此“超时”非彼“超时”
在我们开始这篇文章之前，我们必须要先弄清除一下问题：为什么流的上的状态会有“超时”问题？超时机制是为什么样的业务场景而设计的？通常情形下，人们一种直白的想法是：某种状态在长时间没有得到来自新数据的更新时，我们可以认为这个状态是“超时”了，它应该不复存在了，应该永远的被移除掉。然而遗憾的时是，Spark对于“状态”以及“超时”是另外一种理解：
Spark认为既然流是没有边界的，那么以某个key产生的支流（就是mapGroupsWithState或者flatMapGroupsWithState维护的有状态的流)上的“状态”（一个Key对应的GroupState实例）也将是“不眠不休”的，即永不会消亡，而在GroupState上对State对象的移除动作并不是对当前“状态”的一种终结操作，新的State对象会在新数据的驱动下被重新创建出来，同样的，对于GroupState上的“超时”，它也不是像我们前面预想的那样：是代表着一种由于流的“终结”而触发的“绝响”（超时过后，这条支流及其状态将不复存在），而也只是永不消亡的GroupState实例上的某个中间状态！同样的，超时处理完后，还是会有新的数据进来，新的State对象还是会在新数据的驱动下被重新创建出来。
所以，如果你的业务逻辑是存在一系列的“事件”，这些“事件”前后关联，形成一种session，OK，你自然会想到以session的ID为Key为每个session构建一个自维护的State来维持这个session, 但如果这个session会终结的，那么你这样做就会出问题。首先，如前所述，这个构建出来的状态是永远不会消亡的，它会一直存在而不会被资源回收，更重要的是，如果你是寄希望通过超时来触发session的终结操作，则这将可能永远不会被触发，因为在Spark上，所有自维护（任意）状态的流，超时都是在有新的数据进入时检测时间差来判定的，当你的session发出最后一个“事件”后，不会再新的事件发生让spark来触发超时检测了！
基于处理时间和事件和事件时间的超时处理的异同
对于自维护的状态，超时既可以基于处理时间(i.e. GroupStateTimeout.ProcessingTimeTimeout) 又可以基于事件时间 (i.e. GroupStateTimeout.EventTimeTimeout)，如果选择了基于”处理时间“，则超时的duration是通过GroupState.setTimeoutDuration来设定的，但是超时并非是严格地发生在设定的duration的时间点上，而是在当刚刚超过duration的那次trigger发生时，所以说timeout并没有一个严格的“上限”（也就是最晚发生的时间，相对应的“下限“是指最早的发生时间，这个时间是刚好在duration的时间点上），举个例子：如果流上在最近一段时间没有任何数据，则整个负责维护状态的函数根本不会被触发，也就不会执行任何超时检测，直到有新的数据到达，这样有可能会导致在很长时间之后才会触发超时处理，而并不是在规定的那个超时时间点上触发的，这就是所谓的timeout并没有严格的“上限”的意思。
如果选择的是基于“事件时间”，首先要开启基于事件时间框架，即必须在查询中使用Dataset.withWatermark()，然后需要在GroupState中使用GroupState.setTimeoutTimestamp()设定超时，setTimeoutTimestamp有两类版本，一类是设定一个固定时间戳，另一类是在一个指定的时间戳上再指定一个duration, 前者适用于那些有明确超时时间点的场景，后者适用于那些在某个最新的事件时间上再追加一个duration的场景。但是有一点是非常重要和清楚的，就是这个每次设定的超时时间戳是不能晚于watermark的！因为Spark在基于”事件时间“ 判定超时的原则就是：当且仅当watermark超过(晚于)了设定的timeout!某种意义上，我们可以认为watermark是当前“状态实例”（不是GroupState，而是它包裹的那个State对象）认定”存活“的一个”开始“的时间界限，timeout是当前”状态实例“认定”存活“的一个”截止“的时间界限，如果开始的时间比截止的时间还要晚，说明这个状态实例超时了！最后，在基于”事件时间“时，对于实际的超时时间也是没有一个准确的”上限“的，这和基于“事件时间”的超时判定的原因是一样的，因为watermark也是在流中有新数据时才会被触发更新，进而计算超时的时间。