1. 细粒度滑动窗口
在 Apache Flink 中，细粒度滑动窗口（Fine-grained Sliding Window）是处理数据流的一种窗口机制。滑动窗口允许对连续流数据进行批处理，能够对时间窗口内的数据进行聚合、分析或计算。细粒度滑动窗口特别适合需要频繁更新结果的场景。
1.1 滑动窗口的基本概念
滑动窗口由两个关键参数决定：
l 窗口大小（Window Size）：每个窗口覆盖的数据范围。
l 滑动步长（Slide Interval）：窗口每次移动的距离，即窗口的更新频率。
1.2 细粒度滑动窗口的特点
细粒度滑动窗口是指滑动步长相对窗口大小较小的滑动窗口。也就是说，窗口每次滑动的步长很小，可能只有一个事件或很短的时间间隔。这种窗口允许对流数据进行更细致的分析和更频繁的更新。
1.3 细粒度滑动的影响
当使用细粒度的滑动窗口（窗口长度远远大于滑动步长）时，重叠的窗口过多，一个数
据会属于多个窗口，性能会急剧下降。
根据Flink的窗口分配机制，每一条数据进入缓存时会计算一个开始时间以及一个结束时间，也就是这条数据的窗口。但是从图中可以看到一条数据会出现在多个窗口中，而每个窗口又是不同的对象，这个对象需要将数据存储在自己状态中才能实现对数据的计算，也就是一条数据被几个窗口重叠，就需要计算几次。
重叠次数=窗口大小/滑动步长
假设我们以 3 分钟的频率实时计算 App 内各个子模块近 24 小时的PV 和 UV。我们需要用粒度为 1440 / 3 = 480 的滑动窗口来实现它，细粒度的滑动窗口会带来性能问题，有两点：
1. 状态
对于一个元素，会将其写入对应的(key, window)二元组所圈定的 windowState 状态
中。如果粒度为 480，那么每个元素到来，更新 windowState 时都要遍历 480 个窗口并写
入，开销是非常大的。在采用 RocksDB 作为状态后端时，checkpoint 的瓶颈也尤其明显。
2. 定时器
每一个(key, window)二元组都需要注册两个定时器：一是触发器注册的定时器，用于
决定窗口数据何时输出；二是 registerCleanupTimer()方法注册的清理定时器，用于在窗
口彻底过期（如 allowedLateness 过期）之后及时清理掉窗口的内部状态。细粒度滑动窗
口会造成维护的定时器增多，内存负担加重。
2.优化思路
官方并未做出针对问题的解决方案。
2.1滚动窗口+在线存储+读时聚合的解决方案
(1) 从业务的视角来看，往往窗口的长度是可以被步长所整除的，可以找到窗口长度和窗口步长的最小公约数作为时间分片（一个滚动窗口的长度）。
(2) 每个滚动窗口将其周期内的数据做聚合，存到下游状态或打入外部在线存储（内存数据库如 Redis，LSM-based NoSQL 存储如 HBase）。
(3) 扫描在线存储中对应时间区间（可以灵活指定）的所有行，并将计算结果返回给前端展示。
参考的是Spark窗口的实现sparkstreaming滚动窗口和滑动窗口，也就是在Flink上实现类似Spark的功能。
2.2测试案例
2.2.1提交案例：统计最近 1 小时的 uv，1 秒更新一次（滑动窗口）
bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5 \
-Drest.flamegraph.enabled=true \
-Dyarn.application.queue=test \
-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \
-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \
-c com.atguigu.flink.tuning.SlideWindowDemo \
/opt/module/flink-1.13.1/myjar/flink-tuning-1.0-SNAPSHOT.jar \
--sliding-split false2.2.2执行结果分析
通过在Flink Dashboar中查看资源使用情况可以看见，滑动窗口是最耗费资源的，其达到一个顶峰。
2.2.3核心代码
if (isSlidingSplit) {
uvOneDS
.windowAll(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1)))
.reduce(
(value1, value2) -> value1 + value2, //聚合
new SplitTumbleWindowPAWF() //设置滚动窗口的状态(开始时间结束时间)
)
.keyBy(r -> 1)
.process(new SplitWindowAggFunction()).setParallelism(1) //设置窗口的并行度为1
.print().setParallelism(1);
}其中我们假设滑动窗口的步长为1秒，`TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1))`，这条语句将滑动窗口切割成很多个一秒钟的滚动窗口，每一秒聚合一次。
2.2.4滚动窗口的并行度
针对的数据量较小的情况，我们需要设置并行度为1，也就是滚动窗口按顺序、一条线的聚合起来。
public class SplitWindowAggFunction extends KeyedProcessFunction<Integer, Tuple3<String, String, Long>, Tuple3<String, String, Long>> {
ValueState<List<Tuple3<String, String, Long>>> splitListState;
List<Tuple3<String, String, Long>> splitList;
int splitNum;
Long windowUvCount;
Tuple3<String, String, Long> windowAggResult;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
splitListState = getRuntimeContext()
.getState(
new ValueStateDescriptor<List<Tuple3<String, String, Long>>>(
"splitListState",
Types.LIST(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.STRING, Types.LONG)),
new ArrayList<Tuple3<String, String, Long>>()
)
);
// 需求：60分钟的窗口，1秒的滑动 ===》 分片数=60分钟/1秒
splitNum = 60 * 60;
windowAggResult = new Tuple3<>();
}
@Override
public void processElement(Tuple3<String, String, Long> value, Context ctx, Collector<Tuple3<String, String, Long>> out) throws Exception {
// 每个时间分片的结果来，先清空统计值
windowAggResult.f2 = 0L;
// 将新的时间分片结果添加到List，删除第一个过期的时间分片
splitList = splitListState.value();
splitList.add(value);
if (splitList.size() >= splitNum) {
if (splitList.size() == (splitNum + 1)) {
splitList.remove(0);
}
// 对时间分片聚合(复用Tuple3对象，减小开销)
for (int i = 0; i < splitList.size(); i++) {
// 累加时间分片的统计结果
windowAggResult.f2 += splitList.get(i).f2;
// windowStart取第一个元素的 开始时间
if (i == 0) {
windowAggResult.f0 = splitList.get(i).f0;
}
// windowEnd取最后一个元素的 结束时间
if (i == (splitList.size() - 1)) {
windowAggResult.f1 = splitList.get(i).f1;
}
}
out.collect(windowAggResult);
}
}
}
2.2.5提交案例：统计最近 1 小时的 uv，1 秒更新一次（滚动窗口+状态存储）
bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5 \
-Drest.flamegraph.enabled=true \
-Dyarn.application.queue=test \
-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \
-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=2 \
-c com.atguigu.flink.tuning.SlideWindowDemo \
/opt/module/flink-1.13.1/myjar/flink-tuning-1.0-SNAPSHOT.jar \
--sliding-split true
可见当我们实现的由滑动窗口到滚动窗口的转化，Flink计算资源会得到极大改善。
3.总结
此项技术基于Flink 1.13，其对 SQL 模块的 Window TVF 进行了一系列的性能优化，可以自动对滑动窗口进行切片解决细粒度滑动问题。
