Flink作為一款大數據流式處理框架，Flink是基于其WaterMark(水印)來處理亂序數據的。WaterMark是一種特殊的消息記錄，本身有一個時間截屬性，WaterMark表示所有事件時間小于該水印的時間的記錄都已經到達Flink系統，隨后開始觸發計算。

Flink使用WaterMark處理亂序事件，使得一些基于時間的計算不會一直等待記錄

Flink中數據亂序是指消息事件雖然按照時間順序產生，但真正進入Flink系統處理時，沒有按照產生的時間順序來到。這其中有很多原因，比如網絡IO傳播，機器故障等等。

Flink中有三種時間類型，數據攝入到Flink的時間、數據處理的時間、數據的產生事件時間。亂序則是使用的數據的事件時間，在使用事件時間時，一般消息記錄中要有時間字段屬性，表示數據記錄真實產生的時間。

Flink中一般窗口操作使用事件時間比較多。每一個窗口其實都有一個開始的時間和結束的時間，當Flink窗口算子的WaterMark的時間截大于窗口結束的時間時，這個窗口開始出發。FlinkWaterMark一般會比真實的事件時間延遲個1、2秒，所以當WaterMark的時間截為T時，之后所有小于T時間的記錄，都會被丟棄掉，不進入窗口計算。

Flink也可以使用狀態來保存數據，通過Timer來進行觸發計算

當消息記錄進入Flink系統時，可以先不對其進行處理，把記錄保存在Flink狀態中。使用ProcessFuntion函數，在其中可以注冊Timer，比如5秒后開始計算，然后從狀態中讀取原來的記錄，根據業務邏輯來編寫具體的函數邏輯。

個人想法

Flink計算引擎目前在大數據領域非常火熱，很多公司都使用Flink作為公司的實時流計算引擎，比如阿里巴巴、頭條、騰訊等，尤其是阿里巴巴，國內Flink社區運營也主要是阿里巴巴在主導運營，你在學習大數據時，可以將Flink作為自己學習的第一框架。

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