前面我们已经梳理了 Flink 状态和 Checkpoint 相关的源码。从本文开始,我们再来关注另外几个核心概念,即时间、Watermark 和窗口。
写在前面
在 Flink 中 Watermark 是用来解决数据乱序问题的,它也是窗口关闭的触发条件。对于 Watermark 的概念和用法还不熟悉的同学可以先阅读Flink学习笔记:时间与Watermark一文。下面我们进入正题,开始梳理 Watermark 相关的源码。
Watermark 定义
Watermark 的定义非常简单,它继承了 StreamElement 类,内部只有一个 timestamp 变量。
java
@PublicEvolving
public class Watermark extends StreamElement {
/** The watermark that signifies end-of-event-time. */
public static final Watermark MAX_WATERMARK = new Watermark(Long.MAX_VALUE);
/** The watermark that signifies is used before any actual watermark has been generated. */
public static final Watermark UNINITIALIZED = new Watermark(Long.MIN_VALUE);
// ------------------------------------------------------------------------
/** The timestamp of the watermark in milliseconds. */
protected final long timestamp;
/** Creates a new watermark with the given timestamp in milliseconds. */
public Watermark(long timestamp) {
this.timestamp = timestamp;
}
/** Returns the timestamp associated with this {@link Watermark} in milliseconds. */
public long getTimestamp() {
return timestamp;
}
// ------------------------------------------------------------------------
@Override
public boolean equals(Object o) {
return this == o
|| o != null
&& o.getClass() == this.getClass()
&& ((Watermark) o).timestamp == timestamp;
}
@Override
public int hashCode() {
return (int) (timestamp ^ (timestamp >>> 32));
}
@Override
public String toString() {
return "Watermark @ " + timestamp;
}
}
Watermark 处理过程
我们先来回顾一下 Watermark 的生成方法。
ini
SingleOutputStreamOperator<Event> withTimestampsAndWatermarks = source
.assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(20))
);
初始化
在定义 Watermark 的时候,我们调用 assignTimestampsAndWatermarks 方法。
swift
public SingleOutputStreamOperator<T> assignTimestampsAndWatermarks(
WatermarkStrategy<T> watermarkStrategy) {
final WatermarkStrategy<T> cleanedStrategy = clean(watermarkStrategy);
// match parallelism to input, to have a 1:1 source -> timestamps/watermarks relationship
// and chain
final int inputParallelism = getTransformation().getParallelism();
final TimestampsAndWatermarksTransformation<T> transformation =
new TimestampsAndWatermarksTransformation<>(
"Timestamps/Watermarks",
inputParallelism,
getTransformation(),
cleanedStrategy,
false);
getExecutionEnvironment().addOperator(transformation);
return new SingleOutputStreamOperator<>(getExecutionEnvironment(), transformation);
}
这个方法接收了一个 WatermarkStrategy 参数,把它封装到 TimestampsAndWatermarksTransformation 中之后,就添加到 transformations 列表中了。在生成 StreamGraph 的过程中,会调用每个 transformation 的 transform 方法。

通过这个调用链路,创建出了 TimestampsAndWatermarksOperatorFactory,在初始化 StreamTask 时,会调用 TimestampsAndWatermarksOperatorFactory.createStreamOperator 方法来创建 TimestampsAndWatermarksOperator,并调用它的 open 方法。
在这个 open 方法中,主要是生成 timestampAssigner 和 watermarkGenerator。timestampAssigner 是用于提取时间戳,watermarkGenerator 是用于生成 Watermark。
生成完成之后注册了一个定时器,到指定时间后会调用 onProcessingTime 方法。
scss
public void onProcessingTime(long timestamp) throws Exception {
watermarkGenerator.onPeriodicEmit(wmOutput);
final long now = getProcessingTimeService().getCurrentProcessingTime();
getProcessingTimeService().registerTimer(now + watermarkInterval, this);
}
这个方法的逻辑也很简单,先发送创建并发送 Watermark,然后再注册一个定时器。
发送 Watermark

我们以 BoundedOutOfOrdernessWatermarks 为例,它向下游发送了一个 Watermark,时间戳为 maxTimestamp - outOfOrdernessMillis - 1(maxTimestamp 是当前最大的事件时间戳,outOfOrdernessMillis 是我们定义的周期时间毫秒值)。随后在 WatermarkEmitter.emitWatermark 方法中,更新了当前 Watermark 的值。最后 RecordWriterOutput.emitWatermark 则是向下游广播当前的 Watermark。
下游处理
下游处理方法我们从 StreamOneInputProcessor.processInput 入手,先来看具体的调用链路。

在 inputWatermark 方法中,先是对 alignedSubpartitionStatuses 进行调整,alignedSubpartitionStatuses 这个变量主要是用来获取最小的 Watermark。最后调用了 findAndOutputNewMinWatermarkAcrossAlignedSubpartitions 方法。这个方法中,会获取到所有上游最小的 Watermark,如果它大于最近发送的一个 Watermark,就会向下游发送。
arduino
public void emitWatermark(Watermark watermark) throws Exception {
watermarkGauge.setCurrentWatermark(watermark.getTimestamp());
operator.processWatermark(watermark);
}
这个发送方法中,调用了 operator.processWatermark,我们接着看这个处理方法。

在 tryAdvanceWatermark 方法中如果 Watermark 的时间大于 eventTimeTimersQueue 队列中头节点的时间,那么对 eventTimeTimersQueue 这个队列进行出队操作,这个操作意味着触发了窗口计算。
ini
public boolean tryAdvanceWatermark(
long time, InternalTimeServiceManager.ShouldStopAdvancingFn shouldStopAdvancingFn)
throws Exception {
currentWatermark = time;
InternalTimer<K, N> timer;
boolean interrupted = false;
while ((timer = eventTimeTimersQueue.peek()) != null
&& timer.getTimestamp() <= time
&& !cancellationContext.isCancelled()
&& !interrupted) {
keyContext.setCurrentKey(timer.getKey());
eventTimeTimersQueue.poll();
triggerTarget.onEventTime(timer);
taskIOMetricGroup.getNumFiredTimers().inc();
// Check if we should stop advancing after at least one iteration to guarantee progress
// and prevent a potential starvation.
interrupted = shouldStopAdvancingFn.test();
}
return !interrupted;
}
之后 Watermark 就随着数据流一直到 sink 节点,在 StreamSink 中,支持用户自己实现方法向 sink 中写入 Watermark,除此之外什么也不做。
总结
本文我们一起梳理了 Watermark 相关的源码,从 Watermark 的定义,到 Watermark 的处理过程。处理过程分成了初始化、上游发送和下游处理三部分。在下游处理部分,关于触发窗口计算的部分我们简单带过了,后面会再详细介绍这部分。