算子实例的事件时间是否可能变小？基于Flink并行流水印的技术问询

首先，先明确Flink并行流水印的核心规则：

算子的当前事件时间为其所有输入流事件时间的最小值

接下来咱们拆解你提到的两个场景：

场景1：水印29先到达，之后水印14到达 #

这里要先纠正一个小误解：每个输入流的水印是单调递增的，而且算子的事件时间是取所有输入流当前水印的最小值。

当水印29先到达窗口(1)时，另一个输入流（也就是会发水印14的那个流）此时还没发送任何水印，或者它的水印还停留在比14更小的初始值（比如负无穷）。这时候窗口的事件时间会取min(29, 初始值)，也就是初始值，而不是直接设为29。

当之后水印14到达时，这个输入流的水印更新为14（注意：这个流的水印必须是单调递增的，所以14肯定比它之前的水印大），此时窗口的事件时间就变成min(29,14)=14——这看起来像是事件时间“变小”，但本质是因为我们之前只拿到了一个流的水印，现在两个流的水印都齐了，取到了真正的最小值而已。

场景2：之后数据源(2)生成的水印39到达 #

当数据源(2)的水印39到达时，这个流的水印更新为39（同样，39必须比它之前的14大，符合单调递增规则）。此时窗口的两个输入流水印分别是29（来自第一个流）和39（来自第二个流），所以窗口的事件时间会取min(29,39)=29。只有当第一个流的水印也更新到大于等于29（比如到30）时，窗口的事件时间才会跟着上升到30。

总结一下：窗口的事件时间始终是所有输入流当前水印的最小值，而且单个输入流的水印只会涨不会跌，所以窗口的事件时间整体趋势是单调递增的——偶尔看起来“下降”，只是因为之前没拿到所有输入流的水印，现在补全后取到了更小的有效值而已。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者YuFeng Shen