Flink中的时间和窗口——水位线（Watermark）_watermarkstrategy

---

一、Flink中的时间和窗口——时间语义

时间语义这一节请点击超链接阅读https://blog.csdn.net/weixin_44328192/article/details/127256652

二、Flink中的时间和窗口——水位线（Watermark）

2.1、事件时间和窗口

在实际应用中，一般会采用事件时间语义。而水位线，就是基于事件时间提出的概念。所以在介绍水位线之前，我们首先来梳理一下事件时间和窗口的关系。

一个数据产生的时刻，就是流处理中事件触发的时间点，这就是“事件时间”，一般都会以时间戳的形式作为一个字段记录在数据里。这个时间就像商品的“生产日期”一样，一旦产生就是固定的，印在包装袋上，不会因为运输辗转而变化。如果我们想要统计一段时间内的数据，需要划分时间窗口，这时只要判断一下时间戳就可以知道数据属于哪个窗口了。

明确了一个数据的所属窗口，还不能直接进行计算。因为窗口处理的是有界数据，我们需要等窗口的数据都到齐了，才能计算出最终的统计结果。那什么时候数据就都到齐了呢？对于时间窗口来说这很明显：到了窗口的结束时间，自然就应该收集到了所有数据，就可以触发计算输出结果了。比如我们想统计 8 点~9 点的用户点击量，那就是从 8 点开始收集数据，到 9点截止，将收集的数据做处理计算。这有点类似于班车，每小时发一班，那么8 点之后来的人都会上同一班车，到 9 点钟准时发车；9 点之后来的人，就只好等下一班 10点发的车了。
我们现在处理的数据本身是有时间戳的。所以为了更清楚地解释，我们将“赶班车”这个例子中的人，换成带着生产日期的商品。所以现在我们班车的主要任务是运送货物，一辆车就只装载 1 小时内生产出的所有商品，货到齐了就发车。比如某辆车要装的是 8 点到 9 点的所有商品，那货什么时候到齐呢？自然可以想到，到 9 点钟的时候商品就到齐了，可以发车了。

这里的关键问题是，“9 点钟发车”，到底是看谁的表来定时间？

在处理时间语义下，都是以当前任务所在节点的系统时间为准的。这就相当于每辆车里都挂了一个钟，司机看到到了 9 点就直接发车。这种方式简单粗暴容易实现，但因为车上的钟是独立运行的，以它为标准就不能准确地判断商品的生产时间。在分布式环境下，这样会因为网络传输延迟的不确定而导致误差。比如有些商品在 8 点 59 分 59 秒生产出来，可是从下生产线到运至车上又要花费几秒，那就赶不上 9 点钟这班车了。而且现在分布式系统中有很多辆 9点发的班车，所以同时生产出的一批商品，需要平均分配到不同班车上，可这些班车距离有近有远、上面挂的钟有快有慢，这就可能导致有些商品上车了、有些却被漏掉；先后生产出的商品，到达车上的顺序也可能乱掉：统计结果的正确性受到了影响。

所以在实际中我们往往需要以事件时间为准。如果考虑事件时间，情况就复杂起来了。现在不能直接用每辆车上挂的钟（系统时间），又没有统一的时钟，那该怎么确定发车时间呢？现在能利用的，就只有商品的生产时间（数据的时间戳）了。我们可以这样思考：一般情况下，商品生产出来之后，就会立即传送到车上；所以商品到达车上的时间（系统时间）应该稍稍滞后于商品的生产时间（数据时间戳）。如果不考虑传输过程的一点点延迟，我们就可以直接用商品生产时间来表示当前车上的时间了。

到达车上的商品，生产时间是8 点 05 分，那么当前车上的时间就是 8 点 05 分；又来了一个 8 点 10 分生产的商品，现在车上的时间就是 8 点 10 分。我们直接用数据的时间戳来指示当前的时间进展，窗口的关闭自然也是以数据的时间戳等于窗口结束时间为准，这就相当于可以不受网络传输延迟的影响了。像之前所说 8 点 59 分 59 秒生产出来的商品，到车上的时候不管实际时间（系统时间）是几点，我们就认为当前是 8 点 59 分 59 秒，所以它总是能赶上车的；而 9 点这班车，要等到 9 点整生产的商品到来，才认为时间到了 9 点，这时才正式发车。这样就可以得到正确的统计结果了。

在这个处理过程中，我们其实是基于数据的时间戳，自定义了一个“逻辑时钟”。这个时钟的时间不会自动流逝；它的时间进展，就是靠着新到数据的时间戳来推动的。这样的好处在于，计算的过程可以完全不依赖处理时间（系统时间），不论什么时候进行统计处理，得到的结果都是正确的。比如双十一的时候系统处理压力大，我们可能会把大量数据缓存在 Kafka中；过了高峰时段之后再读取出来，在几秒之内就可以处理完几个小时甚至几天的数据，而且依然可以按照数据产生的时间段进行统计，所有窗口都能收集到正确的数据。而一般实时流处理的场景中，事件时间可以基本与处理时间保持同步，只是略微有一点延迟，同时保证了窗口计算的正确性。

2.2、什么是水位线

在事件时间语义下，我们不依赖系统时间，而是基于数据自带的时间戳去定义了一个时钟，用来表示当前时间的进展。于是每个并行子任务都会有一个自己的逻辑时钟，它的前进是靠数据的时间戳来驱动的。

但在分布式系统中，这种驱动方式又会有一些问题。因为数据本身在处理转换的过程中会变化，如果遇到窗口聚合这样的操作，其实是要攒一批数据才会输出一个结果，那么下游的数据就会变少，时间进度的控制就不够精细了。另外，数据向下游任务传递时，一般只能传输给一个子任务（除广播外），这样其他的并行子任务的时钟就无法推进了。例如一个时间戳为 9点整的数据到来，当前任务的时钟就已经是 9 点了；处理完当前数据要发送到下游，如果下游任务是一个窗口计算，并行度为 3，那么接收到这个数据的子任务，时钟也会进展到 9 点，9点结束的窗口就可以关闭进行计算了；而另外两个并行子任务则时间没有变化，不能进行窗口计算。

所以我们应该把时钟也以数据的形式传递出去，告诉下游任务当前时间的进展；而且这个时钟的传递不会因为窗口聚合之类的运算而停滞。一种简单的想法是，在数据流中加入一个时钟标记，记录当前的事件时间；这个标记可以直接广播到下游，当下游任务收到这个标记，就可以更新自己的时钟了。由于类似于水流中用来做标志的记号，在 Flink 中，这种用来衡量事件时间（Event Time）进展的标记，就被称作“水位线”（Watermark）。

具体实现上，水位线可以看作一条特殊的数据记录，它是插入到数据流中的一个标记点，主要内容就是一个时间戳，用来指示当前的事件时间。而它插入流中的位置，就应该是在某个数据到来之后；这样就可以从这个数据中提取时间戳，作为当前水位线的时间戳了。

每个事件产生的数据，都包含了一个时间戳，我们直接用一个整数表示。这里没有指定单位，可以理解为秒或者毫秒（方便起见，下面讲述统一认为是秒）。当产生于2 秒的数据到来之后，当前的事件时间就是 2 秒；在后面插入一个时间戳也为 2 秒的水位线，随着数据一起向下游流动。而当 5 秒产生的数据到来之后，同样在后面插入一个水位线，时间戳也为 5，当前的时钟就推进到了 5 秒。这样，如果出现下游有多个并行子任务的情形，我们只要将水位线广播出去，就可以通知到所有下游任务当前的时间进度了。

水位线就像它的名字所表达的，是数据流中的一部分，随着数据一起流动，在不同任务之间传输。这看起来非常简单；接下来我们就进一步探讨一些复杂的状况。

2.2.1、有序流中的水位线

在理想状态下，数据应该按照它们生成的先后顺序、排好队进入流中；也就是说，它们处理的过程会保持原先的顺序不变，遵守先来后到的原则。这样的话我们从每个数据中提取时间戳，就可以保证总是从小到大增长的，从而插入的水位线也会不断增长、事件时钟不断向前推进。

实际应用中，如果当前数据量非常大，可能会有很多数据的时间戳是相同的，这时每来一条数据就提取时间戳、插入水位线就做了大量的无用功。而且即使时间戳不同，同时涌来的数据时间差会非常小（比如几毫秒），往往对处理计算也没什么影响。所以为了提高效率，一般会每隔一段时间生成一个水位线，这个水位线的时间戳，就是当前最新数据的时间戳，所以这时的水位线，其实就是有序流中的一个周期性出现的时间标记。

这里需要注意的是，水位线插入的“周期”，本身也是一个时间概念。在当前事件时间语义下，假如我们设定了每隔 100ms 生成一次水位线，那就是要等事件时钟推进 100ms 才能插入；但是事件时钟本身的进展，本身就是靠水位线来表示的——现在要插入一个水位线，可前提又是水位线要向前推进 100ms，这就陷入了死循环。所以对于水位线的周期性生成，周期时间是指处理时间（系统时间），而不是事件时间。

2.2.2、乱序流中的水位线

有序流的处理非常简单，看起来水位线也并没有起到太大的作用。但这种情况只存在于理想状态下。我们知道在分布式系统中，数据在节点间传输，会因为网络传输延迟的不确定性，导致顺序发生改变，这就是所谓的“乱序数据”。

这里所说的“乱序”（out-of-order），是指数据的先后顺序不一致，主要就是基于数据的产生时间而言的。一个 7 秒时产生的数据，生成时间自然要比 9 秒的数据早；但经过数据缓存和传输之后，处理任务可能先收到了 9 秒的数据，之后 7 秒的数据才姗姗来迟。这时如果我们希望插入水位线，来指示当前的事件时间进展，又该怎么做呢？

最直观的想法自然是跟之前一样，我们还是靠数据来驱动，每来一个数据就提取它的时间戳、插入一个水位线。不过现在的情况是数据乱序，所以有可能新的时间戳比之前的还小，如果直接将这个时间的水位线再插入，我们的“时钟”就回退了——水位线就代表了时钟，时光不能倒流，所以水位线的时间戳也不能减小。

解决思路也很简单：我们插入新的水位线时，要先判断一下时间戳是否比之前的大，否则就不再生成新的水位线，也就是说，只有数据的时间戳比当前时钟大，才能推动时钟前进，这时才插入水位线。

如果考虑到大量数据同时到来的处理效率，我们同样可以周期性地生成水位线。这时只需要保存一下之前所有数据中的最大时间戳，需要插入水位线时，就直接以它作为时间戳生成新的水位线。

这样做尽管可以定义出一个事件时钟，却也会带来一个非常大的问题：我们无法正确处理“迟到”的数据。在上面的例子中，当 9 秒产生的数据到来之后，我们就直接将时钟推进到了9 秒；如果有一个窗口结束时间就是 9 秒（比如，要统计 0-9 秒的所有数据），那么这时窗口就应该关闭、将收集到的所有数据计算输出结果了。但事实上，由于数据是乱序的，还可能有时间戳为 7 秒、8 秒的数据在 9 秒的数据之后才到来，这就是“迟到数据”（late data）。它们本来也应该属于 0-9 秒这个窗口，但此时窗口已经关闭，于是这些数据就被遗漏了，这会导致统计结果不正确。

如果用之前我们类比班车的例子，现在的状况就是商品不是按照生产时间顺序到来的，所以有可能出现这种情况：9 点生产的商品已经到了，我们认为已经到了 9 点，所以直接发车；但是可能还会有8 点59分59 秒生产的商品迟到了，没有赶上这班车。那怎么解决这个问题呢？

其实我们有很多生活中的经验。假如是一个团队出去团建，那肯定希望每个人都不能落下；如果有人因为堵车没能准时到车上，我们可以稍微等一会儿。9 点发车，我们可以等到 9 点 10分，等人都到齐了再出发。当然，实际应用的网络环境不可能跟北京的交通一样堵，所以不需要等那么久，或许只要等一两秒钟就可以了。具体在商品班车的例子里，我们可以多等 2 秒钟，也就是当生产时间为 9 点零 2 秒的商品到达，时钟推进到 9 点零 2 秒，这时就认为所有 8 点到9 点生产的商品都到齐了，可以正式发车。不过这样相当于更改了发车时间，属于“违规操作”。
为了做到形式上仍然是 9 点发车，我们可以更改一下时钟推进的逻辑：当一个商品到达时，不要直接用它的生产时间作为当前时间，而是减上两秒，这就相当于把车上的逻辑时钟调慢了。这样一来，当 9 点生产的商品到达时，我们当前车上的时间是 8 点 59 分 58 秒，还没到发车时间；当 9 点零 2 秒生产的商品到达时，车上时间刚好是 9 点，这时该到的商品都到齐了，准时发车就没问题了。

回到上面的例子，为了让窗口能够正确收集到迟到的数据，我们也可以等上 2 秒；也就是用当前已有数据的最大时间戳减去 2 秒，就是要插入的水位线的时间戳，这样的话，9 秒的数据到来之后，事件时钟不会直接推进到 9 秒，而是进展到了 7 秒；必须等到11 秒的数据到来之后，事件时钟才会进展到 9 秒，这时迟到数据也都已收集齐，0~9 秒的窗口就可以正确计算结果了。

如果仔细观察就会看到，这种“等 2 秒”的策略其实并不能处理所有的乱序数据。比如22 秒的数据到来之后，插入的水位线时间戳为 20，也就是当前时钟已经推进到了 20 秒；对于10-20 秒的窗口，这时就该关闭了。但是之后又会有 17 秒的迟到数据到来，它本来应该属于10-20 秒窗口，现在却被遗漏丢弃了。那又该怎么办呢？

既然现在等 2 秒还是等不到 17 秒产生的迟到数据，那自然我们可以试着多等几秒，也就是把时钟调得更慢一些。最终的目的，就是要让窗口能够把所有迟到数据都收进来，得到正确的计算结果。对应到水位线上，其实就是要保证，当前时间已经进展到了这个时间戳，在这之后不可能再有迟到数据来了。
下面是一个示例，我们可以使用周期性的方式生成正确的水位线。

第一个水位线时间戳为 7，它表示当前事件时间是 7 秒，7 秒之前的数据都已经到齐，之后再也不会有了；同样，第二个、第三个水位线时间戳分别为 12 和 20，表示11 秒、20 秒之前的数据都已经到齐，如果有对应的窗口就可以直接关闭了，统计的结果一定是正确的。这里由于水位线是周期性生成的，所以插入的位置不一定是在时间戳最大的数据后面。

另外需要注意的是，这里一个窗口所收集的数据，并不是之前所有已经到达的数据。因为数据属于哪个窗口，是由数据本身的时间戳决定的，一个窗口只会收集真正属于它的那些数据。也就是说，上图中尽管水位线 W(20)之前有时间戳为 22 的数据到来，10~20 秒的窗口中也不会收集这个数据，进行计算依然可以得到正确的结果。关于窗口的原理，我们会在后面继续展开讲解。

2.2.3、水位线的特性

现在我们可以知道，水位线就代表了当前的事件时间时钟，而且可以在数据的时间戳基础上加一些延迟来保证不丢数据，这一点对于乱序流的正确处理非常重要。
我们可以总结一下水位线的特性：
⚫ 水位线是插入到数据流中的一个标记，可以认为是一个特殊的数据
⚫ 水位线主要的内容是一个时间戳，用来表示当前事件时间的进展
⚫ 水位线是基于数据的时间戳生成的
⚫ 水位线的时间戳必须单调递增，以确保任务的事件时间时钟一直向前推进
⚫ 水位线可以通过设置延迟，来保证正确处理乱序数据
⚫ 一个水位线 Watermark(t)，表示在当前流中事件时间已经达到了时间戳 t, 这代表 t 之前的所有数据都到齐了，之后流中不会出现时间戳 t’ ≤ t 的数据
水位线是 Flink 流处理中保证结果正确性的核心机制，它往往会跟窗口一起配合，完成对乱序数据的正确处理。

2.3、如何生成水位线

上一节中我们讲到，水位线是用来保证窗口处理结果的正确性的，如果不能正确处理所有乱序数据，可以尝试调大延迟的时间。那在实际应用中，到底应该怎样生成水位线呢？本节我们就来讨论这个问题。

2.3.1、生成水位线的总体原则

我们知道，完美的水位线是“绝对正确”的，也就是一个水位线一旦出现，就表示这个时间之前的数据已经全部到齐、之后再也不会出现了。而完美的东西总是可望不可即，我们只能尽量去保证水位线的正确。如果对结果正确性要求很高、想要让窗口收集到所有数据，我们该怎么做呢？

一个字，等。由于网络传输的延迟不确定，为了获取所有迟到数据，我们只能等待更长的时间。作为筹划全局的程序员，我们当然不会傻傻地一直等下去。那到底等多久呢？这就需要对相关领域有一定的了解了。比如，如果我们知道当前业务中事件的迟到时间不会超过 5 秒，那就可以将水位线的时间戳设为当前已有数据的最大时间戳减去 5 秒，相当于设置了 5 秒的延迟等待。

更多的情况下，我们或许没那么大把握。毕竟未来是没有人能说得准的，我们怎么能确信未来不会出现一个超级迟到数据呢？所以另一种做法是，可以单独创建一个 Flink 作业来监控事件流，建立概率分布或者机器学习模型，学习事件的迟到规律。得到分布规律之后，就可以选择置信区间来确定延迟，作为水位线的生成策略了。例如，如果得到数据的迟到时间服从μ=1，σ=1 的正态分布，那么设置水位线延迟为 3 秒，就可以保证至少 97.7%的数据可以正确处理。

如果我们希望计算结果能更加准确，那可以将水位线的延迟设置得更高一些，等待的时间越长，自然也就越不容易漏掉数据。不过这样做的代价是处理的实时性降低了，我们可能为极少数的迟到数据增加了很多不必要的延迟。
如果我们希望处理得更快、实时性更强，那么可以将水位线延迟设得低一些。这种情况下，可能很多迟到数据会在水位线之后才到达，就会导致窗口遗漏数据，计算结果不准确。对于这些 “漏网之鱼”，Flink 另外提供了窗口处理迟到数据的方法，我们会在后面介绍。当然，如果我们对准确性完全不考虑、一味地追求处理速度，可以直接使用处理时间语义，这在理论上可以得到最低的延迟。
所以 Flink 中的水位线，其实是流处理中对低延迟和结果正确性的一个权衡机制，而且把控制的权力交给了程序员，我们可以在代码中定义水位线的生成策略。接下来我们就具体了解一下水位线在代码中的使用。

2.3.2、水位线生成策略（Watermark Strategy）

在Flink的DataStreamAPI 中，有一个单独用于生成水位线的方法：.assignTimestampsAndWatermarks()，它主要用来为流中的数据分配时间戳，并生成水位线来指示事件时间：

public SingleOutputStreamOperator<T> assignTimestampsAndWatermarks(
 WatermarkStrategy<T> watermarkStrategy)
1
2

具体使用时，直接用 DataStream 调用该方法即可，与普通的 transform 方法完全一样。

DataStream<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
DataStream<Event> withTimestampsAndWatermarks = 
stream.assignTimestampsAndWatermarks(<watermark strategy>);
1
2
3

不是说数据里已经有时间戳了吗，为什么这里还要“分配”呢？这是因为原始的时间戳只是写入日志数据的一个字段，如果不提取出来并明确把它分配给数据，Flink 是无法知道数据真正产生的时间的。当然，有些时候数据源本身就提供了时间戳信息，比如读取 Kafka 时，我们就可以从 Kafka 数据中直接获取时间戳，而不需要单独提取字段分配了。
.assignTimestampsAndWatermarks()方法需要传入一个WatermarkStrategy作为参数，这就是所谓的“水位线生成策略” 。WatermarkStrategy中包含了一个“时间戳分配器”TimestampAssigner和一个“水位线生成器”WatermarkGenerator。

public interface WatermarkStrategy<T> 
 extends TimestampAssignerSupplier<T>,
 WatermarkGeneratorSupplier<T>{
 @Override
 TimestampAssigner<T> 
createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context);
 @Override
 WatermarkGenerator<T> 
createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context);
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

⚫TimestampAssigner：主要负责从流中数据元素的某个字段中提取时间戳，并分配给元素。时间戳的分配是生成水位线的基础。
⚫WatermarkGenerator：主要负责按照既定的方式，基于时间戳生成水位线。在WatermarkGenerator接口中，主要又有两个方法：onEvent()和 onPeriodicEmit()。
⚫onEvent：每个事件（数据）到来都会调用的方法，它的参数有当前事件、时间戳，以及允许发出水位线的一个 WatermarkOutput，可以基于事件做各种操作
⚫ onPeriodicEmit：周期性调用的方法，可以由WatermarkOutput发出水位线。周期时间为处理时间，可以调用环境配置的.setAutoWatermarkInterval()方法来设置，默认为200ms。

env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(60 * 1000L);
1

2.3.3、Flink 内置水位线生成器

WatermarkStrategy这个接口是一个生成水位线策略的抽象，让我们可以灵活地实现自己的需求；但看起来有些复杂，如果想要自己实现应该还是比较麻烦的。好在 Flink 充分考虑到了我们的痛苦，提供了内置的水位线生成器（WatermarkGenerator），不仅开箱即用简化了编程，而且也为我们自定义水位线策略提供了模板。
这两个生成器可以通过调用WatermarkStrategy的静态辅助方法来创建。它们都是周期性生成水位线的，分别对应着处理有序流和乱序流的场景。
（1）有序流
对于有序流，主要特点就是时间戳单调增长（Monotonously Increasing Timestamps），所以永远不会出现迟到数据的问题。这是周期性生成水位线的最简单的场景，直接调用WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()方法就可以实现。简单来说，就是直接拿当前最大的时间戳作为水位线就可以了。

//有序流的watermark生成(有序流也就做做测试能用的到)
stream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forMonotonousTimestamps()
                .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                        return element.timestamp;
                    }
                }))
1
2
3
4
5
6
7
8

上面代码中我们调用.withTimestampAssigner()方法，将数据中的 timestamp 字段提取出来，作为时间戳分配给数据元素；然后用内置的有序流水位线生成器构造出了生成策略。这样，提取出的数据时间戳，就是我们处理计算的事件时间。
这里需要注意的是，时间戳和水位线的单位，必须都是毫秒。
（2）乱序流
由于乱序流中需要等待迟到数据到齐，所以必须设置一个固定量的延迟时间（Fixed Amount of Lateness）。这时生成水位线的时间戳，就是当前数据流中最大的时间戳减去延迟的结果，相当于把表调慢，当前时钟会滞后于数据的最大时间戳。调用WatermarkStrategy. forBoundedOutOfOrderness()方法就可以实现。这个方法需要传入一个 maxOutOfOrderness参数，表示“最大乱序程度”，它表示数据流中乱序数据时间戳的最大差值；如果我们能确定乱序程度，那么设置对应时间长度的延迟，就可以等到所有的乱序数据了。

//乱序流的watermark生成
// 针对乱序流插入水位线，延迟时间设置为 2s
stream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Event>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(2))
                          .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
                              @Override
                              public long extractTimestamp(Event element, long recordTimestamp) {
                                  return element.timestamp;
                              }
                          })
                  );
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

上面代码中，我们同样提取了 timestamp 字段作为时间戳，并且以2秒的延迟时间创建了处理乱序流的水位线生成器。

事实上，有序流的水位线生成器本质上和乱序流是一样的，相当于延迟设为 0 的乱序流水位线生成器，两者完全等同：

WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()
WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(0))
1
2

这里需要注意的是，乱序流中生成的水位线真正的时间戳，其实是 当前最大时间戳 – 延迟时间 – 1，这里的单位是毫秒。为什么要减 1 毫秒呢？我们可以回想一下水位线的特点：时间戳为 t 的水位线，表示时间戳≤t 的数据全部到齐，不会再来了。如果考虑有序流，也就是延迟时间为 0 的情况，那么时间戳为 7 秒的数据到来时，之后其实是还有可能继续来 7 秒的数据的；所以生成的水位线不是 7 秒，而是 6 秒 999 毫秒，7 秒的数据还可以继续来。这一点可以在BoundedOutOfOrdernessWatermarks的源码中明显地看到：

2.4、水位线的传递

我们知道水位线是数据流中插入的一个标记，用来表示事件时间的进展，它会随着数据一起在任务间传递。如果只是直通式（forward）的传输，那很简单，数据和水位线都是按照本身的顺序依次传递、依次处理的；一旦水位线到达了算子任务, 那么这个任务就会将它内部的时钟设为这个水位线的时间戳。

在这里，“任务的时钟”其实仍然是各自为政的，并没有统一的时钟。实际应用中往往上下游都有多个并行子任务，为了统一推进事件时间的进展，我们要求上游任务处理完水位线、时钟改变之后，要把当前的水位线再次发出，广播给所有的下游子任务。这样，后续任务就不需要依赖原始数据中的时间戳（经过转化处理后，数据可能已经改变了），也可以知道当前事件时间了。

可是还有另外一个问题，那就是在“重分区”（redistributing）的传输模式下，一个任务有可能会收到来自不同分区上游子任务的数据。而不同分区的子任务时钟并不同步，所以同一时刻发给下游任务的水位线可能并不相同。这时下游任务又该听谁的呢？

这就要回到水位线定义的本质了：它表示的是“当前时间之前的数据，都已经到齐了”。这是一种保证，告诉下游任务“只要你接到这个水位线，就代表之后我不会再给你发更早的数据了，你可以放心做统计计算而不会遗漏数据”。所以如果一个任务收到了来自上游并行任务的不同的水位线，说明上游各个分区处理得有快有慢，进度各不相同比如上游有两个并行子任务都发来了水位线，一个是 5 秒，一个是 7 秒；这代表第一个并行任务已经处理完 5 秒之前的所有数据，而第二个并行任务处理到了 7 秒。那这时自己的时钟怎么确定呢？当然也要以“这之前的数据全部到齐”为标准。如果我们以较大的水位线 7 秒作为当前时间，那就表示“7 秒前的数据都已经处理完”，这显然不是事实——第一个上游分区才处理到 5 秒，5~7 秒的数据还会不停地发来；而如果以最小的水位线 5 秒作为当前时钟就不会有这个问题了，因为确实所有上游分区都已经处理完，不会再发 5 秒前的数据了。这让我们想到“木桶原理”：所有的上游并行任务就像围成木桶的一块块木板，它们中最短的那一块，决定了我们桶中的水位。

我们可以用一个具体的例子，将水位线在任务间传递的过程完整梳理一遍。如图所示，当前任务的上游，有四个并行子任务，所以会接收到来自四个分区的水位线；而下游有三个并行子任务，所以会向三个分区发出水位线。具体过程如下：
（1）上游并行子任务发来不同的水位线，当前任务会为每一个分区设置一个“分区水位线”（Partition Watermark），这是一个分区时钟；而当前任务自己的时钟，就是所有分区时钟里最小的那个。
（2）当有一个新的水位线（第一分区的 4）从上游传来时，当前任务会首先更新对应的分区时钟；然后再次判断所有分区时钟中的最小值，如果比之前大，说明事件时间有了进展，当前任务的时钟也就可以更新了。这里要注意，更新后的任务时钟，并不一定是新来的那个分区水位线，比如这里改变的是第一分区的时钟，但最小的分区时钟是第三分区的 3，于是当前任务时钟就推进到了 3。当时钟有进展时，当前任务就会将自己的时钟以水位线的形式，广播给下游所有子任务。
（3）再次收到新的水位线（第二分区的 7）后，执行同样的处理流程。首先将第二个分区时钟更新为 7，然后比较所有分区时钟；发现最小值没有变化，那么当前任务的时钟也不变，也不会向下游任务发出水位线。
（4）同样道理，当又一次收到新的水位线（第三分区的 6）之后，第三个分区时钟更新为6，同时所有分区时钟最小值变成了第一分区的 4，所以当前任务的时钟推进到 4，并发出时间戳为 4 的水位线，广播到下游各个分区任务。
水位线在上下游任务之间的传递，非常巧妙地避免了分布式系统中没有统一时钟的问题，每个任务都以“处理完之前所有数据”为标准来确定自己的时钟，就可以保证窗口处理的结果总是正确的。对于有多条流合并之后进行处理的场景，水位线传递的规则是类似的。

2.5、总结

水位线在事件时间的世界里面，承担了时钟的角色。也就是说在事件时间的流中，水位线是唯一的时间尺度。如果想要知道现在几点，就要看水位线的大小。后面讲到的窗口的闭合，以及定时器的触发都要通过判断水位线的大小来决定是否触发。

水位线是一种特殊的事件，由程序员通过编程插入的数据流里面，然后跟随数据流向下游流动。

水位线的默认计算公式：水位线 = 观察到的最大事件时间 – 最大延迟时间 – 1 毫秒。

所以这里涉及到一个问题，就是不同的算子看到的水位线的大小可能是不一样的。因为下游的算子可能并未接收到来自上游算子的水位线，导致下游算子的时钟要落后于上游算子的时钟。比如 map->reduce 这样的操作，如果在 map 中编写了非常耗时间的代码，将会阻塞水位线的向下传播，因为水位线也是数据流中的一个事件，位于水位线前面的数据如果没有处理完毕，那么水位线不可能弯道超车绕过前面的数据向下游传播，也就是说会被前面的数据阻塞。这样就会影响到下游算子的聚合计算，因为下游算子中无论由窗口聚合还是定时器的操作，都需要水位线才能触发执行。这也就告诉了我们，在编写 Flink 程序时，一定要谨慎的编写每一个算子的计算逻辑，尽量避免大量计算或者是大量的 IO 操作，这样才不会阻塞水位线的向下传递。

在数据流开始之前，Flink 会插入一个大小是负无穷大（在 Java 中是-Long.MAX_VALUE）的水位线，而在数据流结束时，Flink 会插入一个正无穷大(Long.MAX_VALUE)的水位线，保证所有的窗口闭合以及所有的定时器都被触发。

对于离线数据集，Flink 也会将其作为流读入，也就是一条数据一条数据的读取。在这种情况下，Flink 对于离线数据集，只会插入两次水位线，也就是在最开始处插入负无穷大的水位线，在结束位置插入一个正无穷大的水位线。因为只需要插入两次水位线，就可以保证计算的正确，无需在数据流的中间插入水位线了。