datas.OrdersData;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;public class WindowsTriggerDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink流处理执行环境StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置并行度为1environment.setParallelism(1);//调用Flink自定义Source// TODO: 2024/1/6 订单数据DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());// TODO: 2024/1/9 根据商品ID分区KeyedStream<Orders, Integer> keyedStream = ordersDataStreamSource.keyBy(Orders::getProduct_id);// TODO: 2024/1/9 设置滚动事件时间窗口WindowedStream<Orders, Integer, TimeWindow> windowedStream = keyedStream.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));WindowedStream<Orders, Integer, TimeWindow> trigger = windowedStream.trigger(new TriggerDemo());DataStream<Object> process = trigger.process(new ProcessWindowFunction<Orders, Object, Integer, TimeWindow>() {@Overridepublic void process(Integer integer, ProcessWindowFunction<Orders, Object, Integer, TimeWindow>.Context context, Iterable<Orders> elements, Collector<Object> collector) throws Exception {Integer sum=0;for (Orders element : elements) {sum=sum+element.getOrder_amount();}collector.collect("商品ID为"+integer+"的总销售额为"+sum);}});ordersDataStreamSource.print("订单数据");process.print("商品销售额统计");environment.execute();}
}

销售额满100触发计算

移除器（Evictor）

移除器主要用来定义移除某些数据的逻辑。基于WindowedStream调用.evictor()方法，就可以传入一个自定义的移除器（Evictor）。Evictor是一个接口，不同的窗口类型都有各自预实现的移除器。

stream.keyBy(...).window(...).evictor(new MyEvictor())

Flink 内置有三个 evictor：

CountEvictor: 仅记录用户指定数量的元素，一旦窗口中的元素超过这个数量，多余的元素会从窗口缓存的开头移除；
DeltaEvictor: 接收 DeltaFunction 和 threshold 参数，计算最后一个元素与窗口缓存中所有元素的差值， 并移除差值大于或等于 threshold 的元素。
TimeEvictor: 接收 interval 参数，以毫秒表示。 它会找到窗口中元素的最大 timestamp max_ts 并移除比 max_ts - interval 小的所有元素。

CountEvictor

CountEvictor 用于在窗口中保留用户指定数量的元素。如果窗口中的元素超过用户指定的阈值，会从窗口头部开始删除剩余元素。

package com.zxl.Windows;import com.zxl.Functions.EvictorDemo; import com.zxl.Functions.TriggerDemo; import com.zxl.bean.Orders; import com.zxl.datas.OrdersData; import org.apache.commons.lang3.time.DateFormatUtils; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.evictors.CountEvictor; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow; import org.apache.flink.util.Collector;public class WindowsEvictorDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink流处理执行环境StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置并行度为1environment.setParallelism(1);//调用Flink自定义Source// TODO: 2024/1/6 订单数据DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());// TODO: 2024/1/9 根据商品ID分区KeyedStream<Orders, Integer> keyedStream = ordersDataStreamSource.keyBy(Orders::getProduct_id);// TODO: 2024/1/9 设置滚动事件时间窗口WindowedStream<Orders, Integer, TimeWindow> windowedStream = keyedStream.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));WindowedStream<Orders, Integer, TimeWindow> trigger = windowedStream.evictor(CountEvictor.of(2));DataStream<Object> process = trigger.process(new ProcessWindowFunction<Orders, Object, Integer, TimeWindow>() {@Overridepublic void process(Integer integer, ProcessWindowFunction<Orders, Object, Integer, TimeWindow>.Context context, Iterable<Orders> elements, Collector<Object> collector) throws Exception {// TODO: 2024/1/9 窗口内同一个key包含的数据条数long count = elements.spliterator().estimateSize();// TODO: 2024/1/9 窗口的开始时间long windowStartTs = context.window().getStart();// TODO: 2024/1/9 窗口的结束时间long windowEndTs = context.window().getEnd();String windowStart = DateFormatUtils.format(windowStartTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");String windowEnd = DateFormatUtils.format(windowEndTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");// TODO: 2024/1/9 输出收集器collector.collect("key=" + integer + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());}});ordersDataStreamSource.print("订单数据");process.print("商品销售额统计");environment.execute();} }

运行结果可以看到剔除了每个key的值只保留最后面的2个元素

订单数据> Orders{order_id=1, user_id=-1718527784045868614, order_date=1704863683145, order_amount=48, product_id=0, order_num=-6369094025414748042}
订单数据> Orders{order_id=2, user_id=1893667416148355553, order_date=1704863684155, order_amount=66, product_id=1, order_num=7668054511610210829}
订单数据> Orders{order_id=3, user_id=6270758312821279307, order_date=1704863685156, order_amount=24, product_id=1, order_num=-738706605235934490}
订单数据> Orders{order_id=4, user_id=-4650292127676605788, order_date=1704863686170, order_amount=52, product_id=2, order_num=4416123283706746554}
订单数据> Orders{order_id=5, user_id=8377505245371224820, order_date=1704863687184, order_amount=20, product_id=1, order_num=9054812173240955137}
订单数据> Orders{order_id=6, user_id=-1804262787948928277, order_date=1704863688195, order_amount=39, product_id=2, order_num=6974915230885280524}
订单数据> Orders{order_id=7, user_id=2755727732632294824, order_date=1704863689209, order_amount=29, product_id=1, order_num=5422281260531357789}
订单数据> Orders{order_id=8, user_id=-2106336677386318216, order_date=1704863690209, order_amount=2, product_id=2, order_num=-5138638189645891765}
商品销售额统计> key=0的窗口[2024-01-10 13:14:40.000,2024-01-10 13:14:50.000)包含1条数据===>[Orders{order_id=1, user_id=-1718527784045868614, order_date=1704863683145, order_amount=48, product_id=0, order_num=-6369094025414748042}]
商品销售额统计> key=2的窗口[2024-01-10 13:14:40.000,2024-01-10 13:14:50.000)包含2条数据===>[Orders{order_id=4, user_id=-4650292127676605788, order_date=1704863686170, order_amount=52, product_id=2, order_num=4416123283706746554}, Orders{order_id=6, user_id=-1804262787948928277, order_date=1704863688195, order_amount=39, product_id=2, order_num=6974915230885280524}]
商品销售额统计> key=1的窗口[2024-01-10 13:14:40.000,2024-01-10 13:14:50.000)包含2条数据===>[Orders{order_id=5, user_id=8377505245371224820, order_date=1704863687184, order_amount=20, product_id=1, order_num=9054812173240955137}, Orders{order_id=7, user_id=2755727732632294824, order_date=1704863689209, order_amount=29, product_id=1, order_num=5422281260531357789}]
订单数据> Orders{order_id=9, user_id=1263718349205479033, order_date=1704863691215, order_amount=28, product_id=2, order_num=5580559753146164066}

DeltaEvictor

根据用户自定的 DeltaFunction 函数来计算窗口中最后一个元素与其余每个元素之间的差值，如果差值大于等于用户指定的阈值就会删除该元素。

package com.zxl.Windows;import com.zxl.bean.Orders;
import com.zxl.datas.OrdersData;
import org.apache.commons.lang3.time.DateFormatUtils;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.WindowedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.delta.DeltaFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.evictors.DeltaEvictor;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;public class WindowsEvictorDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink流处理执行环境StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置并行度为1environment.setParallelism(1);//调用Flink自定义Source// TODO: 2024/1/6 订单数据DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());// TODO: 2024/1/9 根据商品ID分区KeyedStream<Orders, Integer> keyedStream = ordersDataStreamSource.keyBy(Orders::getProduct_id);// TODO: 2024/1/9 设置滚动事件时间窗口WindowedStream<Orders, Integer, TimeWindow> windowedStream = keyedStream.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));WindowedStream<Orders, Integer, TimeWindow> trigger = windowedStream.evictor(DeltaEvictor.of(20, new DeltaFunction<Orders>() {@Overridepublic double getDelta(Orders orders, Orders data1) {return orders.getOrder_amount()-data1.getOrder_amount();}}));DataStream<Object> process = trigger.process(new ProcessWindowFunction<Orders, Object, Integer, TimeWindow>() {@Overridepublic void process(Integer integer, ProcessWindowFunction<Orders, Object, Integer, TimeWindow>.Context context, Iterable<Orders> elements, Collector<Object> collector) throws Exception {// TODO: 2024/1/9 窗口内同一个key包含的数据条数long count = elements.spliterator().estimateSize();// TODO: 2024/1/9 窗口的开始时间long windowStartTs = context.window().getStart();// TODO: 2024/1/9 窗口的结束时间long windowEndTs = context.window().getEnd();String windowStart = DateFormatUtils.format(windowStartTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");String windowEnd = DateFormatUtils.format(windowEndTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");// TODO: 2024/1/9 输出收集器collector.collect("key=" + integer + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());}});ordersDataStreamSource.print("订单数据");process.print("商品销售额统计");environment.execute();}
}

运行结果可以看出key=0的窗口只保留了销售额为74和61两个数据其他剔除。

订单数据> Orders{order_id=1, user_id=539439441883936825, order_date=1704865045455, order_amount=74, product_id=0, order_num=3206652734135370050}
订单数据> Orders{order_id=2, user_id=49231723398277166, order_date=1704865046465, order_amount=93, product_id=0, order_num=3160015635782687185}
订单数据> Orders{order_id=3, user_id=4323217335297892028, order_date=1704865047479, order_amount=86, product_id=0, order_num=-2693168188390272462}
订单数据> Orders{order_id=4, user_id=9114737657305455261, order_date=1704865048479, order_amount=61, product_id=0, order_num=6661679659763746532}
订单数据> Orders{order_id=5, user_id=-6666866686774977356, order_date=1704865049488, order_amount=87, product_id=1, order_num=-1684352545863963613}
订单数据> Orders{order_id=6, user_id=436130461891163880, order_date=1704865050500, order_amount=12, product_id=1, order_num=-4339619073044213208}
商品销售额统计> key=0的窗口[2024-01-10 13:37:20.000,2024-01-10 13:37:30.000)包含2条数据===>[Orders{order_id=1, user_id=539439441883936825, order_date=1704865045455, order_amount=74, product_id=0, order_num=3206652734135370050}, Orders{order_id=4, user_id=9114737657305455261, order_date=1704865048479, order_amount=61, product_id=0, order_num=6661679659763746532}]
商品销售额统计> key=1的窗口[2024-01-10 13:37:20.000,2024-01-10 13:37:30.000)包含1条数据===>[Orders{order_id=5, user_id=-6666866686774977356, order_date=1704865049488, order_amount=87, product_id=1, order_num=-1684352545863963613}]
订单数据> Orders{order_id=7, user_id=-555269566023654623, order_date=1704865051511, order_amount=80, product_id=2, order_num=-4610465301102922149}

TimeEvictor

以毫秒为单位的时间间隔 windowSize 作为参数，在窗口所有元素中找到最大时间戳 max_ts 并删除所有时间戳小于 max_ts - windowSize 的元素。我们可以理解为只保留最新 windowSize 毫秒内的元素。

package com.zxl.Windows;import com.zxl.bean.Orders;
import com.zxl.datas.OrdersData;
import org.apache.commons.lang3.time.DateFormatUtils;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.*;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.evictors.TimeEvictor;
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 java.time.Duration;public class WindowsEvictorDemo {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink流处理执行环境StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置并行度为1environment.setParallelism(1);//调用Flink自定义Source// TODO: 2024/1/6 订单数据DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());// TODO: 2024/1/7 配置订单数据水位线DataStream<Orders> ordersWater = ordersDataStreamSource.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy// TODO: 2024/1/7 指定watermark生成：升序的watermark，没有等待时间.<Orders>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(0)).withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Orders>() {@Overridepublic long extractTimestamp(Orders orders, long l) {return orders.getOrder_date();}}));// TODO: 2024/1/9 根据商品ID分区KeyedStream<Orders, Integer> keyedStream = ordersWater.keyBy(Orders::getProduct_id);// TODO: 2024/1/9 设置滚动事件时间窗口WindowedStream<Orders, Integer, TimeWindow> windowedStream = keyedStream.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(30)));WindowedStream<Orders, Integer, TimeWindow> evictor = windowedStream.evictor(TimeEvictor.of(Time.seconds(5)));DataStream<Object> process = evictor.process(new ProcessWindowFunction<Orders, Object, Integer, TimeWindow>() {@Overridepublic void process(Integer integer, ProcessWindowFunction<Orders, Object, Integer, TimeWindow>.Context context, Iterable<Orders> elements, Collector<Object> collector) throws Exception {// TODO: 2024/1/9 窗口内同一个key包含的数据条数long count = elements.spliterator().estimateSize();// TODO: 2024/1/9 窗口的开始时间long windowStartTs = context.window().getStart();// TODO: 2024/1/9 窗口的结束时间long windowEndTs = context.window().getEnd();String windowStart = DateFormatUtils.format(windowStartTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");String windowEnd = DateFormatUtils.format(windowEndTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");// TODO: 2024/1/9 输出收集器collector.collect("key=" + integer + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());}});ordersDataStreamSource.print("订单数据");process.print("商品销售额统计");environment.execute();}
}