1.watermark
Flink对于乱序数据怎么办呢？
方案就是 watermark。
watermark，直译为水位线，就是元素可以迟到多久才去关闭窗口。例如一个窗口是[0-5),，watermark允许最多延迟3s（指的是watermark参数是3s），那么一个6s的事件，它的watermark就应该是3，一个7s的watermark是4，这两个都落在窗口中
在flink流处理的Source中或者处理window之前，都可以通过调用assignTimestampsAndWatermarks来指定如何从消息中获得当前事件时间和获得当前事件的watermark。可以直接扩展几个预定义的类实现。默认watermark是0，也即watermark时间等于事件时间。watermark不是对每一条数据都会生成的，默认配置每200ms生成一次，可以通过env.getConfig().setAutoWatermarkInterval()配置产生间隔。
此外，flink还允许在流处理window后设定allow lateness来指定一个最晚的时间，没有超过这个最晚时间，window还是未销毁，可以触发计算。（默认的lateness也是0）
2.allowedLateness
基于EventTime窗口的流式数据，虽然提供了Watermark机制，却只能一定程度上解决数据的乱序问题，但是对于真实业务场景数据的延迟可能会非常严重，即使通过Watermark也无法等到所有的延迟数据进入窗口再进行处理，Flink默认会将这种迟到的数据做丢弃处理，但是有些时候用户希望即使在数据延迟严重的情况下，仍然能得到正确的计算结果，此时就需要AllowedLateness机制来对迟到的数据进行特殊处理。
在讲解AllowedLateness机制之前这里需要分清楚：
1.Watermark 主要是为了解决数据乱序到达的问题；通过watermark机制来处理out-of-order的问题，属于第一层防护，属于全局性的防护，通常说的乱序问题的解决办法，就是指这类；
2.AllowedLateness解决窗口触发后数据迟到后的问题；通过窗口上的allowedLateness机制来处理out-of-order的问题，属于第二层防护，属于特定window operator的防护，late element的问题就是指这类。
3. 那么watermark和allowedLateness区别在哪里呢？
这个主要是配合trigger的行为，默认的EventTimeTrigger，之前的元素是不触发window计算的，在watermark达到window end的时候，会触发一次window计算；之后的每一个迟到的元素进入窗口，都会触发一次window计算。所以watermark是保证大部分元素的时间落在windowend+watermark的区间内，减少window计算的触发次数。如果是其他trigger方式，watermark的意义不大。窗口触发计算时，会将窗口数据传给后续的处理过程处理。
很多地方把概念会搞混：
- 事件时间
<窗口end+watermark大小，元素落在窗口内 - flink返回的watermark时间=
事件时间-watermark大小 - watermark时间
<窗口end，元素落在窗口内
如上所述，EventTimeTrigger等一些默认的trigger，在watermark时间达到window end之前是不会触发的，如果事件有一段时间暂停了没有新元素，或者窗口期很长，则导致一直没有触发计算获得结果，延迟比较大，这时候可以使用ContinuousProcessingTimeTrigger。
对于延迟的数据，也可以定时可以把它揪出来处理。通过对WindowedStream设置sideOutputLateData，之后从WindowedStream处理的结果SingleOutputStreamOperator的getSideOutput(OutputTag)方法得到被丢弃的数据（这个是需要定时任务去处理）
只有所有的线程的最小watermark都满足watermark 时间 >= window_end_time时，触发历史窗才会执行。