事件时间和水印
a）概述
Source 的实现需要完成一部分事件时间 分配和水印生成的工作，离开 SourceReader 的事件流需要具有事件时间戳，并且（在流执行期间）包含水印。
旧版 SourceFunction 的应用通常在之后的单独的一步中通过
stream.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy)生成时间戳和水印；这个函数不应该与新的 Sources 一起使用，因为此时时间戳应该已经被分配了，而且该函数会覆盖掉之前的分片（split-aware）水印。
b）API
在 DataStream API 创建期间，WatermarkStrategy 会被传递给 Source，并同时创建 TimestampAssigner 和 WatermarkGenerator。
environment.fromSource(
Source<OUT, ?, ?> source,
WatermarkStrategy<OUT> timestampsAndWatermarks,
String sourceName);TimestampAssigner 和 WatermarkGenerator 作为 ReaderOutput（或 SourceOutput）的一部分透明地运行，因此 Source 实现者不必实现任何时间戳提取和水印生成的代码。
c）事件时间戳
事件时间戳的分配分为以下两步：
- SourceReader 通过调用
SourceOutput.collect(event, timestamp)将 Source 记录的时间戳添加到事件中。 该实现只能用于含有记录并且拥有时间戳特性的数据源，例如 Kafka、Kinesis、Pulsar 或 Pravega。 因此，记录中不带有时间戳特性的数据源（如文件）也就无法实现这一步了。 此步骤是 Source 连接器实现的一部分，不由使用 Source 的应用程序进行参数化设定。 - 由应用程序配置的
TimestampAssigner分配最终的时间戳。TimestampAssigner会查看原始的 Source 记录的时间戳 和事件。分配器可以直接使用 Source 记录的时间戳或者访问事件的某个字段获得最终的事件时间戳。
这种分两步的方法使用户既可以引用 Source 系统中的时间戳，也可以引用事件数据中的时间戳作为事件时间戳。
注意： 当使用没有 Source 记录的时间戳 的数据源（如文件）并选择 Source 记录的时间戳 作为最终的事件时间戳时，默认的事件时间戳等于 LONG_MIN (=-9,223,372,036,854,775,808)。
d）水印生成
水印生成器仅在流执行期间会被激活。批处理执行则会停用水印生成器，则下文所述的所有相关操作实际上都变为无操作。
数据 Source API 支持每个分片 单独运行水印生成器。这使得 Flink 可以分别观察每个分片的事件时间进度，这对于正确处理事件时间偏差 和防止空闲分区阻碍整个应用程序的事件时间进度来说是很重要的。
使用 SplitReader API 实现源连接器时，将自动进行处理。所有基于 SplitReader API 的实现都具有开箱即用的分片水印。
为了保证更底层的 SourceReader API 可以使用每个分片的水印生成，必须将不同分片的事件输送到不同的输出（outputs）中：局部分片（Split-local） SourceOutputs 。通过 createOutputForSplit(splitId) 和 releaseOutputForSplit(splitId) 方法，可以在总 ReaderOutput 上创建并发布局部分片输出。
e）拆分级别的水印对齐
尽管 source operator 的水印对齐由 Flink 运行时处理，但 source 需要额外实现 SourceReader#pauseOrResumeSplits 和SplitReader#pouseOrResueSplits，以实现拆分级别的水印对齐。
当有多个 splits 分配给一个 source reader 时，拆分级别的水印对齐非常有用；默认情况下，当分配了多个 splits，pipeline.watermark-alignment.allow-unaligned-source-splits 设置为false，并且分割超过 WatermarkStrategy 配置的水印对齐阈值时，这些实现将抛出 UnsupportedOperationException。
SourceReaderBase 包含 SourceReader#pauseOrResumeSplits 的实现，因此继承 sources 只需要实现SplitReader#pouseOrResueSplits。