Flink为常见的事件时间处理操作提供了直观且易于使用的原语，同时暴露了表达性很强的API，用户可以使用自定义算子实现更高级的事件时间应用程序。很好地理解Flink的内部时间处理，对于实现这样的高级应用程序会有很大帮助，有时也是必需的。上一章介绍了Flink利用两个概念来支持事件时间语义：记录时间戳（timestamps）和水位线（watermarks）。接下来，我们将描述Flink如何在内部实现并处理时间戳和水位线，进而支持具有事件时间语义的流式应用程序。
时间戳（Timestamps）
由Flink事件时间流应用程序处理的所有记录都必须伴有时间戳。时间戳将数据与特定时间点相关联，通常就是数据所表示的事件发生的时间点。而只要时间戳大致跟数据流保持一致，基本上随着数据流的前进而增大，应用程序就可以自由选择时间戳的含义。不过正如“时间语义”一节中所讨论的，在现实场景中，时间戳基本上都是乱序的，所以采用“事件时间”而非“处理事件”往往会显得更为重要。
当Flink以事件时间模式处理数据流时，它会根据数据记录的时间戳来处理基于时间的算子。例如，时间窗口算子根据相关时间戳将数据分配给不同的时间窗口。Flink将时间戳编码为16字节的长整型值，并将其作为元数据附加到数据记录中。它的内置运算符会将这个长整型值解释为一个具有毫秒精度的Unix时间戳，也就是1970-01-01-00:00:00.000以来的毫秒数。当然，如果用户进行了自定义，那么运算符可以有自己的解释，例如，可以将精度调整到微秒。
水位线(Watermarks)
除了时间戳，基于事件时间的Flink应用程序还必须支持水位线（