一.引言
Flink 使用 windowAll 生成 AllwindowedStream 后调用 Trigger 执行窗口触发逻辑，下面对 Trigger 触发器做一个基本的了解。
二.Trigger 简介
Trigger 翻译为触发，扳机，其作用为在一定条件下触发窗口进行计算，如果是内部 operator 则执行对应 operator，如果自定义实现了 ProcessAllWindowFunction，则触发自定义执行逻辑。触发器决定窗口(由窗口赋值器形成)何时准备由窗口函数处理。每个WindowAssigner都有一个默认的触发器。如果默认触发器不符合您的需要，您可以使用trigger(…)指定一个自定义触发器。Trigger 多见于将大窗口的数据实时输出，例如针对 100s 的窗口，每 10s 触发一次数据执行窗口逻辑。
1.触发器方法
· onElement
public abstract TriggerResult onElement(T var1, long var2, W var4, Trigger.TriggerContext var5) throws Exception;
对于添加到窗口中的每个元素，都会调用onElement()方法。以最基础的 CountTrigger 为例，每当元素到达，对应 Trigger 类都会进行计数器累加和判断，如果到达数量累加至对应 count，则进行触发执行一次窗口逻辑。
· onEventTime
public abstract TriggerResult onEventTime(long var1, W var3, Trigger.TriggerContext var4) throws Exception;
当注册的事件时间定时器触发时，调用onEventTime()方法。一般触发后会重置执行时间或注册下一次执行的 eventTime。
· onProcessingTime
public abstract TriggerResult onProcessingTime(long var1, W var3, Trigger.TriggerContext var4) throws Exception;
当注册的处理时间计时器触发时，将调用onProcessingTime()方法。基本处理方式同上。
· onMerge
public void onMerge(W window, Trigger.OnMergeContext ctx) throws Exception {
throw new UnsupportedOperationException("This trigger does not support merging.");
}onMerge()方法与有状态触发器相关，当它们对应的窗口合并时，可以合并两个触发器的状态，例如使用会话窗口时。两个窗口合并时，合并二者的状态值，可以看做是 reduce 函数，将 TimeWindow1 和 Timewindow2 的 state 变量合二为一。
· clear
public abstract void clear(W var1, Trigger.TriggerContext var2) throws Exception;
最后，clear()方法执行删除相应窗口时所需的任何操作。以最基础的 CountTrigger 为例，clear 会清空计数器状态，即重新置为0。
· canMerge
public boolean canMerge() {
return false;
}trigger 是否支持 onMerge 方法合并二者状态。
2.触发器状态
onElement，onProcessTime，onEventTime 三个方法都会返回一个 TriggerResult，该类为枚举类，对应了执行方法后返回的窗口操作。
· TriggerResult.CONTINUE - 跳过，什么都不做
· TriggerResult.FIRE - 触发窗口计算
· TriggerResult.PURGE - 清除窗口元素
· TriggerResult.FIRE_AND_PURGE - 触发窗口操作，随后清空窗口元素
以 CountTrigger 为例，每攒够 Count 个元素，都会返回 TriggerResult.FIRE 执行窗口逻辑，而未够 Count 数量时则会 TiggerResult.CONTINUE。
3.Flink 自带 Trigger
Flink org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers 类下自带如下窗口触发器，如果需要自定义触发器则只需实现 Trigger 类的触发器方法，例如可以结合 CountTrigger 和 ProcessingTimeTrigger 实现基于处理条数和处理时间的双重触发器 CountAndProcessingTime Trigger。
| ContinuousEventTimeTrigger | 连续事件时间触发器 |
| ContinuousProcessingTimeTrigger | 连续处理时间触发器 |
| CountTrigger | 计数触发器 |
| DeltaTrigger | 阈值触发器 |
| EventTimeTrigger | 事件时间触发器 |
| ProcessingTimeoutTrigger | 处理时间超时触发器 |
| ProcessingTimeTrigger | 处理时间触发器 |
| PurgingTrigger | 强制 PURGE 触发器 |
三.API 示例
1.Scala 示例
下述示例将原始 DataStream 按10s进行滚动窗口聚合，其中 Trigger 设置为 CountTrigger，每满足 30 个元素进行一次触发。
val allwindowedStream = dataStream
.windowAll(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.trigger(CountTrigger.of[TimeWindow](30L))
.process(new ProcessAllWindowFunction[String, String, TimeWindow] {
override def process(context: Context, elements: Iterable[String], out: Collector[String]): Unit = {
val info = elements.toArray.mkString(",")
out.collect(info)
}
}).setParallelism(1)
allwindowedStream.print()Tips：
Trigger 参数需要指定 implict T 即 of 后面的 [TimeWindow]，这里如果添加对应数据的输出类型 T，则会报错 Required: Trigger[_ >: String,_ >: TimeWindow] :
Required: Trigger[_ >: String,_ >: TimeWindow]
Found: ContinuousProcessingTimeTrigger[String]2.Java 示例
下述示例针对原始 DataStream 生成 10s 的滚动窗口，并且按连续处理时间每 5s 触发一次窗口的处理逻辑即 ProcessFunction。
dataStream
.setParallelism(processParallel)
.windowAll(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10)))
.trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(5)))
.process(new ProcessFunction())
.addSink(outputSink)
.setParallelism(processParallel)
.print()四.总结与注意事项
1.默认触发器
基于 EventTime 的窗口默认使用 EventTimeTrigger，基于 ProcessTime 的窗口默认使用 ProcessingTimeTrigger
2.GlobalWindow
GlobalWindow的默认触发器是永不触发的NeverTrigger。因此，在使用GlobalWindow时，您总是必须定义一个自定义触发器。
3.窗口触发逻辑
一旦触发器确定窗口已经准备好进行处理，它就会触发，也就是说，它返回FIRE或FIRE_AND_PURGE。这是窗口操作符发出当前窗口结果的信号。给定一个带有ProcessWindowFunction的窗口，所有元素都被传递给ProcessWindowFunction。带有ReduceFunction或AggregateFunction的窗口只是发送它们的聚合结果。
4.FIRE AND PURGE
FIRE 触发窗口不清除窗口元素，PURGE 触发窗口但会清除窗口元素，进行自定义编辑时需要注意，避免窗口触发后损失一批数据，其次 PURGE 只会清除窗口的元素，窗口一些自定义的元数据和基本属性并不会清除。