Flink 窗口 触发器 ContinuousEventTimeTrigger

短窗口的计算由于其窗口期较短，那么很快就能获取到结果，但是对于长窗口来说短窗口时间比较长，如果等窗口期结束才能看到结果，那么这份数据就不具备实时性，大多数情况我们希望能够看到一个长窗口的结果不断变动的情况，

对此Flink提供了ContinuousEventTimeTrigger连续事件时间触发器与ContinuousProcessingTimeTrigger连续处理时间触发器，指定一个固定时间间隔interval，不需要等到窗口结束才能获取结果，能够在固定的interval获取到窗口的中间结果。

ContinuousEventTimeTrigger

该类表示连续事件时间触发器，用在EventTime属性的任务流中，以事件时间的进度来推动定期触发。

<1> 其中的onElement方法：

	@Override
    public TriggerResult onElement(Object element, long timestamp, W window, TriggerContext ctx) throws Exception {

        if (window.maxTimestamp() <= ctx.getCurrentWatermark()) {
            // if the watermark is already past the window fire immediately
            return TriggerResult.FIRE;
        } else {
            ctx.registerEventTimeTimer(window.maxTimestamp());
        }

        ReducingState<Long> fireTimestamp = ctx.getPartitionedState(stateDesc);
        if (fireTimestamp.get() == null) {
            long start = timestamp - (timestamp % interval);
            long nextFireTimestamp = start + interval;
            ctx.registerEventTimeTimer(nextFireTimestamp);
            fireTimestamp.add(nextFireTimestamp);
        }

        return TriggerResult.CONTINUE;
    }

对于每一条数据都会经过onElement处理，

这部分是用于判断是否触发窗口函数或者注册一个窗口endTime的定时触发器，endTime定时器最终触发窗口函数，就能够得到一个最终的窗口结果。
一旦流水位线达到了窗口的endTime，那么就会触发最终的函数。

	/** When merging we take the lowest of all fire timestamps as the new fire timestamp. */
    private final ReducingStateDescriptor<Long> stateDesc =
            new ReducingStateDescriptor<>("fire-time", new Min(), LongSerializer.INSTANCE);

这部分，ReducingState是context调用getPartitionedState方法，返回下一次的窗口函数触发时间
getPartitionedState：检索可用于与之交互的State对象容错状态，范围为当前触发器调用的窗口和键。
如果获取到保存下一次触发时间的状态为null，那么就会初始化，这里的初始化逻辑：
假设当前时间戳为110，调用函数的间隔时间即interval为25，那么
start=110-110%25=110-10=100
nextFireTimestamp=100+25=125
这就是距离当前时间戳最近的触发时间。