想啥呢，小宝贝，还不三连？？？（关注 + 点赞 + 再看），对博主的肯定，会督促博主持续的输出更多的优质实战内容！！！

1.序篇

源码公众号后台回复1.13.2 cumulate window 的奇妙解析之路获取。

此节就是窗口聚合章节的第三篇，上节介绍了 1.13 window tvf tumble window 实现，本节主要介绍 1.13. window tvf 的一个重磅更新，即 cumulate window。

本节从以下几个章节给大家详细介绍 cumulate window 的能力。

应用场景介绍
预期的效果
解决方案介绍
总结及展望篇

2.应用场景介绍

先来一个简单的小调查：在实时场景中，你见到过最多的指标需求场景是哪一种？

答案：博主相信，占比比较多的不是 PCU（即同时在线 PV，UV），而是周期内累计 PV，UV 指标（如每天累计到当前这一分钟的 PV，UV）。因为这类指标是一段周期内的累计状态，对分析师来说更具统计分析价值，而且几乎所有的复合指标都是基于此类指标的统计（不然离线为啥都要一天的数据，而不要一分钟的数据呢）。

本文要介绍的就是周期内累计 PV，UV 指标在 flink 1.13 版本的最优解决方案。

3.预期的效果

先来一个实际案例来看看在具体输入值的场景下，输出值应该长啥样。

指标：每天的截止当前分钟的累计 money（sum(money)），去重 id 数（count(distinct id)）。每天代表窗口大小为 1 天，分钟代表移动步长为分钟级别。

来一波输入数据：

time	id	money
2021-11-01 00:01:00	A	3
2021-11-01 00:01:00	B	5
2021-11-01 00:01:00	A	7
2021-11-01 00:02:00	C	3
2021-11-01 00:03:00	C	10

预期输出数据：

time	count distinct id	sum money
2021-11-01 00:01:00	2	15
2021-11-01 00:02:00	3	18
2021-11-01 00:03:00	3	28

转化为折线图长这样：

当日累计

可以看到，其特点就在于，每一分钟的输出结果都是当天零点累计到当前的结果。

4.解决方案介绍

4.1.flink 1.13 之前

可选的解决方案有两种

tumble window（1天窗口） + early-fire（1分钟）
group by（1天） + minibatch（1分钟）

但是上述两种解决方案产出的都是 retract 流，关于 retract 流存在的缺点见如下文章：

[

踩坑记 | flink sql count 还有这种坑！

](mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk…)

并且 tumble window + early-fire 的触发机制是基于处理时间而非事件时间，具体缺点见如下文章：

mp.weixin.qq.com/s/L8-RSS6v3…

4.2.flink 1.13 及之后

诞生了 cumulate window 解法，具体见官网链接：

nightlies.apache.org/flink/flink…

如下官网文档所示，介绍 cumulate window 的第一句话就是 cumulate window 非常适合于之前使用 tumble window + early-fire 的场景。可以说 cumulate window 就是在用户计算周期内累计 PV，UV 指标时，使用了 tumble window + early-fire 后发现这种方案存在了很多坑的情况下，而诞生的！

cumulate window

其计算机制如下图所示：

cumulate window

还是以刚刚的案例说明，以天为窗口，每分钟输出一次当天零点到当前分钟的累计值，在 cumulate window 中，其窗口划分规则如下：

[2021-11-01 00:00:00, 2021-11-01 00:01:00]
[2021-11-01 00:00:00, 2021-11-01 00:02:00]
[2021-11-01 00:00:00, 2021-11-01 00:03:00] ...
[2021-11-01 00:00:00, 2021-11-01 23:58:00]
[2021-11-01 00:00:00, 2021-11-01 23:59:00]

第一个 window 统计的是一个区间的数据；第二个 window 统计的是第一区间和第二个区间的数据；第三个 window 统计的是第一区间，第二个区间和第三个区间的数据。

那么以 cumulate window 实现上述的需求，具体的 SQL 如下：

SELECT UNIX_TIMESTAMP(CAST(window_end AS STRING)) * 1000 as window_end, 
      window_start, 
      sum(money) as sum_money,
      count(distinct id) as count_distinct_id
FROM TABLE(CUMULATE(
         TABLE source_table
         , DESCRIPTOR(row_time)
         , INTERVAL '60' SECOND
         , INTERVAL '1' DAY))
GROUP BY window_start, 
        window_end

复制代码

其中 CUMULATE(TABLE source_table, DESCRIPTOR(row_time), INTERVAL '60' SECOND, INTERVAL '1' DAY) 中的INTERVAL '1' DAY 代表窗口大小为 1 天，INTERVAL '60' SECOND，窗口划分步长为 60s。

其中 window_start, window_end 字段是 cumulate window 自动生成的类型是 timestamp(3)。

window_start 固定为窗口的开始时间。window_end 为一个子窗口的结束时间。

最终结果如下。

输入数据：

row_time	id	money
2021-11-01 00:01:00	A	3
2021-11-01 00:01:00	B	5
2021-11-01 00:01:00	A	7
2021-11-01 00:02:00	C	3
2021-11-01 00:03:00	C	10

输出数据：

window_end	window_start	sum_money	count_distinct_id
2021-11-21T00:01	1635696000000	2	15
2021-11-21T00:02	1635696000000	3	18
2021-11-21T00:03	1635696000000	3	28

Notes：天级别窗口划分的时候一定要注意时区问题喔！nightlies.apache.org/flink/flink…

4.3.cumulate window 原理解析

首先 cumulate window 是一个窗口，其窗口计算的触发也是完全由 watermark 推动的。与 tumble window 一样。

以上述天窗口分钟累计案例举例：cumulate window 维护了一个 slice state 和 merged state，slice state 就是每一分钟内窗口数据（叫做切片），merged state 的作用是当 watermark 推动到下一分钟时，这一分钟的 slice state 就会被 merge 到 merged stated 中，因此 merged state 中的值就是当天零点到当前这一分钟的累计值，我们的输出结果就是从 merged state 得到的。