flink watermark介绍及watermark的窗口触发机制

Flink的三种时间

在谈watermark之前，首先需要了解flink的三种时间概念。在flink中，有三种时间戳概念：Event Time 、Processing Time 和 Ingestion Time。其中watermark只对Event Time类型的时间戳有用。这三种时间概念分别表示：

Processing time

处理时间，指执行算子操作的机器的当前时间。当基于处理时间运行时，所有关于时间的操作（如时间窗口）都将使用执行算子操作的主机的本地时间。例如，当时间窗口为一小时，如果应用程序在9:15 am开始运行，则第一个窗口将包括在9:15 am到10:00 am之间被处理的事件，下一个窗口将包含在10:00 am到11:00 am之间被处理的事件，依此类推。

处理时间是最简单的时间概念，不需要流和机器之间的协调。它提供了最佳的性能和最低的延迟。但是，在分布式和异步环境中，处理时间不能提供确定性，因为它容易受到上流系统（例如从消息队列）到达Flink的速度、flink内部operators之间交互的速度，以及中断（调度或其他情况）等因素的影响。

Event Time

事件时间，是每个event在其生产设备上产生的时间，即元素在到达flink之前，本身就自带的时间戳。

所以说，Event Time的时间戳取决于数据，而与其他时间无关。使用Event Time，必须在从执行环境中先引入EventTime的时间属性。如：

java

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val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 从调用时刻开始给env创建的每一个stream追加时间特征 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

然后通过Dstream的assignTimestampsAndWatermarks方法指定event time时间戳，具体操作不做赘述。

在理想情况下，事件时间是有序的。但实际上，由于分布式操作，以及网络延迟等原因，event可能不是按照event time的顺序到达的。所以flink对处理乱序数据的方案是提供一个允许延迟时间，在允许延迟时间内到达的元素将会重新触发一次计算。这个延迟时间时相对event time而不是其他时间的，而event time不是由flink决定的，那么如何判断当前的event time到底时多少呢？flink通过一个watermark来确定与维护当前event time的最大值。这也是本文将会在后面重点解释的。

Ingestion time

Ingestion time是event进入Flink的时间，即执行source操作时的时间。

Ingestion time从概念上讲介于Event Time和Processing time之间。

与Processing time相比 ，它花费的资源会稍微多一些，但结果却更可预测。由于 Ingestion time使用稳定的时间戳（仅在addSource处分配了一次），因此对记录的不同窗口操作将引用相同的时间戳，而在Processing time中，每个窗口操作都会更新事件的Processing time，所以可能一个上游窗口中的记录会分配给不同的下游窗口（基于本地系统时钟和任何可能的延误）。

与Event Time相比，Ingestion time程序无法处理任何乱序事件或迟到的数据，但是程序不必指定如何生成watermarks。

下图为三种时间语义的图解：

watermark

用我自己的语言总结，在flink的窗口计算中，的watermark就是触发窗口计算的一种机制。 那么，watermark到底是以怎样的一种形式存在的呢？实际上，watermark就是一种特殊的event，它被参杂在Dstream中，watermark由flink的某个操作生成后，就在整个程序中随event一同流转，如下图所示：

以下是watermark的代码，可以看出watermark的就是一个流元素，仅包含一个时间戳属性：

java

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public final class Watermark extends StreamElement { /** The watermark that signifies end-of-event-time. */ public static final Watermark MAX_WATERMARK = new Watermark(Long.MAX_VALUE); // ------------------------------------------------------------------------ /** The timestamp of the watermark in milliseconds. */ private final long timestamp; /** * Creates a new watermark with the given timestamp in milliseconds. */ public Watermark(long timestamp) { this.timestamp = timestamp; }

watermark的窗口触发机制

watermark会根据数据流中event的时间戳发生变化。通常情况下，event都是乱序的，不按时间排序的。watermark的计算逻辑为：当前最大的 event time - 最大允许延迟时间（MaxOutOfOrderness）。在同一个分区内部，当watermark大于或者等于窗口的结束时间时，才能触发该窗口的计算，即watermark>=windows endtime。如下图所示：

根据上图分析： MaxOutOfOrderness = 5s，窗口的大小为：10s。 watermark分别为：12:08、12:15、12:30 计算逻辑为：WM(12:08)=12:13 - 5s；WM(12:15)=12:20 - 5s；WM(12:30)=12:35 - 5s

• 对于 [12:00,12:10） 窗口，需要在WM=12:15时，才能被触发计算，参与计算的event为：event(12:07)/event(12:01)/event(12:07)/event(12:09)，event(12:10)/event(12:12)/event(12:12)/event(12:13)/event(12:20)/event(12:14)/event(12:15)不参与计算，因为还未到窗口时间，也就是event time 为 [12:00,12:10] 窗口内的event才能参与计算。 注意，如果过了这个窗口期，再收到 [12:00,12:10] 窗口内的event，就算超过了最大允许延迟时间（MaxOutOfOrderness），不会再参与计算，也就是数据被强制丢掉了。
• 对于 [12:10,12:20] 和 [12:20,12:30] 窗口，会在WM=12:30时，被同时触发计算，参与**[12:10,12:20]** 窗口计算的event为：event(12:10)/event(12:12)/event(12:12)/event(12:13)/event(12:14)/event(12:15)/event(12:15)/event(12:18)；参与 [12:20,12:30] 窗口计算的event为：event(12:20)/event(12:20)；在这个过程中event(12:05)会被丢弃，不会参与计算，因为已经超了最大允许延迟时间（MaxOutOfOrderness）

迟到的事件

在介绍watermark时，提到了现实中往往处理的是乱序event，即当event处于某些原因而延后到达时，往往会发生该event time < watermark的情况，所以flink对处理乱序event的watermark有一个允许延迟的机制，这个机制就是最大允许延迟时间（MaxOutOfOrderness），允许在一定时间内迟到的event仍然视为有效event。

并行流的Watermarks

watermark可以在source处生成（也可以在source后通过其他算子生成，如map、filter等），如果source有多个并行度，那么每个并行度会单独生成一个watermark，这些watermark定义了各分区的event time。 当并行度发生变化（即上游的一个分区可能被下游多个分区使用时），每个分区的watermark是会广播至下游的每个分区的，如一些聚合多个流的操作，如 keyBy(…) 或者partition(…)，此类操作的watermark是在所有输入流中取最小的watermark。当带有watermark的流通过此类算子时，会根据每个分区的watermark来更新watermark。

举个例子：当上游并行度数为4，下游的某个分区的窗口中的watermark如下：

1. 当已到达的watermark分别为2、4、3、6时，窗口中的watermark为2，触发watermark为2的对应窗口计算，并将watermark=2广播至下游。

2. 当第一个窗口的watermark被更新为4时，所有分区中已到达最小的watermark是3，则将窗口的watermark更新为3，触发对应窗口的计算，并将watermark=3广播至下游。

3. 当第二个分区的watermark被更新为7，所有分区中已到达最小的watermark还是3，不做处理。

4. 当第三个分区的watermark被更新为6，所有分区中已到达最小的watermark是4，则将窗口的watermark更新为4，触发对应窗口的计算，并将watermark=4广播至下游。

下图显示了event和watermark在一个并行流的示例，以及算子如何跟踪事件时间的：

watermark分配器

当watermark完全基于event time时，如果没有元素到达，则watermark不会被更新，这就说明，当一段时间没有元素到达，则在这个时间间隙内，watermark不会增加，那么也不会触发窗口计算。显然，如果这段时间很长的话，那么该窗口中已经到达的元素将会等待很久才会被输出计算结果。

为了避免这种情况，可以使用周期性的watermark分配器（AssignerWithPeriodicWatermarks 下面马上提到），这些分配器不仅仅基于event time进行分配。比如，可以使用一个分配器，当一段时间没有接收到新的event时，则将当前时间作为watermark。

watermark的两种分配器，flink生成watermark有两种机制：

• AssignerWithPeriodicWatermarks ：分配时间戳并定期生成watermark（可以取决于event time，或基于处理时间）。
• AssignerWithPunctuatedWatermarks：分配时间戳并根据每一个元素生成watermark（每来一个元素都进行一次判断，相更消耗性能）

通常情况下会使用第一种机制，原因除了更节省性能外，在上面的分配器中也有提到。

下面分别对两种机制进行介绍。

AssignerWithPeriodicWatermarks

对每个元素都调用extractTimestamp方法获取时间戳，并维护一个最大时间戳。通过ExecutionConfig.setAutoWatermarkInterval(...)定义生成watermark的间隔（每n毫秒） 。根据这个间隔，周期性调用分配器的getCurrentWatermark()方法，为watermark分配值。

在flink自带的BoundedOutOfOrdernessGenerator分配器中， getCurrentWatermark是定期将当前watermark更新为最大时间戳减去允许延迟时间的值。

以下是两个使用AssignerWithPeriodicWatermarks 生成的时间戳分配器的简单示例：

java

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/** * This generator generates watermarks assuming that elements arrive out of order, * but only to a certain degree. The latest elements for a certain timestamp t will arrive * at most n milliseconds after the earliest elements for timestamp t. */ class BoundedOutOfOrdernessGenerator extends AssignerWithPeriodicWatermarks[MyEvent] { val maxOutOfOrderness = 3500L // 3.5 seconds var currentMaxTimestamp: Long = _ override def extractTimestamp(element: MyEvent, previousElementTimestamp: Long): Long = { val timestamp = element.getCreationTime() currentMaxTimestamp = max(timestamp, currentMaxTimestamp) timestamp } override def getCurrentWatermark(): Watermark = { // return the watermark as current highest timestamp minus the out-of-orderness bound new Watermark(currentMaxTimestamp - maxOutOfOrderness) } } /** * This generator generates watermarks that are lagging behind processing time by a fixed amount. * It assumes that elements arrive in Flink after a bounded delay. */ class TimeLagWatermarkGenerator extends AssignerWithPeriodicWatermarks[MyEvent] { val maxTimeLag = 5000L // 5 seconds override def extractTimestamp(element: MyEvent, previousElementTimestamp: Long): Long = { element.getCreationTime } override def getCurrentWatermark(): Watermark = { // return the watermark as current time minus the maximum time lag new Watermark(System.currentTimeMillis() - maxTimeLag) } }

AssignerWithPunctuatedWatermarks

根据每个元素的event time生成watermark，通过extractTimestamp(...)方法为元素分配时间戳，通过checkAndGetNextWatermark(...)检查元素的watermark并更新watermark。

checkAndGetNextWatermark(...)方法的第二个参数是extractTimestamp(...) 返回的时间戳，根据这个时间戳决定是否要生成watermark。每当checkAndGetNextWatermark(...) 方法返回一个非空watermark，并且该watermark大于上一个watermark时，就会更新watermark。

java

复制代码

class PunctuatedAssigner extends AssignerWithPunctuatedWatermarks[MyEvent] { override def extractTimestamp(element: MyEvent, previousElementTimestamp: Long): Long = { element.getCreationTime } override def checkAndGetNextWatermark(lastElement: MyEvent, extractedTimestamp: Long): Watermark = { if (lastElement.hasWatermarkMarker()) new Watermark(extractedTimestamp) else null } }