Flink 问题之 No Watermark (Watermarks are only available if EventTime is used)

问题背景

Flink-1.17.0在集群下，获取Kafka集群数据，进行流模式实时计算，Watermarks提示：No Watermark (Watermarks are only available if EventTime is used)；

source数据源是从kafka中读取topic数据，经过算子后sink到mysql表中，但在sink算子处理中，水印显示没有事件时间，导致算子无数据输出，流数据无法实时入库；

如下，因为当前SQL执行JOB的parallelism.default=2，在UI界面看到source输入源SubTasks下有两个子任务指标，其中ID=0无指标显示；

在Sink输出源下Watermarks显示任务的水印提示：No Watermark (Watermarks are only available if EventTime is used)，翻译为"无水印（水印仅在使用EventTime时可用）"，也就是需要用事件时间，事件时间通常是指流数据中业务字段时间或链接器的接收时间；

但是当前Job是从流数据中取的就是业务时间字段，并且是保证符合时间格式的值；

原因分析

通过查看Flink官方文档关于"Watrmark策略与Kafak连接器"内容，得知Kafka链接器会根据分区数量生成不同分区的Watemark,再合并后经过不同分区算子计算；

官方关于"Watrmark策略与Kafak连接器"说明

生成 Watermark | Apache Flink

在这种情况下，你可以使用 Flink 中可识别 Kafka 分区的 watermark 生成机制。使用此特性，将在 Kafka 消费端内部针对每个 Kafka 分区生成 watermark，并且不同分区 watermark 的合并方式与在数据流 shuffle 时的合并方式相同

同时在官方文档中有提到"处理空闲数据源"说明

生成 Watermark | Apache Flink

如果数据源中的某一个分区/分片在一段时间内未发送事件数据，则意味着 WatermarkGenerator 也不会获得任何新数据去生成 watermark。我们称这类数据源为空闲输入或空闲源。在这种情况下，当某些其他分区仍然发送事件数据的时候就会出现问题。由于下游算子 watermark 的计算方式是取所有不同的上游并行数据源 watermark 的最小值，则其 watermark 将不会发生变化。

为了解决这个问题，你可以使用 WatermarkStrategy 来检测空闲输入并将其标记为空闲状态。WatermarkStrategy 为此提供了一个工具接口：

简单来说，在Flink中kafka连接器会识别每个分片，并为每个分片创建对应Watermark水印，当上游Kafka某个分片在一段时间未发送事件数据，则对应的窗口时间内不会生成Watermark水印，则下游算子（Sink）接收上游的Watermark数据时，是按上游最小Watermark值来计算，则下游算子(Sink)不会发生变化，也就无法触发窗口算子事件；

刚好最近Kafka集群进行服务器更换，对Kafka集群机器节点做了调整，并对部署重新做了优化，有可能导致Flink从Kafka消息topic上读取到了无数据的空闲分片；

知道问题原因后，就好查找方案来解决了，Flink官方文档中明确提到："你可以使用 WatermarkStrategy 来检测空闲输入并将其标记为空闲状态。"来解决，但这是工程代码的处理方案，我们采用SQL-Clinet执行Job，需要在执行SQL任务时，采用配置方式来处理（也可以默认在flink-config.yaml中全局配置）；

查阅官方方案后，有关于table配置"table.exec.source.idle-timeout"，当数据源在超时时间内无数据，则标为临时空闲并跳过当前Watermark水印，从而保证下游算子获得的是有数据的Watermark，不会让Job任务处于无数据变化，就像任务阻塞了一样；

配置 | Apache Flink

解决方案

在sql-client 窗口中，执行Job任务SQL前，先设置table.exec.source.idle-timeout=60000，表示1分钟内未收到任何流元素，则该数据表标记为临时空闲；

sql 复制代码

-- 数据源在超时时间内内没有接收到任何元素时,标记为临时空闲,这允许下游任务在空闲时推进其水印，默认为0不启用 
-- (不启用，如果kafka多分区消息不均衡或有无效分区，会导制下游任务水印无效并无法输出算子结果) 
SET table.exec.source.idle-timeout=60000;

配置上述参数后，继续执行SQL脚本JOB任务，约经过一小段时间后（1分钟），下游Sink算子的Watermark不在提示"No Watermark (Watermarks are only available if EventTime is used)"，并正常显示Watermark数值；

流实时数据也能正常经过算子聚合计算后入库了；