传送门：Flink 系统性学习笔记
Flink版本：1.11.0
在说 Watermark 之前，我们先提一下 EventTime（事件时间）和 ProcessingTime（处理时间）。事件时间是事件在现实世界中发生的时间，处理时间是 Flink 系统处理该事件的时间。如果我们比较关心事件实际发生的时间，我们就需要基于事件时间进行处理。但是基于事件时间，我们就不得不面对乱序的问题。
通常情况下，由于网络或者系统等外部因素影响，事件往往不能及时传输到 Flink 系统中，导致数据延迟到达。另一方面，流处理从事件产生，到流经 Source，再到算子，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到算子的数据都是按照事件产生的时间来的，但是也可能由于网络、背压等原因，导致乱序的产生。
因此，我们需要一种机制能够控制数据处理的过程和进度，比如，基于事件时间的 Window 创建后，那如何确定属于该 Window 的数据已经全部到达。如果确定全部到达，就可以对 Window 的所有数据做窗口计算操作，如果数据没有全部到达，则继续等待该 Window 中的数据全部到达才开始处理。这种情况下就需要使用 Watermark，它能够衡量数据处理进度（表达数据到达的