目录

一.引言

二.Flink TimeWindow 丢数据示例

1.代码分析

2.Watermark 生成逻辑

3.丢失数据代码测试

三.Flink 处理迟到数据策略

1.forBoundedOutOfOrderness

2.Allowed Lateness

3.SideOutputLateData

四.Flink 处理迟到数据实战

1.代码分析

2.迟到数据处理实战

3.日志分析

五.总结

一.引言

在事件时间 EventTime 语义环境下，窗口中可能出现数据迟到的情况，即 Event 时间戳小于水位线 Watermark，此时数据流未乱序流，水位线不能保证小于自己的时间戳的 Event 不会到来。这时会出现一种情况，水位线到达窗口触发时间触发窗口计算，而属于该窗口的迟到数据到来，默认情况下该类数据会被丢弃。数据的丢弃会导致窗口的计算结果不准确，因此 Flink 推出了 3 种方法处理迟到数据：

- WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness 最大延时

- Allowed Lateness 窗口延迟注销

- SideOutputLateData 侧输出流处理迟到数据

二.Flink TimeWindow 丢数据示例

1.代码分析

在介绍几种处理迟到数据方法之前，先示例一下 Flink 在正常情况下如何丢失数据导致计算不准确。以下 Demo 使用 Event 类作为 DataStream[T] 的数据类型，Event 为用户浏览 URL 的简单信息：

// 用户浏览行为
case class Event(user: String, url: String, timeStamp: Long)

def main(args: Array[String]): Unit = {val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment// 全局并行度env.setParallelism(1)env.socketTextStream("localhost", 9999) // A.本地 Socket 流.map(line => {val info = line.split(",")Event(info(0), info(1), info(2).toLong)}).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness[Event](Duration.ofSeconds(5)) // B.延时5s.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner[Event] {override def extractTimestamp(event: Event, l: Long): LOng= event.timeStamp})).keyBy(_.user).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) // C.10s滚动窗口.process(new ProcessWindowFunction[Event, String, String, TimeWindow] {override def process(key: String, context: Context, elements: Iterable[Event], out: Collector[String]): Unit = {val set = new mutable.HashSet[String]()elements.foreach(elem => set.add(elem.user))val start: LOng= context.window.getStartval end: LOng= context.window.getEnd// D.获取当前 WaterMarkval currentWatermark = context.currentWatermarkval count = elements.sizeval log = s"Window Start: $start End: $end CurrentWaterMark: $currentWatermark Count: $count"out.collect(log)}}).print()env.execute()}

上面是示例的代码，主要部分为 A、B、C、D：

A.本地 Socket 流：后续我们从本地开启通道模式 Event 数据写入

B.延时5s：这里表示了对迟到数据的容忍程度，生成 Watermark 时会延后5s

C.10s滚动窗口：滚动窗口的窗口开关时间固定，例如 10:10-10:20、10:20-10:30，以此类推

D.Watermark：获取当前 Watermark 并输出到下游

2.Watermark 生成逻辑

WatermarkGenerator.BoundedOutOfOrdernessWatermarks 中 onPeriodicEmit 负责周期的生成 Watermark，通过 onEvent 更新当前最大时间戳，再通过 emitWatermark 生成水印，由于引入延迟 outOfOrdernessMillis 参数，该策略会调低水位线的生成，相当于人工把钟表调慢等待迟到的数据一定时间一样，默认情况下 emit 的 period 周期为 200ms。 

Tips:

-1L：生成水位线时用了 -1L，这里和水位线的释义有关系，水位线标识小于等于自己的时间戳的 Event 都不会来了，而窗口的时间范围为左闭右开，例如 [0,10000)，如果生成 10000 的水位线触发窗口，则代表小于等于 10000 时间戳的 Event 都不会到来了，此时 timestamp = 10000 的元素也会计入 [0,10000) 的窗口，因此影响数据准确性，所以这里通过 -1L 使得触发的数据范围为 [0, 9999]，而窗口的起止为 [0,10000)。

3.丢失数据代码测试

在本地 terminal 内执行下述命令启动 Socket：

nc -lk 9999

Alice,1,1000
Alice,2,2000
Alice,3,15000
Alice,4,9000
Alice,3,20000
Alice,4,25000

依次输入上述信息得到如下结果： 

上面表格为每条数据输入对应的操作：

第一次触发：1000，2000 进入 [0,10000) 的窗口后，在 15000 对应 Event 达到后，水位线推进到 15000 - 5000 - 1 即 [0,10000) 窗口的触发时间，所以触发窗口计算，这时元素为 1000，2000，所以 Count = 2

第二次触发：15000 属于 [10000,20000) 窗口，在 25000 对应 Event 到达后，水位线推进到 25000 - 5000 -1 即 [10000,20000) 窗口的触发时间，所以触发窗口计算，这时元素为 15000，所以 Count = 1

第三次触发：20000，25000 属于 [20000,30000) 窗口，最终关闭 Socket 时，Flink 会发出一个 Long.MAX_VALUE = 9223372036854775807 的 WaterMark，从而触发所有窗口计算，此时只剩 [20000,30000) 窗口未触发，触发后元素为 20000，25000，所以 Count = 2

Tips：

累计 Count 为 2 + 1 + 2 = 5，而总共输入元素为 6 个，因为 9000 对应的 Event 输入的时候，属于它的窗口 [0,10000) 已经触发，所以 9000 没有在触发窗口逻辑中，这也就是乱序数据下 Flink 数据丢失的一种真实案例。

三.Flink 处理迟到数据策略

引言中提到了 Flink 3 种处理迟到数据的方法，下面一一介绍：

- WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness 最大延时

- Allowed Lateness 窗口延迟注销

- SideOutputLateData 侧输出流处理迟到数据

1.forBoundedOutOfOrderness

WatermarkStrategy 的方法属性，允许乱序流中的数据存在延迟，其中 maxOutOfOrderness 参数代表最大乱序程度，其中最关键的实现就是 onPeriodicEmit：

public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {output.emitWatermark(new Watermark(this.maxTimestamp - this.outOfOrdernessMillis - 1L));}

其生成的水印会根据 maxOutOfOrderness 进行延迟，例如 10000 的数据到来，正常情况下触发 [0,10000) 的窗口触发，而设置5s延迟后，必须等到 15000 的数据来，[0,10000) 才会触发，因此在5s内迟到的数据，依然会进入到属于自己的窗口并最终统一计算。这里相当于是性能和时效性的权衡，延时一段时间，但是保障了数据的相对准确性。使用时只需要在 WaterMarkStrategy 中设置即可：

WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness[Event](Duration.ofSeconds(5)).withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner[Event] {override def extractTimestamp(event: Event, l: Long): LOng= event.timeStamp})

2.Allowed Lateness

虽然设置了 maxOutOfOrderness 的最大延时时间，但是还是无法避免迟到过久的数据，像上面例子中的一样，9000 比 15000 延迟了 6s，而此时 9000 对应的窗口已经触发并销毁，因此 9000 对应的数据就被舍弃了。Allowed Lateness 参数允许设定一段延迟时间，在延时的这段时间内，窗口不会注销，如果此时有迟到且属于对应窗口的数据到来，数据仍然可以进入窗口并参与计算，直到 Watermark 推进至 窗口结束时间 + Allowed Lateness 设定的延时时间，窗口才会真正销毁，这时候如果还有迟到的数据，就找不到对应窗口了。这里相当于双保险，在水印延迟生成的情况下，窗口销毁时间也延后。

val result = stream.keyBy(_.user).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))).allowedLateness(Time.minutes(1)) // 1分钟的窗口迟到等待时间

Flink 窗口的触发相关知识可以参考：Flink - Scala/Java trigger 简介与使用。

3.SideOutputLateData

无论是延迟水印，亦或是延迟窗口销毁时间，这个时间都是有限的，程序都无法永远等下去，因此超过双保险的数据还是会被丢弃，如果不想丢掉任何一个数据，则可以增加侧输出流，该数据流负责接收超时严重被舍弃的数据，而通过 stream.getSideOutput 方法可以获取该类数据，你需要重新增加处理逻辑处理，而他们依旧无法进入到之前的正确窗口中。

val sideOutputTag: OutputTag[Event] = new OutputTag[Event]("late")val result = stream.keyBy(_.user).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))).allowedLateness(Time.minutes(1)) // 方法2：1分钟的窗口迟到等待时间.sideOutputLateData(sideOutputTag) // 方法3: 最后迟到的数据输出到侧输出流.aggregate(new UrlViewCountAgg(), new UrlViewCountResult())result.print("result")result.getSideOutput(sideOutputTag).print("late")

使用 SideOutputLateData 需要先定义 OutputTag 标记侧输出流类型，并在 window 后添加 SideOutputLateData 选项，最终通过 getSideOutput 输出，print 内的 "late" 为该数据流标记，后续日志中可以与 result 的正常日志区分。

四.Flink 处理迟到数据实战

下面通过一个案例，同时运用上述三个方法展示 Flink EventTime + TimeWindow 如何处理迟到数据。

1.代码分析

def main(args: Array[String]): Unit = {val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment// 全局并行度env.setParallelism(1)val stream = env.socketTextStream("localhost", 9999).map(line => {val info = line.split(",")Event(info(0), info(1), info(2).toLong)}).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness[Event](Duration.ofSeconds(2)) // 方法1：延时等待2s.withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner[Event] {override def extractTimestamp(event: Event, l: Long): LOng= event.timeStamp}))val sideOutputTag: OutputTag[Event] = new OutputTag[Event]("late")val result = stream.keyBy(_.user).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))).allowedLateness(Time.minutes(1)) // 方法2：1分钟的窗口迟到等待时间.sideOutputLateData(sideOutputTag) // 方法3: 最后迟到的数据输出到侧输出流.aggregate(new UrlViewCountAgg(), new UrlViewCountResult())result.print("result")result.getSideOutput(sideOutputTag).print("late")// 原始数据stream.print("input")env.execute()}

上面分别使用了 2s 的水印生成延迟策略，1min 的窗口延时注销策略以及兜底的侧输出流策略保证迟到数据的处理，同时使用 "input" Tag 输出原始数据，"result" Tag 输出窗口聚合数据，"late" Tag 输出迟到过久的数据。处理逻辑中使用了 aggregate 以及对应的 ACC 与 ProcessFunction，具体代码细节请参考：Flink / Scala - Aggregate 详解与 UV、PV 统计实战。

2.迟到数据处理实战

在本地 terminal 内执行下述命令启动 Socket：

nc -lk 9999

a,1,1000
a,1,2000
a,1,10000
a,1,9000
a,1,12000
a,1,15000
a,1,9000
a,1,8000
a,1,70000
a,1,8000
a,1,72000
a,1,8000

 依次输入上述 Event 并得到下述结果：

3.日志分析

下面以 "Result" Tag 触发的日志为分界线，详细分析窗口的触发逻辑。

A.第一次触发

上面的数据与日志比较多，这里做分解的详细分析：

因为设置了 2s 的延迟，所以 [0,10000) 的窗口需要等到 12000 的元素到来，此时 Watermark 为 12000 - 2000 - 1 = 9999，所以第一次窗口触发，此时窗口元素包含 1000,2000,9000，可以看到 9000 虽然比 10000 迟到了，但是由于 2s 的延迟，使得其进入正确的窗口并触发计算。注意，这里 [0,10000) 触发后并未销毁，需要再等 1min，即水位线到达 10000 + 60000 = 70000 时，窗口才会真正销毁，不再接收迟到数据。

B.第二，三次触发

15000 后迟到数据 9000 和 8000 到达，此时水位线为 15000 - 2000 - 1 = 12999 未达到 70000，所以 [0,10000）窗口未销毁，所以 9000，8000 继续触发对应窗口计算，所以 Count 由 3 变为 5，其余日志不变。

C.第四，五次触发

 随着 70000 的到来，水位线推进至 70000 - 2000 - 1 = 67999，此时触发 [10000,20000) 的窗口，其实这里 [20000,30000)，[30000,40000) 等的窗口也会被触发，但是由于没有对应元素开窗，所以只触发  [10000,20000) 内的 10000,12000,15000 计算，此时 Count 为 3。而在 70000 后迟到数据 8000 再次到来，这时 67999 未达到 70000 的窗口销毁时间，所以还能继续触发 [0,10000) 窗口的计算，此时 Count 由 5 转换为 6。

D.第六次触发

随着 72000 的到来，水位线推进至 72000 - 2000 - 1 = 69999，达到 [0,10000) 窗口注销的条件，所以 [0,10000）窗口注销，此时再有属于 [0,10000) 窗口的数据到来将不会窗口计算，而是输入到侧输出流，所以 72000 后到达的 8000，以 "late" Tag 输出。最终的触发为关闭 Socket，Flink 发出 LONG.MAX_VALUE，触发了 [70000,80000) 的窗口，此时剩余的元素 70000，72000 触发窗口计算，此时 Count = 2。

五.总结

至此，一次完整的迟到数据处理也就结束了，可以看到，迟到相对较近的元素可以通过 forBoundedOutOfOrderness 策略捕获，迟到相对较远的元素则需要通过 Allowed Lateness 捕获，二者都未捕获的，需要 SideOutputLateData 兜底并最终捕获。迟到数据的处理本质上就是精准度与效率以及资源的权衡，大家可以根据自己的业务场景与实际需求，决定每个策略的容忍度。