flink跨窗口不能join数据的解决方案

在 Apache Flink 中实现不同窗口之间的 join 并不一定要借助状态来实现，尽管状态是一种常见的实现方式。除了使用状态管理外，Flink 还提供了其他方法来处理跨窗口的 join，其中包括：

1. Interval Join： 可以使用 interval join 来处理跨窗口的 join。这种方法不依赖于窗口，而是根据时间戳之间的时间间隔来决定元素是否匹配。

2. ProcessWindowFunction： Flink 的窗口函数 ProcessWindowFunction 允许你在窗口触发时执行自定义的处理逻辑，包括 join 操作。通过在窗口函数中处理不同窗口的数据，你可以实现跨窗口的 join，而不需要显式地管理状态。

3. CoProcessFunction： 如果需要同时处理两个输入流，并在其中一个流的事件到达时执行某些操作（例如 join），你可以使用 CoProcessFunction。这个函数可以让你在处理两个流时维护自己的状态，并在需要时进行 join 操作。

虽然状态是一种常见的用于处理跨窗口 join 的方法，但在某些情况下，上述方法可能更适合特定的需求或场景。因此，在选择实现方式时，你应该根据具体的要求和性能考虑来进行权衡。