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前言

Flink 数据流经过 keyBy 分组后，下一步就是 WindowAssigner。

WindowAssigner 定义了 stream 中的元素如何被分发到各个窗口，元素可以被分发到一个或多个窗口中，Flink 内置了常用的窗口分配器，包括：tumbling windows、 sliding windows、 session windows 和 global windows。除了 global windows ，其它分配器都是基于时间来分发数据的。

当然，你也可以继承 WindowAssigner 抽象类实现自定义的窗口分配逻辑。

WindowAssigner

先看一下 WindowAssigner 抽象类的定义：

@PublicEvolving
public abstract class WindowAssigner<T, W extends Window> implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 1L;public WindowAssigner() {}public abstract Collection<W> assignWindows(T var1, long var2, WindowAssignerContext var4);public Trigger<T, W> getDefaultTrigger() {return this.getDefaultTrigger(new StreamExecutionEnvironment());}/** @deprecated */@Deprecatedpublic abstract Trigger<T, W> getDefaultTrigger(StreamExecutionEnvironment var1);public abstract TypeSerializer<W> getWindowSerializer(ExecutionConfig var1);public abstract boolean isEventTime();@PublicEvolvingpublic abstract static class WindowAssignerContext {public WindowAssignerContext() {}public abstract long getCurrentProcessingTime();}
}

四个方法，作用如下：

• assignWindows 将元素 element 分发到一个或多个窗口，返回值是窗口集合
• getDefaultTrigger 返回默认的窗口触发器 Trigger
• getWindowSerializer 返回窗口序列化器（窗口也要在算子间传输）
• isEventTime 是否基于事件时间语义

Flink 内置的 WindowAssigner 实现类关系图如下：

首先，可以按照基于何种时间语义划分出三大类：

• 基于事件时间语义
• 基于处理时间语义
• 不基于时间语义 --> GlobalWindows

在基于时间语义的大类下面，又可以按照时间窗口算法划分为三个具体实现：

• 滚动窗口分配算法 tumbling windows
• 滑动窗口分配算法 sliding windows
• 会话窗口分配算法 session windows

定义窗口Window

窗口对象被 Flink 统一封装为抽象类org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.Window，Flink 内置了两种实现，分别是：

• TimeWindow 基于时间范围的窗口，包含开始时间戳和结束时间戳
• GlobalWindow 全局窗口，与时间无关的窗口

如果内置的这两种窗口无法满足你的需求，你也可以自定义窗口。需要注意的是，窗口本身是要在算子间传输的，所以你在自定义窗口的同时，还必须提供一个窗口序列化器，以便于 Flink 可以将你的窗口对象序列化传输。

如下示例，我们定义了一个基于数字范围的 NumberWindow，可以将一个数字划分到对应的数字范围窗口内。

public class NumberWindow extends Window {private final int min;private final int max;public NumberWindow(int min, int max) {this.min = min;this.max = max;}public int getMin() {return min;}public int getMax() {return max;}@Overridepublic boolean equals(Object o) {if (this == o) return true;if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;NumberWindow that = (NumberWindow) o;return min == that.min && max == that.max;}@Overridepublic int hashCode() {return Objects.hash(min, max);}@Overridepublic long maxTimestamp() {return Long.MAX_VALUE;}
}

Window 实现还必须配套一个序列化器，主要是实现 两个int变量到窗口对象的转换。

public static class Serializer extends TypeSerializerSingleton<NumberWindow> {@Overridepublic boolean isImmutableType() {return true;}@Overridepublic NumberWindow createInstance() {return new NumberWindow(0, 0);}@Overridepublic NumberWindow copy(NumberWindow numberWindow) {return numberWindow;}@Overridepublic NumberWindow copy(NumberWindow numberWindow, NumberWindow t1) {return numberWindow;}@Overridepublic int getLength() {return 8;}@Overridepublic void serialize(NumberWindow numberWindow, DataOutputView dataOutputView) throws IOException {dataOutputView.writeInt(numberWindow.getMin());dataOutputView.writeInt(numberWindow.getMax());}@Overridepublic NumberWindow deserialize(DataInputView dataInputView) throws IOException {return new NumberWindow(dataInputView.readInt(), dataInputView.readInt());}@Overridepublic NumberWindow deserialize(NumberWindow numberWindow, DataInputView dataInputView) throws IOException {return this.deserialize(dataInputView);}@Overridepublic void copy(DataInputView dataInputView, DataOutputView dataOutputView) throws IOException {dataOutputView.writeInt(dataInputView.readInt());dataOutputView.writeInt(dataInputView.readInt());}@Overridepublic TypeSerializerSnapshot<NumberWindow> snapshotConfiguration() {return new TimeWindowSerializerSnapshot();}public static final class TimeWindowSerializerSnapshot extends SimpleTypeSerializerSnapshot<NumberWindow> {public TimeWindowSerializerSnapshot() {super(Serializer::new);}}
}

自定义WindowAssigner

窗口对象定义好了，接下来就是定义窗口分配对象。

简单原则，我们把数字划分为三个窗口，分别是：小数窗口、中位数窗口、大数窗口。
如下示例，继承 WindowAssigner 类，重写 assignWindows 方法，把数字划分到对应的窗口中。

public static class MyWindowAssigner extends WindowAssigner<Integer, NumberWindow> {private final int startingMedian;private final int startingLarge;public MyWindowAssigner(int startingMedian, int startingLarge) {this.startingMedian = startingMedian;this.startingLarge = startingLarge;}@Overridepublic Collection<NumberWindow> assignWindows(Integer element, long timestamp, WindowAssignerContext windowAssignerContext) {// 将数字划分到 小数、中位数、大数 窗口NumberWindow window;if (element < startingMedian) {window = new NumberWindow(Integer.MIN_VALUE, startingMedian - 1);} else if (element < startingLarge) {window = new NumberWindow(startingMedian, startingLarge - 1);} else {window = new NumberWindow(startingLarge, Integer.MAX_VALUE);}return List.of(window);}@Overridepublic Trigger<Integer, NumberWindow> getDefaultTrigger(StreamExecutionEnvironment streamExecutionEnvironment) {return null;}@Overridepublic TypeSerializer<NumberWindow> getWindowSerializer(ExecutionConfig executionConfig) {return new NumberWindow.Serializer();}@Overridepublic boolean isEventTime() {return false;}
}

把流程串起来

窗口对象和窗口分配的逻辑都有了，接下来就是把整个流程给串起来。

如下示例程序，我们定义了一个一秒内生成10个一百以内随机数的数据源Source，然后将这些数字流分为一组，并为其指定我们自定义的 MyWindowAssigner 窗口分配策略，策略中划分了三个窗口，数字小于20的归为小数一档、20到80的归为中位数一档、大于80的归为大数一档，根本数字分配对应的窗口。然后我们自定义了 Trigger，当窗口内积攒的数字达到十个，就触发窗口计算并关闭窗口。最终 ProcessWindowFunction 打印窗口内的数字并求和。

public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();environment.addSource(new SourceFunction<Integer>() {@Overridepublic void run(SourceContext<Integer> sourceContext) throws Exception {while (true) {Threads.sleep(100);sourceContext.collect(ThreadLocalRandom.current().nextInt(100));}}@Overridepublic void cancel() {}}).keyBy(i -> "all").window(new MyWindowAssigner(20, 80)).trigger(new Trigger<Integer, NumberWindow>() {@Overridepublic TriggerResult onElement(Integer element, long timestamp, NumberWindow numberWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {ValueState<Integer> countState = triggerContext.getPartitionedState(new ValueStateDescriptor<>("count", Integer.class));Integer count = Optional.ofNullable(countState.value()).orElse(0) + 1;if (count < 10) {countState.update(count);return TriggerResult.CONTINUE;}countState.update(0);return TriggerResult.FIRE_AND_PURGE;}@Overridepublic TriggerResult onProcessingTime(long timestamp, NumberWindow numberWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {return null;}@Overridepublic TriggerResult onEventTime(long timestamp, NumberWindow numberWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {return null;}@Overridepublic void clear(NumberWindow numberWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {}}).process(new ProcessWindowFunction<Integer, Object, String, NumberWindow>() {@Overridepublic void process(String key, ProcessWindowFunction<Integer, Object, String, NumberWindow>.Context context, Iterable<Integer> iterable, Collector<Object> collector) throws Exception {StringBuilder builder = new StringBuilder("[" + context.window().getMin() + " - " + context.window().getMax() + "] [");int sum = 0;for (Integer value : iterable) {builder.append(value + ",");sum += value;}builder.append("] sum=" + sum);System.err.println(builder.toString());}});environment.execute();
}

运行 Flink 作业，控制台输出：

[20 - 79] [30,32,24,66,63,37,] sum=252
[20 - 79] [71,48,41,55,75,79,] sum=369
[80 - 2147483647] [99,90,88,98,85,99,] sum=559
[20 - 79] [74,30,56,70,36,78,] sum=344

尾巴

Flink 的 WindowAssigner 在数据处理中发挥着关键作用。它决定了如何将源源不断的数据流切分成不同的窗口，以便进行有针对性的聚合、计算和分析。
通过合理配置 WindowAssigner，我们能够根据时间、数量或自定义的逻辑来划分数据，灵活地适应各种业务场景。这使得 Flink 能够对海量的实时数据进行高效且精准的处理，帮助我们从数据中提取有价值的信息和洞察。