小记-------- Flink的waterMark的起始位置如何计算（源码分析）

  源码位置：  .timeWindow(Time.milliseconds(1000L))  timeWindow()

def timeWindow(size: Time): WindowedStream[T, K, TimeWindow] = {
  new WindowedStream(javaStream.timeWindow(size))
}

javaStream.timeWindow(size)

public WindowedStream timeWindow(Time size) {
   if (environment.getStreamTimeCharacteristic() == TimeCharacteristic.ProcessingTime) {
      return window(TumblingProcessingTimeWindows.of(size));
   } else {
      return window(TumblingEventTimeWindows.of(size));
   }
}

window(TumblingEventTimeWindows.of(size))

public Collection assignWindows(Object element, long timestamp, WindowAssignerContext context) {
   if (timestamp > Long.MIN_VALUE) {
      if (staggerOffset == null) {
         staggerOffset = windowStagger.getStaggerOffset(context.getCurrentProcessingTime(), size);
      }
      // Long.MIN_VALUE is currently assigned when no timestamp is present
      long start = TimeWindow.getWindowStartWithOffset(timestamp, (globalOffset + staggerOffset) % size, size);
      return Collections.singletonList(new TimeWindow(start, start + size));
   } else {
      throw new RuntimeException("Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). " +
            "Is the time characteristic set to 'ProcessingTime', or did you forget to call " +
            "'DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)'?");
   }
}

TimeWindow.getWindowsStartWithOffset(timestamp,(globalOffset + staggerOffset) % size, size)

public static long getWindowStartWithOffset(long timestamp, long offset, long windowSize) {
   return timestamp - (timestamp - offset + windowSize) % windowSize;
}

一直追到这个位置也就是WaterMark的计算公式 timestamp - （timestamp - offset +windowSize）% windowSize； 其中timestamp是我们每条数据元素本身自带的eventtime时间戳  windowSize是窗口时间也就是我们设置的。offset默认是0，主要是修改时区的，本次分析默认为0  因此公式可以简化为：timestamp -（timestamp + windowSize） % windowSize  一个数对自己取余数结果恒等于0 ，故再次简化为： timestamp - （timestamp % windowSize） 也就是时间戳减去时间戳对窗口时间的余数 => 也就是timestamp对windowSize的整数倍。 举个栗子： 假设元素时间戳为1547718199000  窗口大小为15000  单位均为毫秒 起始位置= 1547718199000 - （1547718199000 - 0 + 15000） % 15000                = 154771899000 - 4000                = 154771895000 所以第一个时间窗口为：[1547718195000 - 1547718210000)  前闭后开 ， 后面的窗口以此类推