为什么要有 Watermark？

当 flink 以 EventTime模式处理流数据时，它会根据数据里的时间戳来处理基于时间的算子。但是由于网络、分布式等原因，会导致数据乱序的情况。如下图所示：

Flink中的WaterMark

只要使用event time，就必须使用watermark，在上游指定，比如：source、map算子后

基本概念

(资料图片仅供参考)

Watermark的核心本质可以理解成一个延迟触发机制。

我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的，虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生，所谓乱序，就是指Flink接收到的事件的先后顺序不是严格按照事件的Event Time顺序排列的。

我们来设想一下下面这个场景：

使用时间窗口来统计10分钟内的用户流量

有一个时间窗口

开始时间为：2017-03-19 10:00:00

结束时间为：2017-03-19 10:10:00

有一个数据，因为网络延迟

事件发生的时间为：2017-03-19 10:10:00

但进入到窗口的时间为：2017-03-19 10:10:02，延迟了2秒中

时间窗口并没有将59这个数据计算进来，导致数据统计不正确

根据窗口计算时间的不同，这个数据都会被遗漏，只是：

如果按照处理时间来计算，这个窗口在系统时间大于2017-03-19 10:10:00的时候就会关闭，延迟进来的这个59会被忽略

如果按照事件时间来计算，这个窗口当进入一条数据，其事件时间大于2017-03-19 10:10:00的时候，会导致窗口关闭，同样因为这个59延迟了，会因为别的正常顺序的数据进入Flink而导致属于它的窗口被提前关闭

也就是：

处理时间窗口，按照当前系统时间来判断进行窗口关闭

事件时间窗口，按照进入数据的事件时间来判断是否关闭窗口，如果进来的一条新数据是下一个窗口的数据，那么会关闭上一个窗口

总结：

watermark是水印，也称水位线。用来测量事件时间的进度。

watermark作为数据流中的一部分在流动，并且携带一个时间戳t。

watermark(t) 表示这个流里面事件时间已经到了时间t，意味着流中不应该存在时间戳t2<=t的数据。

触发窗口等的计算、关闭

单调递增的（时间不能倒退）

用来处理数据乱序的问题