时间窗口（Flink时间窗口）

Flink作为一个分布式流处理框架， 在流程处理上离不开时间窗口的概念， 这个概念在限流里也经常碰到。这个概念是发生在事件事件时间语意之后，比如基于事件时间的处理方式， 要收到水印后才会落入对应的窗口。

Flink的时间窗口分为滚动窗口，滑动窗口，session窗口和按处理数据数的窗口。

滚动窗口： 滚动窗口各窗口间不相交， 默认offset为0（正点）。

滑动窗口：包含窗口大小和滑动步长， 如果步长小于窗口大小则个窗口间会有交叉。一般限流使用的是滑动窗口

session窗口： 间隔一段时间未收到数据则关闭窗口。

基于数据量的窗口： 基于处理数据数的窗口。

窗口结束后的处理函数分为aggregate/reduce及process两种， process的方式会缓存窗口内所有数据， 使用起来最灵活但也容易产生内存问题。

针对基于事件时间语意的时间窗口， 还是会有事件在水印之后到达， Flink的默认行为是抛弃事件， 也可以将事件放到另外一个流中或重新计算窗口值。