1. Flink 窗口是什么？
Flink 作业中的窗口是指一种对无限数据流设置有限数据集，从而实现了处理无线数据流的机制。
窗口本身只是个划分数据集的依据，它并不存储数据。
当我们需要在时间窗口维度上对数据进行聚合时，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理。
窗口主要有两种，一种基于时间的时间窗口（TimeWindow），一种基于数量的计数窗口（CountWindow），计数窗口与时间无关，本文主要讨论时间窗口。
2. 时间窗口
在 Flink 源码中，用 TimeWindow 表示。每个TimeWindow都有一个开始时间和结束时间，表示一个左闭右开的时间段。Flink为我们提供了一些内置的WindowAssigner，如滚动窗口、滑动窗口和会话窗口。
(具体说明请往下看)
2.1 滚动窗口（Tumbling Window）
滚动窗口模式下窗口之间不重叠，且窗口长度Size是固定的。我们可以用TumblingEventTimeWindows和TumblingProcessingTimeWindows创建一个基于Event Time或Processing Time的滚动时间窗口。窗口的长度可以用org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time中的seconds、minutes、hours和days来设置。
2.2 滑动窗口（Sliding Window）
滑动窗口以一个步长（Slide）不断向前滑动，窗口的长度固定。使用时，我们要设置Slide和Size。Slide的大小决定了 Flink 以多快的速度来创建新的窗口，Slide较小，窗口的个数会很多。Slide小于窗口的Size时，相邻窗口会重叠，一个元素会被分配到多个窗口；Slide大于Size，有些元素可能被丢掉。
2.3 会话窗口（Session Window）
会话窗口模式下，两个窗口之间有一个间隙，被称为Session Gap。当一个窗口在大于Session Gap的时间内没有接收到新数据时，窗口将关闭。在这种模式下，窗口的长度是可变的，每个窗口的开始和结束时间并不是确定的。我们可以设置定长的Session Gap，也可以使用SessionWindowTimeGapExtractor动态地确定Session Gap的长度。
参考资料：