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【FLink】水位线（Watermark）_flink watermark

作者：我家小花儿 | 2024-06-12 02:15:10

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flink watermark

目录

1、关于时间语义

1.1事件时间

1.2处理时间​编辑

2、什么是水位线

2.1 顺序流和乱序流

2.2乱序数据的处理

2.3 水位线的特性

3 、水位线的生成

3.1 生成水位线的总体原则

3.2 水位线生成策略

3.3 Flink内置水位线

3.3.1 有序流中内置水位线设置

3.4.2 断点式水位线生成器（Punctuated Generator）

3.4.3 在数据源中发送水位线

4、水位线的传递

5、迟到数据的处理

1、关于时间语义

1.1事件时间

        一般情况下，业务日志数据中都会记录数据生成的时间戳（timestamp），它就可以作为事件时间的判断基础。从Flink1.12版本开始，Flink已经将事件时间作为默认的时间语义了。

1.2处理时间

2、什么是水位线

在Flink中，用来衡量事件时间进展的标记，就被称作“水位线”（Watermark）。说白了就是事件时间戳。

2.1 顺序流和乱序流

有序流就是指数据按照生成的先后顺序，每条数据产生一个有先后顺序的水位线

这是一种理想的状态（数据量较小），而在实际中，我们产生的数据量往往非常庞大，而数据之间的时间间隔非常之小，所以为了提高效率，一般会每隔一段时间生成一个水位线。

在实际生产中，由于多服务之间网络传输等的因素，往往我们的数据流，并不是我们所想的顺序结果，而是数据先后错乱，这就是乱序流。

2.2乱序数据的处理

由于数据是乱序的，我们无法正确处理“迟到”的数据，为了让窗口能够正确的收集到迟到的数据，我们也可以让窗口等上一段时间，比如2秒。也就是说，我们可以在数据的时间戳基础上加上一些延迟来尽量保证不丢数据。

2.3 水位线的特性

3

3 、水位线的生成

3.1 生成水位线的总体原则

完美的水位线是“绝对正确”的，也就是一个水位线一旦出现，就表示这个时间之前的数据已经全部到齐、之后再也不会出现了。不过如果要保证绝对正确，就必须等足够长的时间，这会带来更高的延迟。

如果我们希望处理得更快、实时性更强，那么可以将水位线延迟设得低一些。这种情况下，可能很多迟到数据会在水位线之后才到达，就会导致窗口遗漏数据，计算结果不准确。当然，如果我们对准确性完全不考虑、一味地追求处理速度，可以直接使用处理时间语义，这在理论上可以得到最低的延迟。

所以Flink中的水位线，其实是流处理中对低延迟和结果正确性的一个权衡机制，而且把控制的权力交给了程序员，我们可以在代码中定义水位线的生成策略。

3.2 水位线生成策略

在Flink的DataStream API中，有一个单独用于生成水位线的方法：.assignTimestampsAndWatermarks()，它主要用来为流中的数据分配时间戳，并生成水位线来指示事件时间。

  1. DataStream<Event> stream = env.addSource(new ClickSource());
  2.  
  3. DataStream<Event> withTimestampsAndWatermarks = 
  4. stream.assignTimestampsAndWatermarks(<watermark strategy>);

WatermarkStrategy作为参数，这就是所谓的“水位线生成策略”。WatermarkStrategy是一个接口，该接口中包含了一个“时间戳分配器”TimestampAssigner和一个“水位线生成器”WatermarkGenerator。

  1. public interface WatermarkStrategy<T> 
  2.     extends TimestampAssignerSupplier<T>,
  3.             WatermarkGeneratorSupplier<T>{
  4.  
  5.     // 负责从流中数据元素的某个字段中提取时间戳，并分配给元素。时间戳的分配是生成水位线的基础。
  6.     @Override
  7.     TimestampAssigner<T> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context);
  8.  
  9.     // 主要负责按照既定的方式，基于时间戳生成水位线
  10.     @Override
  11.     WatermarkGenerator<T> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context);
  12. }

3.3 Flink内置水位线

3.3.1 有序流中内置水位线设置

对于有序流，主要特点就是时间戳单调增长，所以永远不会出现迟到数据的问题。这是周期性生成水位线的最简单的场景，直接调用WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()方法就可以实现。

  1. public class WatermarkMonoDemo {
  2.     public static void main(String[] args) throws Exception {
  3.         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  4.         env.setParallelism(1);
  5.  
  6.         SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
  7.                 .socketTextStream("hadoop102", 7777)
  8.                 .map(new WaterSensorMapFunction());
  9.  
  10.         // TODO 1.定义Watermark策略
  11.         WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
  12.                 // 1.1 指定watermark生成：升序的watermark，没有等待时间
  13.                 .<WaterSensor>forMonotonousTimestamps()
  14.                 // 1.2 指定 时间戳分配器，从数据中提取
  15.                 .withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<WaterSensor>() {
  16.                     @Override
  17.                     public long extractTimestamp(WaterSensor element, long recordTimestamp) {
  18.                         // 返回的时间戳，要 毫秒
  19.                         System.out.println("数据=" + element + ",recordTs=" + recordTimestamp);
  20.                         return element.getTs() * 1000L;
  21.                     }
  22.                 });
  23.  
  24.         // TODO 2. 指定 watermark策略
  25.         SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);
  26.  
  27.  
  28.         sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())
  29.                 // TODO 3.使用 事件时间语义 的窗口
  30.                 .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
  31.                 .process(
  32.                         new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {
  33.  
  34.                             @Override
  35.                             public void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {
  36.                                 long startTs = context.window().getStart();
  37.                                 long endTs = context.window().getEnd();
  38.                                 String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
  39.                                 String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
  40.  
  41.                                 long count = elements.spliterator().estimateSize();
  42.  
  43.                                 out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());
  44.                             }
  45.                         }
  46.                 )
  47.                 .print();
  48.  
  49.         env.execute();
  50.     }
  51. }

3.3.2 乱序流中内置水位线设置

调用WatermarkStrategy. forBoundedOutOfOrderness()方法就可以实现。

这个方法需要传入一个maxOutOfOrderness参数，表示“最大乱序程度”，它表示数据流中乱序数据时间戳的最大差值

  1. public class WatermarkOutOfOrdernessDemo {
  2.     public static void main(String[] args) throws Exception {
  3.         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  4.         env.setParallelism(1);
  5.  
  6.  
  7.         SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
  8.                 .socketTextStream("hadoop102", 7777)
  9.                 .map(new WaterSensorMapFunction());
  10.  
  11.  
  12.         // TODO 1.定义Watermark策略
  13.         WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
  14.                 // 1.1 指定watermark生成：乱序的，等待3s
  15.                 .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
  16.                 // 1.2 指定 时间戳分配器，从数据中提取
  17.                 .withTimestampAssigner(
  18.                         (element, recordTimestamp) -> {
  19.                             // 返回的时间戳，要 毫秒
  20.                             System.out.println("数据=" + element + ",recordTs=" + recordTimestamp);
  21.                             return element.getTs() * 1000L;
  22.                         });
  23.  
  24.         // TODO 2. 指定 watermark策略
  25.         SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);
  26.  
  27.  
  28.         sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())
  29.                 // TODO 3.使用 事件时间语义 的窗口
  30.                 .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
  31.                 .process(
  32.                         new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {
  33.  
  34.                             @Override
  35.                             public void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {
  36.                                 long startTs = context.window().getStart();
  37.                                 long endTs = context.window().getEnd();
  38.                                 String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
  39.                                 String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
  40.  
  41.                                 long count = elements.spliterator().estimateSize();
  42.  
  43.                                 out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());
  44.                             }
  45.                         }
  46.                 )
  47.                 .print();
  48.  
  49.         env.execute();
  50.     }
  51. }

3.4 自定义水位线生成器

3.4.1 周期性水位线生成器（Periodic Generator）

周期性生成器一般是通过onEvent()观察判断输入的事件，而在onPeriodicEmit()里发出水位线。

  1. import com.atguigu.bean.Event;
  2. import org.apache.flink.api.common.eventtime.*;
  3. import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
  4.  
  5. // 自定义水位线的产生
  6. public class CustomPeriodicWatermarkExample {
  7.  
  8.     public static void main(String[] args) throws Exception {
  9.  
  10.         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  11.  
  12.         env
  13.                 .addSource(new ClickSource())
  14.                 .assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkStrategy())
  15.                 .print();
  16.  
  17.         env.execute();
  18.     }
  19.  
  20.     public static class CustomWatermarkStrategy implements WatermarkStrategy<Event> {
  21.  
  22.         @Override
  23.         public TimestampAssigner<Event> createTimestampAssigner(TimestampAssignerSupplier.Context context) {
  24.  
  25.             return new SerializableTimestampAssigner<Event>() {
  26.  
  27.                 @Override
  28.                 public long extractTimestamp(Event element，long recordTimestamp) {
  29.                     return element.timestamp; // 告诉程序数据源里的时间戳是哪一个字段
  30.                 }
  31.             };
  32.         }
  33.  
  34.         @Override
  35.         public WatermarkGenerator<Event> createWatermarkGenerator(WatermarkGeneratorSupplier.Context context) {
  36.             return new CustomBoundedOutOfOrdernessGenerator();
  37.         }
  38.     }
  39.  
  40.     public static class CustomBoundedOutOfOrdernessGenerator implements WatermarkGenerator<Event> {
  41.  
  42.         private Long delayTime = 5000L; // 延迟时间
  43.         private Long maxTs = -Long.MAX_VALUE + delayTime + 1L; // 观察到的最大时间戳
  44.  
  45.         @Override
  46.         public void onEvent(Event event，long eventTimestamp，WatermarkOutput output) {
  47.             // 每来一条数据就调用一次
  48.             maxTs = Math.max(event.timestamp，maxTs); // 更新最大时间戳
  49.         }
  50.  
  51.         @Override
  52.         public void onPeriodicEmit(WatermarkOutput output) {
  53.             // 发射水位线，默认200ms调用一次
  54.             output.emitWatermark(new Watermark(maxTs - delayTime - 1L));
  55.         }
  56.     }
  57. }

如果想修改默认周期时间，可以通过下面方法修改。

  1. //修改默认周期为400ms
  2. env.getConfig().setAutoWatermarkInterval(400L);

3.4.2 断点式水位线生成器（Punctuated Generator）

断点式生成器会不停地检测onEvent()中的事件，当发现带有水位线信息的事件时，就立即发出水位线。我们把发射水位线的逻辑写在onEvent方法当中即可。

3.4.3 在数据源中发送水位线

我们也可以在自定义的数据源中抽取事件时间，然后发送水位线。这里要注意的是，在自定义数据源中发送了水位线以后，就不能再在程序中使用assignTimestampsAndWatermarks方法来生成水位线了。在自定义数据源中生成水位线和在程序中使用assignTimestampsAndWatermarks方法生成水位线二者只能取其一。

  1. env.fromSource(
  2. kafkaSource, WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)), "kafkasource"
  3. )

4、水位线的传递

在流处理中，上游任务处理完水位线、时钟改变之后，要把当前的水位线再次发出，广播给所有的下游子任务。而当一个任务接收到多个上游并行任务传递来的水位线时，应该以最小的那个作为当前任务的事件时钟。

水位线在上下游任务之间的传递，非常巧妙地避免了分布式系统中没有统一时钟的问题，每个任务都以“处理完之前所有数据”为标准来确定自己的时钟。

也就是说：水位线的传递是以最小事件时间为准则。

5、迟到数据的处理

5.1 推迟水印推进

在水印产生时，设置一个乱序容忍度，推迟系统时间的推进，保证窗口计算被延迟执行，为乱序的数据争取更多的时间进入窗口。

WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(10));

5.2 设置窗口延迟关闭

当触发了窗口计算后，会先计算当前的结果，但是此时并不会关闭窗口。直到wartermark 超过了窗口结束时间+推迟时间，此时窗口会真正关闭。

  1. .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
  2. .allowedLateness(Time.seconds(3))

5.3 使用侧流接收迟到的数据

  1. .windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
  2. .allowedLateness(Time.seconds(3))
  3. .sideOutputLateData(lateWS)

完整示例：

  1. public class WatermarkLateDemo {
  2.     public static void main(String[] args) throws Exception {
  3.         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  4.         env.setParallelism(1);
  5.  
  6.  
  7.         SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
  8.                 .socketTextStream("hadoop102", 7777)
  9.                 .map(new WaterSensorMapFunction());
  10.  
  11.         WatermarkStrategy<WaterSensor> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
  12.                 .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))
  13.                 .withTimestampAssigner((element, recordTimestamp) -> element.getTs() * 1000L);
  14.  
  15.         SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDSwithWatermark = sensorDS.assignTimestampsAndWatermarks(watermarkStrategy);
  16.  
  17.  
  18.         OutputTag<WaterSensor> lateTag = new OutputTag<>("late-data", Types.POJO(WaterSensor.class));
  19.  
  20.         SingleOutputStreamOperator<String> process = sensorDSwithWatermark.keyBy(sensor -> sensor.getId())
  21.                 .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
  22.                 .allowedLateness(Time.seconds(2)) // 推迟2s关窗
  23.                 .sideOutputLateData(lateTag) // 关窗后的迟到数据，放入侧输出流
  24.                 .process(
  25.                         new ProcessWindowFunction<WaterSensor, String, String, TimeWindow>() {
  26.  
  27.                             @Override
  28.                             public void process(String s, Context context, Iterable<WaterSensor> elements, Collector<String> out) throws Exception {
  29.                                 long startTs = context.window().getStart();
  30.                                 long endTs = context.window().getEnd();
  31.                                 String windowStart = DateFormatUtils.format(startTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
  32.                                 String windowEnd = DateFormatUtils.format(endTs, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
  33.  
  34.                                 long count = elements.spliterator().estimateSize();
  35.  
  36.                                 out.collect("key=" + s + "的窗口[" + windowStart + "," + windowEnd + ")包含" + count + "条数据===>" + elements.toString());
  37.                             }
  38.                         }
  39.                 );
  40.  
  41.  
  42.         process.print();
  43.         // 从主流获取侧输出流，打印
  44.         process.getSideOutput(lateTag).printToErr("关窗后的迟到数据");
  45.  
  46.         env.execute();
  47.     }
  48. }

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