❶ Flink 时间窗口全解析！（建议收藏）
Flink时间窗口解析详解：
首先，时间窗口的核心在于时间定义，比如1分钟窗口，即数据在特定时间范围内被处理。Flink对时间有三种理解：
事件发生的时间，比如用户点击链接的时刻。
节点接收数据的时间，如Source从Kafka读取数据的那一刻。
Operator处理数据的时间，即timeWindow接收到数据的时刻。
从Flink 1.12版本开始，EventTime被默认作为时间标准，它基于事件产生时设备上的时间，但处理时会受延迟和乱序影响，但有利于统计实时数据指标和处理乱序事件。
相比之下，ProcessingTime是数据在Operator处理时的系统时间，虽有最佳性能和低延迟，但无法准确反映数据产生时的实时变化，因为Flink分布式环境会引入延迟。
IngestionTime则是数据进入Flink的时间，如Kafka消费操作的完成时间，它介于EventTime和ProcessingTime之间，对无序事件处理有限，Flink会自动管理时间戳和水位线。