process方法中ctx拿到的watermark为什么是上次的watermark?

Flink系列之:窗口聚合的进阶应用与性能调优 本文深入探讨了Flink窗口聚合的进阶应用与性能调优策略。从窗口聚合的核心原理出发,详细解析了四大窗口类型的适用场景,并介绍了增量聚合函数与Local-Global两阶段聚合优化技术。通过实际案例分享生产环境中的调优经验,包括状态管理、资源分配和迟到数据处理等关键技巧,帮助开发者提升Flink窗口聚合的性能与可靠性。 阅读详情

SingleOutputStreamOperator<DataBean> watered = maped.assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<DataBean>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ZERO).withTimestampAssigner(new SerializableTimestampAssigner<DataBean>() {
    @Override
    public long extractTimestamp(DataBean dataBean, long l) {
        return dataBean.getTs();
    }
}));

assignTimestampsAndWatermarks,生成水印方法,底层的类,会不断的执行一个定时任务就是 调用 onPeriodicEmit()周期的发送watermark

同时我们看到还有一个onEvent(),在每次收到数据后都会调用一次onEvent方法,不断比较上次的watermark和本次watermark的大小,如果比上次的大就替换成为新的watermark

  1. 到这:第一次 assignTimestampsAndWatermarks 的逻辑就是
  2. assignTimestampsAndWatermarks这个方法内部,会每200ms会调用一次onPeriodicEmit()方法,onPeriodicEmit会output.emitWatermark()输出watermark(maxTimestamp),还有个onEvent的方法,onEvent每次收到数据后会根据数据时间和maxTimestamp取最大值,然后不断更新它,就会根据数据的情况一直生成新的watermark。
  3. 但是当到了数据处理环节后,就不再是这样了
  4. 到了数据处理环节后,每个数据 和 watermark都被包装成了一个StreamElement,每次处理的时候会根据数据类型进行判断,是watermark则更新当前时间,是数据则是正常流程,因此在下游这两个方法不是异步方法,而是同步阻塞的。
  5. 因此新的数据只能拿到上次的watermark时间。

微信小程序Canvas水印实现与Taro插件开发 数字水印技术作为信息隐藏的重要分支,通过在图片中嵌入标识信息实现版权保护与溯源追踪。其核心原理是利用图像处理算法将水印数据编码到视觉不可见或难以去除的位置。在微信小程序生态中,Canvas组件为水印实现提供了理想的解决方案,既能保证实时渲染性能,又能利用微信封闭环境增强安全性。结合Taro跨端框架的插件系统,开发者可以封装出可复用的水印组件,适配不同平台特性。该技术特别适用于电商分享、文档防泄密等场景,其中Canvas离屏绘制和动态位置算法等优化手段能显著提升性能表现。随着小程序生态发展,水印功能已成为内容 阅读详情

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