一、窗口
窗口（Window）是处理无界流的关键所在。窗口将流分成有限大小的"桶"，我们可以在其上应用算子计算。Flink可以使用window()和windowAll()定义一个窗口，二者都需要传入一个窗口分配器WindowAssigner，WindowAssigner负责分配事件到相应的窗口。
window()作用于KeyedStream上，即keyBy()之后，这样可以多任务并行计算，对窗口内的多组数据分别进行聚合；windowAll()作用于非KeyedStream上（通常指DataStream），由于所有元素都必须通过相同的算子实例，因此该操作本质上是非并行的，仅在特殊情况下（例如对齐的时间窗口）才可以并行执行。假设要计算24小时内每个用户的订单平均消费额，就需要使用window()定义窗口；如果要计算24小时内的所有订单平均消费额，则需要使用windowAll()定义窗口。
一个Flink窗口程序的大致骨架结构如下：
对KeyedStream应用window()函数进行窗口计算：
对非KeyedStream应用windowAll()函数进行窗口计算：
上面方括号（[...]）中的命令是可选的。也就是说，Flink 允许你自定义多样化的窗口操作来满足你的需求。
首先必须要在定义窗口前确定的是你的 stream 是 keyed 还是 non-keyed。 keyBy(...) 会将你的无界 stream 分割为逻辑上的 keyed stream。 如果 keyBy(...) 没有被调用，你的 stream 就不是 keyed。
对于 keyed stream，其中数据的任何属性都可以作为 key。 使用 keyed stream 允许你的窗口计算由多个 task 并行，因为每个逻辑上的 keyed stream 都可以被单独处理。 属于同一个 key 的元素会被发送到同一个 task。
对于 non-keyed stream，原始的 stream 不会被分割为多个逻辑上的 stream， 所以所有的窗口计算会被同一个 task 完成，也就是 parallelism 为 1。
二、窗口的分类
Flink的窗口可以分为滚动窗口、滑动窗口、会话窗口、全局窗口，且每种窗口又可分别根据事件时间和处理时间进行创建。
2.1 滚动窗口（Tumbling Windows）
滚动窗口的 assigner 分发元素到指定大小的窗口。滚动窗口的大小是固定的，且各自范围之间不重叠。 比如说，如果你指定了滚动窗口的大小为 5 分钟，那么每 5 分钟就会有一个窗口被计算，且一个新的窗口被创建（如下图所示）。
滚动窗口使用时需要指定窗口大小参数，下面的代码片段展示了如何使用滚动窗口：
滚动窗口分配器还可以使用可选的偏移(Offset)参数，该参数可用于更改窗口的对齐方式。例如，在没有偏移的情况下，时间窗口会做一个对齐，那么1小时窗口的起止时间可以是[0:00:00.000~0:59:59.999）。如果你想要一个以小时为单位的窗口流，但是窗口需要从每个小时的第15分钟开始，则可以使用偏移量，代码如下：
java
TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(1),Time.minutes(15))那么窗口的起止时间将变为[0:15:00.000~1:14:59.999），这样你将得到起始时间在0:15:00，1:15:00，2:15:00的窗口。与此相反，如果你生活在不使用UTC±00:00时间（世界标准时间）的地方，例如中国使用UTC+08:00，中国的当地时间要设置偏移量为Time.hours(-8)。你想要一个一天大小的时间窗口，并且窗口从当地时间的每一个00:00:00开始，可以使用
java
TumblingEventTimeWindows.of(Time.days(1),Time.hours(-8))因为UTC+08:00比UTC时间早8小时。
2.2 滑动窗口（Sliding Windows）
与滚动窗口类似，滑动窗口的 assigner 分发元素到指定大小的窗口，窗口大小通过 window size 参数设置。 滑动窗口需要一个额外的滑动距离（window slide）参数来控制生成新窗口的频率。 因此，如果 slide 小于窗口大小，滑动窗口可以允许窗口重叠。这种情况下，一个元素可能会被分发到多个窗口。
比如说，你设置了大小为 10 分钟，滑动距离 5 分钟的窗口，你会在每 5 分钟得到一个新的窗口， 里面包含之前 10 分钟到达的数据（如下图所示）。
使用滑动窗口时，需要设置窗口大小和滑动步长两个参数。滑动步长决定了Flink以多大的频率来创建新的窗口，步长较小，窗口的个数会很多。步长小于窗口的大小时，相邻窗口会重叠，一个事件会被分配到多个窗口；步长大于窗口大小时，有些事件可能会丢失。
下面的代码片段展示了如何使用滑动窗口：
如上一个例子所示，滚动窗口的 assigners 也可以传入可选的 offset 参数。这个参数可以用来对齐窗口。 比如说，不设置 offset 时，长度为一小时、滑动距离为 30 分钟的滑动窗口会与 linux 的 epoch 对齐。 你会得到如 1:00:00.000 - 1:59:59.999, 1:30:00.000 - 2:29:59.999 等。 如果你想改变对齐方式，你可以设置一个 offset。 如果设置了 15 分钟的 offset，你会得到 1:15:00.000 - 2:14:59.999、1:45:00.000 - 2:44:59.999 等。 一个重要的 offset 用例是根据 UTC-0 调整窗口的时差。比如说，在中国你可能会设置 offset 为 Time.hours(-8)。
2.3 会话窗口（Session Windows）
会话窗口的 assigner 会把数据按活跃的会话分组。 与滚动窗口和滑动窗口不同，会话窗口不会相互重叠，且没有固定的开始或结束时间。 会话窗口在一段时间没有收到数据之后会关闭，即在一段不活跃的间隔之后。 会话窗口的 assigner 可以设置固定的会话间隔（session gap）或 用 session gap extractor 函数来动态地定义多长时间算作不活跃。 当超出了不活跃的时间段，当前的会话就会关闭，并且将接下来的数据分发到新的会话窗口。
下面的代码展示了如何使用会话窗口。
创建动态间隔会话窗口，需要实现SessionWindowTimeGapExtractor接口，并实现其中的extract()方法，可以在extract()方法中加入相应的业务逻辑来动态控制会话间隔。
2.4 全局窗口（Global Windows）
全局窗口的 assigner 将拥有相同 key 的所有数据分发到一个全局窗口。 这样的窗口模式仅在你指定了自定义的 trigger 时有用。 否则，计算不会发生，因为全局窗口没有天然的终点去触发其中积累的数据。
下面的代码片段展示了如何使用全局窗口：
三、窗口函数（Window Functions）
事件被窗口分配器分配到窗口后，接下来需要指定想要在每个窗口上执行的计算函数（即窗口函数），以便对窗口内的数据进行处理。Flink提供的窗口函数有ReduceFunction、AggregateFunction、ProcessWindowFunction。
ReduceFunction和AggregateFunction是增量计算函数，都可以基于中间状态对窗口中的元素进行递增聚合。例如，窗口每流入一个新元素，新元素就会与中间数据进行合并，生成新的中间数据，再保存到窗口中。
ProcessWindowFunction是全量计算函数，如果需要依赖窗口中的所有数据或需要获取窗口中的状态数据和窗口元数据（窗口开始时间、窗口结束时间等），就需要使用ProcessWindowFunction。例如对整个窗口数据排序取TopN，使用ProcessWindowFunction就非常灵活。
3.1 ReduceFunction
ReduceFunction 指定两条输入数据如何合并起来产生一条输出数据，输入和输出数据的类型必须相同。 Flink 使用 ReduceFunction 对窗口中的数据进行增量聚合。
ReduceFunction 可以像下面这样定义：
上面的例子是对窗口内元组的第二个属性求和。
3.2 AggregateFunction
AggregateFunction是聚合函数的基本接口，也是ReduceFunction的通用版本。与ReduceFunction相同，Flink将在窗口输入元素到达时对其进行增量聚合。
AggregateFunction的泛型具有3种类型：输入类型(IN)、累加器类型(ACC)和输出类型(OUT)。输入类型指的是输入流中元素的类型。AggregateFunction具有一种将一个输入元素添加到累加器的方法，还具有创建初始累加器，将两个累加器合并为一个累加器以及从累加器提取输出（OUT类型）的方法。
AggregateFunction是一种灵活的聚合函数，具有以下特点:
- 可以对输入值、中间聚合和结果使用不同的类型，以支持广泛的聚合类型。
- 支持分布式聚合，不同的中间聚合可以合并在一起，以允许预聚合／最终聚合优化。
AggregateFunction的中间聚合（正在进行的聚合状态）称为累加器。将值添加到累加器，并通过结束累加器状态获得最终的聚合。中间聚合的数据类型可能与最终的聚合结果类型不同，例如求平均值时，需要保存计数和总和作为中间聚合。合并中间聚合（部分聚合）意味着合并累加器。
AggregationFunction本身是无状态的。为了允许单个AggregationFunction实例维护多个聚合（例如每个Key一个聚合），AggregationFunction在新聚合启动时会创建一个新的累加器。此外，聚合函数必须是可序列化的，因为它们在分布式执行期间会在分布式进程之间发送。
AggregationFunction接口的Java定义源码如下：
例如，计算窗口中每组元素的第二个字段的平均值，定义和使用AggregateFunction的代码片段如下：
注：
AggregateFunction的merge()方法用于会话窗口。当会话窗口彼此之间的实际间隔比已定义的间隔小时，它们将合并在一起。为了可合并，对会话窗口计算时也需要相应的触发器和窗口函数，例如ReduceFunction，AggregateFunction或ProcessWindowFunction。当需要合并两个会话窗口时，merge()方法会被调用，通过该方法合并两个窗口的结果。对于滚动窗口和滑动窗口不会调用merge()方法。
3.3 .ProcessWindowFunction
ProcessWindowFunction 有能获取包含窗口内所有元素的 Iterable， 以及用来获取时间和状态信息的 Context 对象，比其他窗口函数更加灵活。 ProcessWindowFunction 的灵活性是以性能和资源消耗为代价的， 因为窗口中的数据无法被增量聚合，而需要在窗口触发前缓存所有数据。因此，使用ProcessWindowFunction需要注意数据量不应太大，否则会造成内存溢出。
抽象类ProcessWindowFunction的源码如下：
java
@PublicEvolving
public abstract class ProcessWindowFunction<IN, OUT, KEY, W extends Window>
extends AbstractRichFunction {
private static final long serialVersionUID = 1L;
/**
* Evaluates the window and outputs none or several elements.
*
* @param key The key for which this window is evaluated.
* @param context The context in which the window is being evaluated.
* @param elements The elements in the window being evaluated.
* @param out A collector for emitting elements.
* @throws Exception The function may throw exceptions to fail the program and trigger recovery.
*/
public abstract void process(
KEY key, Context context, Iterable<IN> elements, Collector<OUT> out) throws Exception;
/**
* Deletes any state in the {@code Context} when the Window expires (the watermark passes its
* {@code maxTimestamp} + {@code allowedLateness}).
*
* @param context The context to which the window is being evaluated
* @throws Exception The function may throw exceptions to fail the program and trigger recovery.
*/
public void clear(Context context) throws Exception {}
/** The context holding window metadata. */
public abstract class Context implements java.io.Serializable {
/** Returns the window that is being evaluated. */
public abstract W window();
/** Returns the current processing time. */
public abstract long currentProcessingTime();
/** Returns the current event-time watermark. */
public abstract long currentWatermark();
/**
* State accessor for per-key and per-window state.
*
* <p><b>NOTE:</b>If you use per-window state you have to ensure that you clean it up by
* implementing {@link ProcessWindowFunction#clear(Context)}.
*/
public abstract KeyedStateStore windowState();
/** State accessor for per-key global state. */
public abstract KeyedStateStore globalState();
/**
* Emits a record to the side output identified by the {@link OutputTag}.
*
* @param outputTag the {@code OutputTag} that identifies the side output to emit to.
* @param value The record to emit.
*/
public abstract <X> void output(OutputTag<X> outputTag, X value);
}
}key 参数由 keyBy() 中指定的 KeySelector 选出。 如果是给出 key 在 tuple 中的 index 或用属性名的字符串形式指定 key，这个 key 的类型将总是 Tuple， 并且你需要手动将它转换为正确大小的 tuple 才能提取 key。
ProcessWindowFunction 可以像下面这样定义：
使用ProcessWindowFunction来处理简单的聚合（例如计算元素数量）是非常低效的。接下来讲解如何将ReduceFunction或AggregateFunction与ProcessWindowFunction结合起来，以便实现增量聚合并通过ProcessWindowFunction获得额外的窗口信息等。
3.4 带增量聚合的ProcessWindowFunction
由于ProcessWindowFunction是全量计算函数，如果既要获得窗口信息又要进行增量聚合，则可以将ProcessWindowFunction与ReduceFunction或AggregateFunction结合使用。
ProcessWindowFunction可以与ReduceFunction或AggregateFunction组合在一起，以便在元素到达窗口时增量地聚合。当窗口关闭时，ProcessWindowFunction将提供聚合的结果。
3.4.1 结合ReduceFunction实现增量聚合
下例展示了如何将 ReduceFunction 与 ProcessWindowFunction 组合，返回窗口中的最小元素和窗口的开始时间。
3.4.2 结合AggregateFunction实现增量聚合
下例展示了如何将 AggregateFunction 与 ProcessWindowFunction 组合，计算平均值并与窗口对应的 key 一同输出。
