【源码解析】Flink 滑动窗口数据分配到多个窗口

以前一直用翻滚窗口，每条数据都只属于一个窗口，全部不须要考虑数据须要在多个窗口存的事情。

恰好有个需求，要用到滑动窗口，来翻翻 flink 在滑动窗口中，数据是怎么分配到多个窗口的

一段简单的测试代码：

val input = env.addSource(kafkaSource)
    val stream = input
      .map(node => {
        Event(node.get("id").asText(), node.get("createTime").asText())
      })
      .windowAll(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1), Time.seconds(10)))
      .process(new ProcessAllWindowFunction[Event, Event, TimeWindow] {
        override def process(context: Context, elements: Iterable[Event], out: Collector[Event]): Unit = {
          val it = elements.iterator
          var xx: Event = null
          while (it.hasNext) {
            xx = it.next()
          }
          out.collect(xx)
        }
      })
    stream.print()

定义了一个长度为1分钟，滑动距离 10秒的窗口，因此正常每条数据应该对应 6 个窗口

在 process 中打个断点就能够追这段处理的源码了

数据的流向和  TumblingEventTimeWindows 是同样的，因此直接跳到对应数据分配的地方

WindowOperator.processElement，代码比较长，这里就精简一部分

@Override
public void processElement(StreamRecord<IN> element) throws Exception {
    // 对应的须要分配的窗口
    final Collection<W> elementWindows = windowAssigner.assignWindows(
        element.getValue(), element.getTimestamp(), windowAssignerContext);

    //if element is handled by none of assigned elementWindows
    boolean isSkippedElement = true;

    final K key = this.<K>getKeyedStateBackend().getCurrentKey();

    if (windowAssigner instanceof MergingWindowAssigner) {
        
    } else {
        // 循环遍历，将数据放到对应的窗口状态的 namesspace 中
        for (W window: elementWindows) {

            // drop if the window is already late
            if (isWindowLate(window)) {
                continue;
            }
            isSkippedElement = false;
            // 将数据放到对应的窗口中
            windowState.setCurrentNamespace(window); windowState.add(element.getValue());

            registerCleanupTimer(window);
        }
    }


}

for 循环就是将数据放到多个窗口的循环，看下 dubug 信息

看对应的6个窗口，从后往前的

窗口分配的代码，就对应这个方法的第一句：

final Collection<W> elementWindows = windowAssigner.assignWindows(
            element.getValue(), element.getTimestamp(), windowAssignerContext);

assignWindows 的源码是根据 windowAssigner 的不一样而改变的，这里是： SlidingProcessingTimeWindows，对应源码：

@Override
public Collection<TimeWindow> assignWindows(Object element, long timestamp, WindowAssignerContext context) {
    timestamp = context.getCurrentProcessingTime();
    List<TimeWindow> windows = new ArrayList<>((int) (size / slide));
    long lastStart = TimeWindow.getWindowStartWithOffset(timestamp, offset, slide);
    for (long start = lastStart;
        start > timestamp - size;
        start -= slide) {
        windows.add(new TimeWindow(start, start + size));
    }
    return windows;
}

有个list 存储对应的窗口时间对象，list 的长度就是 窗口的长度 / 滑动的距离 （即一条数据会出如今几个窗口中）

这里用的是处理时间，全部Timestamp 直接从 处理时间中取，数据对应的 最后一个窗口的开始时间 lastStart 就用处理时间传到TimeWindow.getWindowStartWindOffset 中作计算

算出最后一个窗口的开始时间后，减 滑动的距离，就是上一个窗口的开始时间，直到 窗口的开始时间超出窗口的范围

对应的关键就是 lastStart 的计算，看源码：

/**
 * Method to get the window start for a timestamp.
 *
 * @param timestamp epoch millisecond to get the window start.
 * @param offset The offset which window start would be shifted by.
 * @param windowSize The size of the generated windows.
 * @return window start
 */
public static long getWindowStartWithOffset(long timestamp, long offset, long windowSize) {
    return timestamp - (timestamp - offset + windowSize) % windowSize;
}

没指定 offset ，因此 offset 为0， lastStart =  timestamp - (timestamp - offset + windowSize) % windowSize

windowSize 是 滑动的距离，这里画了个图来讲明计算的公式：

算出最后一个窗口的时间后，下面的 for 循环计算出数据对应的全部窗口，并建立一个时间窗口（这个时间窗口，并非一个窗口，只是窗口的时间，表达一个窗口的开始时间和结束时间）

long lastStart = TimeWindow.getWindowStartWithOffset(timestamp, offset, slide);
    for (long start = lastStart;
        start > timestamp - size;
        start -= slide) {
        windows.add(new TimeWindow(start, start + size));
    }

因此 17 对应的这条数据对应的窗口就有 (10-20), (15,25)

一条数据属于多少个窗口分配好了之后，就是把数据放到对应的窗口中了，flink 的窗口对应 state 的 namespace ， 因此放到多个窗口，就是放到多个 namespace 中，对应的代码是：

windowState.setCurrentNamespace(window);
windowState.add(element.getValue());

选择 namespace，把数据放到对应的 state 中，后面窗口 fire 的时候，会从对应的 namespace 中 get 数据

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