及时的流处理
— 焉知非鱼Timely Stream Processing
介绍 #
及时流处理是有状态流处理的一种扩展，其中时间在计算中起着一定的作用。其中，当你做时间序列分析时，当做基于特定时间段（通常称为窗口）的聚合时，或者当你做事件处理时，事件发生的时间很重要时，都是这种情况。
在下面的章节中，我们将着重介绍一些您在使用及时 Flink 应用时应该考虑的主题。
时间的概念：事件时间和处理时间 #
当在流程序中提到时间时（例如定义窗口），可以提到不同的时间概念。
- 处理时间。处理时间指的是正在执行相应操作的机器的系统时间。
当流程序在处理时间上运行时，所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用运行各操作的机器的系统时钟。一个小时的处理时间窗口将包括在系统时钟指示整小时的时间之间到达特定操作者的所有记录。例如，如果一个应用程序在上午9:15开始运行，则第一个小时处理时间窗口将包括上午9:15到10:00之间处理的事件，下一个窗口将包括上午10:00到11:00之间处理的事件，以此类推。
处理时间是最简单的时间概念，不需要流和机器之间的协调。它提供了最好的性能和最低的延迟。然而，在分布式和异步环境中，处理时间并不能提供确定性，因为它很容易受到记录到达系统的速度（例如从消息队列）、记录在系统内部的操作员之间流动的速度以及中断（计划性的或其他）的影响。
- 事件时间。事件时间是指每个事件在其生产设备上发生的时间。这个时间通常在记录进入 Flink 之前就被嵌入到记录中，该事件时间戳可以从每个记录中提取出来。在事件时间中，时间的进展取决于数据，而不是任何挂钟。事件时间程序必须指定如何生成事件时间水印，这是事件时间中信号进度的机制。这个水印机制将在后面的章节中描述，下面。
在一个完美的世界里，事件时间处理将产生完全一致和确定的结果，不管事件何时到达，或它们的顺序如何。然而，除非已知事件是按顺序到达的（通过时间戳），否则事件时间处理在等待失序事件时就会产生一些延迟。由于只能在有限的时间内等待，这就对事件时间应用的确定性提出了限制。
假设所有的数据都已经到达，事件时间操作将按照预期的方式进行，即使在处理失序或迟到的事件时，或者在重新处理历史数据时，也能产生正确和一致的结果。例如，每小时事件时间窗口将包含所有携带事件时间戳的记录，这些记录属于该小时，无论它们到达的顺序如何，也无论它们何时被处理。更多信息请参见“迟到事件”一节）。
需要注意的是，有时事件时间程序在实时处理实时数据时，会使用一些处理时间操作来保证其及时进行。
事件时间和水印 #
注：Flink 实现了 Dataflow 模型中的许多技术。对于事件时间和水印的介绍，可以看看下面的文章。
- Tyler Akidau 的 Streaming 101。
- 数据流模型论文
一个支持事件时间的流处理器需要一种方法来测量事件时间的进度。例如，当事件时间已经超过一小时结束时，需要通知建立小时窗口的窗口操作员，以便操作员可以关闭正在进行的窗口。
事件时间的进展可以独立于处理时间(由挂钟测量)。例如，在一个程序中，操作者的当前事件时间可能略微落后于处理时间(考虑到接收事件的延迟)，而两者以相同的速度进行。另一方面，另一个流程序可能通过快进一些已经缓冲在 Kafka 主题（或另一个消息队列）中的历史数据，只用几秒钟的处理时间就可以完成几周的事件时间的进展。
Flink 中衡量事件时间进度的机制是水印。水印作为数据流的一部分流动，并携带一个时间戳 t，一个 Watermark(t) 声明该数据流中的事件时间已经达到了时间 t，也就是说该数据流中不应该再有时间戳 t’<=t 的元素（即事件的时间戳大于或等于水印）。
下图显示了一个带有（逻辑）时间戳的事件流，以及水印的内联流。在这个例子中，事件是按顺序排列的（相对于它们的时间戳），这意味着水印只是流中的周期性标记。
水印对于无序流来说是至关重要的，如下图所示，在这种情况下，事件不是按照时间戳来排序的。一般来说，水印是一种声明，即在流中的那一点上，所有事件在某个时间戳之前都应该已经到达。一旦水印到达操作者，操作者可以将其内部事件时间时钟提前到水印的值。
请注意，事件时间是由新创建的流元素（或元素）从产生它们的事件或触发创建这些元素的水印中继承的。
并行流中的水印 #
水印是在源函数处或直接在源函数后生成的。源函数的每个并行子任务通常都会独立地生成其水印。这些水印定义了该特定并行源的事件时间。
当水印流经流程序时，它们会在它们到达的操作符处提前事件时间。每当一个操作者提前其事件时间时，它就会在下游为其后续操作者生成一个新的水印。
有些运算符会消耗多个输入流；例如，一个联合，或者在 keyBy(...) 或 partition(...) 函数之后的运算符。这种运算符的当前事件时间是其输入流事件时间的最小值。当它的输入流更新它们的事件时间时，该运算符也会更新。
下图显示了事件和水印在并行流中流动的例子，以及运算符跟踪事件时间的例子。
延时 #
某些元素有可能会违反水印条件，也就是说，即使在水印(t)发生后，也会有更多时间戳 t’<=t 的元素发生。事实上，在许多现实世界的设置中，某些元素可以任意延迟，这使得无法指定某个事件时间戳的所有元素在什么时候发生。此外，即使延迟时间可以被限定，但延迟水印的时间过长往往是不可取的，因为它对事件时间窗口的评估造成过多的延迟。
出于这个原因，流媒体程序可能会显式地期望一些迟到的元素。晚期元素是指在系统的事件时间时钟（由水印发出的信号）已经过了晚期元素的时间戳之后到达的元素。有关如何在事件时间窗口中处理迟到元素的更多信息，请参见允许的延时。
窗口 #
聚合事件（如计数、求和）在流上的工作方式与批处理中的工作方式不同。例如，不可能对一个流中的所有元素进行计数，因为流一般是无限的（无边界的）。相反，流上的聚合（计数、求和等）是由窗口来限定范围的，比如 “过去5分钟的计数”，或者"过去100个元素的总和"。
窗口可以是时间驱动的（例如：每30秒），也可以是数据驱动的（例如：每100个元素）。人们通常会区分不同类型的窗口，如翻滚窗口（无重叠）、滑动窗口（有重叠）和会话窗口（以不活动的间隙为点）。
