背景
在流计算中，数据流是无限的，无法直接进行计算，因此Flink提出了window的概念（若干元素的集合）作为流计算的基本单元进行数据处理。
窗口机制
窗口机制实质上是Flink的算子operator对数据流的处理过程：数据流如何被拆分成window，何时触发计算逻辑等，如下图所示。
处理过程： 当数据流中的元素到达算子operator后，首先由WindowAssigner决定将该元素分配到哪个窗口（包括创建窗口）；每个窗口对应一个Trigger，当有新的元素插入或者定时器超时后，如果存在Evictor则通过它对窗口中的元素进行过滤；否则，直接调用窗口函数进行逻辑计算输出结果；
关键组件
- WindowAssigner
作用：将流中的元素分配到对应窗口（零个或多个）；
A WindowAssigner assigns zero or more Windows to an element；
- Window
作用：若干元素的集合；
创建：数据流的元素到达时由WindowAssigner分配和创建；
Generally speaking, a window defines a finite set of elements on an unbounded stream. This set can be based on time (as in our previous examples), element counts, a combination of counts and time, or some custom logic to assign elements to windows.
- Trigger
作用：决定窗口何时被计算或清除；
特点：每个窗口都绑定一个Trigger；
触发时机：有新的元素插入或者Trigger上的定时器超时；
执行动作：continue（不做任何操作），fire（处理窗口数据），purge（移除窗口和窗口中的数据），或者 fire + purge；
A Trigger determines when a pane of a window should be evaluated to emit the results for that part of the window.
- Evictor（可选）
作用：过滤窗口中的元素，相当于filter；
执行时机：trigger后，window function后；
An Evictor can remove elements from a pane before/after the evaluation of WindowFunction and after the window evaluation gets triggered by a Trigger;
- Window Functions
作用：具体的处理逻辑；
参考：