在批处理统计中，我们可以等待一批数据都到齐后，统一处理。但是在实时处理统计中，我们是来一条就得处理一条，那么我们怎么统计最近一段时间内的数据呢？引入“窗口”。
所谓的“窗口”，一般就是划定的一段时间范围，也就是“时间窗”；对在这范围内的数据进行处理，就是所谓的窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。接下来我们就深入了解一下Flink中的时间语义和窗口的应用。
一、窗口（Window）
1.1 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。
1.2 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。
1）按照驱动类型分
2）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）。
1.3 窗口API概览
1）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。
（1）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(...)（2）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。
2）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，我们接下来就详细展开讲解。
1.4 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。
1.4.1 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。
（1）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。
（2）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。
（3）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。
（4）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(...)（5）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(...)（6）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(...)1.4.2 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。
（1）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。
（2）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。
3）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。
1.5 窗口函数
窗口函数定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作，根据处理的方式可以分为两类：增量聚合函数和全窗口函数。下面我们来进行分别讲解。
1.5.1 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。
1）归约函数（ReduceFunction）
代码示例：
public class WindowReduceDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
env
.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(new WaterSensorMapFunction())
.keyBy(r -> r.getId())
// 设置滚动事件时间窗口
.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.reduce(new ReduceFunction<WaterSensor>() {
@Override
public WaterSensor reduce(WaterSensor value1, WaterSensor value2) throws Exception {
System.out.println("调用reduce方法，之前的结果:"+value1 + ",现在来的数据:"+value2);
return new WaterSensor(value1.getId(), System.currentTimeMillis(),value1.getVc()+value2.getVc());
}
})
.print();
env.execute();
}
}2）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：
public class WindowAggregateDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(new WaterSensorMapFunction());
KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId());
// 1. 窗口分配器
WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> sensorWS = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));
SingleOutputStreamOperator<String> aggregate = sensorWS
.aggregate(
new AggregateFunction<WaterSensor, Integer, String>() {
@Override
public Integer createAccumulator() {
System.out.println("创建累加器");
return 0;
}
@Override
public Integer add(WaterSensor value, Integer accumulator) {
System.out.println("调用add方法,value="+value);
return accumulator + value.getVc();
}
@Override
public String getResult(Integer accumulator) {
System.out.println("调用getResult方法");
return accumulator.toString();
}
@Override
public Integer merge(Integer a, Integer b) {
System.out.println("调用merge方法");
return null;
}
}
);
aggregate.print();
env.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。
1.5.2 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。
1）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。
2）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，关于处理函数我们会在后续章节展开讲解。
代码实现如下：
public class WindowProcessDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(new WaterSensorMapFunction());
KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId());
// 1. 窗口分配器
WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> sensorWS = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));
SingleOutputStreamOperator<String> process = sensorWS
.process(
new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {
@Override
public void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {
long count = elements.spliterator().estimateSize();
long windowStartTs = context.window().getStart();
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");
out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());
}
}
);
process.print();
env.execute();
}
}1.5.3 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：
public class WindowAggregateAndProcessDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
.socketTextStream("hadoop102", 7777)
.map(new WaterSensorMapFunction());
KeyedStream<WaterSensor, String> sensorKS = sensorDS.keyBy(sensor -> sensor.getId());
// 1. 窗口分配器
WindowedStream<WaterSensor, String, TimeWindow> sensorWS = sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)));
// 2. 窗口函数：
/**
* 增量聚合 Aggregate + 全窗口 process
* 1、增量聚合函数处理数据： 来一条计算一条
* 2、窗口触发时， 增量聚合的结果（只有一条） 传递给 全窗口函数
* 3、经过全窗口函数的处理包装后，输出
*
* 结合两者的优点：
* 1、增量聚合： 来一条计算一条，存储中间的计算结果，占用的空间少
* 2、全窗口函数： 可以通过 上下文 实现灵活的功能
*/
// sensorWS.reduce() //也可以传两个
SingleOutputStreamOperator<String> result = sensorWS.aggregate(
new MyAgg(),
new MyProcess()
);
result.print();
env.execute();
}
public static class MyAgg implements AggregateFunction<WaterSensor, Integer, String>{
@Override
public Integer createAccumulator() {
System.out.println("创建累加器");
return 0;
}
@Override
public Integer add(WaterSensor value, Integer accumulator) {
System.out.println("调用add方法,value="+value);
return accumulator + value.getVc();
}
@Override
public String getResult(Integer accumulator) {
System.out.println("调用getResult方法");
return accumulator.toString();
}
@Override
public Integer merge(Integer a, Integer b) {
System.out.println("调用merge方法");
return null;
}
}
// 全窗口函数的输入类型 = 增量聚合函数的输出类型
public static class MyProcess extends ProcessWindowFunction<String,String,String,TimeWindow>{
@Override
public void process(String s, Context context, Iterable<String> elements, Collector<String> out) throws Exception {
long startTs = context.window().getStart();
long endTs = context.window().getEnd();
String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
long count = elements.spliterator().estimateSize();
out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());
}
}
}这里我们为了方便处理，单独定义了一个POJO类UrlViewCount来表示聚合输出结果的数据类型，包含了url、浏览量以及窗口的起始结束时间。用一个AggregateFunction来实现增量聚合，每来一个数据就计数加一；得到的结果交给ProcessWindowFunction，结合窗口信息包装成我们想要的UrlViewCount，最终输出统计结果。
1.6 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。
1.6.1 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 MyTrigger())1.6.2 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())