flink事件时间概念

Flink根据时间产生的位置不同，将时间区分为三种时间概念：事件时间、接入时间、处理时间。

Event Time 事件时间

Event Time指的是数据流中每个元素或者每个事件自带的时间属性，一般是事件发生的时间。由于事件从发生到进入Flink时间算子之间有很多环节，一个较早发生的事件因为延迟可能较晚到达，因此使用Event Time意味着事件到达有可能是乱序的。

使用Event Time时，最理想的情况下，我们可以一直等待所有的事件到达后再进行时间窗口的处理。假设一个时间窗口内的所有数据都已经到达，基于Event Time的流处理会得到正确且一致的结果。无论我们是将同一个程序部署在不同的计算环境，还是在相同的环境下多次计算同一份数据，都能够得到同样的计算结果。我们根本不同担心乱序到达的问题。

但是，以上只是理想情况，现实中无法实现，因为我们既不知道究竟要等多长时间才能确认所有事件都已经到达，更不可能无限地一直等待下去。在实际应用中，当涉及到对事件按照时间窗口进行统计时，Flink会将窗口内的事件缓存下来，直到接收到一个Watermark，Watermark假设不会有更晚数据的到达。Watermark意味着在一个时间窗口下，Flink会等待一个有限的时间，这在一定程度上降低了计算结果的绝对准确性，而且增加了系统的延迟。比起其他几种时间语义，使用Event Time的好处是某个事件的时间是确定的，这样能够保证计算结果在一定程度上的可预测性。

一个基于Event Time的Flink程序中必须定义：一、每条数据的Event Time时间戳作为Event Tme，二、如何生成Watermark。我们可以使用数据自带的时间作为Event Time，也可以在数据到达Flink后人为给Event Time赋值。

总之，使用Event Time的优势是结果的可预测性，缺点是缓存较大，增加了延迟，且调试和定位问题更复杂。