在上一篇文章中我们介绍了窗口相关的内容，那么问题来了，比如公司组织春游，规定周六早晨8：00 ~ 8:30清查人数，人齐则发车出发，可是总有那么个同学会睡懒觉迟到，这时候通常也会等待20分钟，但是不能一直等下去，如果到了20分钟则认为，想自己在家过周末，不参与春游活动了，不会继续等待了，直接出发。

这种机制跟这里要讲的watermark机制是一个意思。指的是，由于网络延迟等原因，一条数据会迟到计算，比如使用event time来划分窗口，我们知道窗口中的数据是计算一段时间的数据，如果一个数据来晚了，它的时间范围已经不属于这个窗口了，则会被丢弃，但他的event time实际上是属于这个窗口的。引入watermark机制则会等待晚到的数据一段时间，等待时间到则触发计算，如果数据延迟很大，通常也会被丢弃或者另外处理。

  1. 基本概念是什么
    Window：Window是处理无界流的关键，Windows将流拆分为一个个有限大小的buckets，可以可以在每一个buckets中进行计算
    start_time,end_time：当Window时时间窗口的时候，每个window都会有一个开始时间和结束时间（前开后闭），这个时间是系统时间
    event-time: 事件发生时间，是事件发生所在设备的当地时间，比如一个点击事件的时间发生时间，是用户点击操作所在的手机或电脑的时间
    Watermarks：可以把他理解为一个水位线，等于evevtTime - delay(比如规定为20分钟)，一旦Watermarks大于了某个window的end_time，就会触发此window的计算，Watermarks就是用来触发window计算的。

推迟窗口触发的时间，实现方式：通过当前窗口中最大的eventTime-延迟时间所得到的Watermark与窗口原始触发时间进行对比，当Watermark大于窗口原始触发时间时则触发窗口执行！！！我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的，虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、分布式等原因，导致乱序的产生，所谓乱序，就是指Flink接收到的事件的先后顺序不是严格按照事件的Event Time顺序排列的。