篇首语：本文由编程笔记#自由互联小编为大家整理，主要介绍了Flink Window窗口开始结束时间分析-源码探索相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
首先 flink 的窗口分配是发生在 StreamTask 初始化的过程中。 核心方法是 TumblingProcessingTimeWindows.assignWindows(…)
// TODO : 在初始化StreamTask的时候需要分配好窗口 Override public Collection assignWindows( Object element, long timestamp, WindowAssignerContext context) final long now context.getCurrentProcessingTime(); // TODO : 默认情况下 staggerOffset 0 if (staggerOffset null) staggerOffset windowStagger.getStaggerOffset(context.getCurrentProcessingTime(), size); // TODO : 获取窗口起始时间 long start TimeWindow.getWindowStartWithOffset( now, (globalOffset staggerOffset) % size, size); return Collections.singletonList(new TimeWindow(start, start size));
可以通过这个方法往上点会发现他是在StreamTask初始化的时候触发的。 这个方法调用了一个很重要的方法来计算窗口开始时间TimeWindow.getWindowStartWithOffset(…)
/** * Method to get the window start for a timestamp. * * param timestamp epoch millisecond to get the window start. 当前时间 * param offset The offset which window start would be shifted by. 窗口偏移 * param windowSize The size of the generated windows. 窗口大小 * * return window start */ // TODO : 默认 offset 0 /** * 1、如果 windowSize 是整秒根据计算公式可知 当前时间-(当前时间窗口大小)%windowSize 得到的一定是一个整秒时间以此类推可知整分钟、整小时都是这样 * 2、举例整秒如果windowSize是60的因数那么窗口的排布是按照每分钟的00秒开始其余的就不好说了 * 3、根据公式可知一旦windowSize确定了从以前到现在再到未来所有的窗口都已经分布好了 当然如果配置了 offset 就另说了 */ public static long getWindowStartWithOffset(long timestamp, long offset, long windowSize) return timestamp - (timestamp - offset windowSize) % windowSize; // TODO : 如果 offset 0当前时间 - 当前时间除去windowSize的余数 // TODO : 如果 offset ! 0且为正数, 由于 offset 不会大于 windowSize所以会导致余数变小了最终得到的窗口 startTime 变大了
注释里有我的简单总结供参考。
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