划分窗口就两种方式：
- 根据时间进行截取(time-driven-window)，比如每1分钟统计一次或每10分钟统计一次。（time window）
- 根据数据进行截取(data-driven-window)，比如每5个数据统计一次或每50个数据统计一次。(count window)
对于TimeWindow(根据时间划分窗口)， 可以根据窗口实现原理的不同分成三类：滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）和会话窗口（Session Window）。
- 滚动窗口（Tumbling Windows）
将数据依据固定的窗口长度对数据进行切片。
特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠。（窗口移动步长一致，步长就是窗口长度）
滚动窗口分配器将每个元素分配到一个指定窗口大小的窗口中，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。
例如：如果你指定了一个5分钟大小的滚动窗口，窗口的创建如下图所示：
适用场景：适合做BI统计等（做每个时间段的聚合计算）。
- 滑动窗口（Sliding Windows）
滑动窗口是固定窗口的更广义的一种形式，滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成。
特点：时间对齐，窗口长度固定，有重叠。（窗口移动步长不一致）
滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。因此，滑动窗口如果滑动参数小于窗口大小的话，窗口是可以重叠的，在这种情况下元素会被分配到多个窗口中。（步长并不一定小于窗口长度，所以也会统计漏掉数据）
例如，你有10分钟的窗口和5分钟的滑动，那么每个窗口中5分钟的窗口里包含着上个10分钟产生的数据，如下图所示：
适用场景：对最近一个时间段内的统计（求某接口最近5min的失败率来决定是否要报警）。
- 会话窗口（Session Windows）
由一系列事件组合一个指定时间长度的timeout间隙组成，类似于web应用的session，也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口。
特点：时间无对齐。
session窗口分配器通过session活动来对元素进行分组，session窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素，即非活动间隔产生，那个这个窗口就会关闭。一个session窗口通过一个session间隔来配置，这个session间隔定义了非活跃周期的长度，当这个非活跃周期产生，那么当前的session将关闭并且后续的元素将被分配到新的session窗口中去。
- Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。
- Ingestion Time：是数据进入Flink的时间。
- Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是Processing Time。
无论是count window还是time window 都可以分为 keyed window和no key window