Flink数据源跑了一段时间后，如果没有新数据过来，不会触发滚动窗口的数据计算，怎么处理的？

当Flink的数据源没有新数据到达时，滚动窗口将无法被触发进行数据计算。这种情况下，可以使用以下几种处理方式：

1. 使用allowedLateness允许一定时间的延迟：通过在滚动窗口上设置allowedLateness属性，可以为窗口引入一定的延迟容忍度。这样，在窗口关闭后一段时间内到达的数据仍然可以被计算。

2. 使用side output进行超时数据处理：可以在窗口计算过程中使用侧输出（Side Output）来捕获超时数据。通过定义一个超时的时间戳，当窗口关闭但未收到新数据时，可以将窗口中的数据发送到侧输出流，从而进行特殊处理或进一步分析。

3. 设置窗口的自动触发时间：通过设置窗口的自动触发时间（例如基于processing time的定时器），即使没有新数据到达，也可以按照一定的时间间隔触发窗口的计算。

4. 考虑使用其他类型的窗口：如果您对延迟容忍度有更高的要求，可以考虑使用会话窗口（Session Window）或处理时间滑动窗口（Processing Time Sliding Window），这些窗口类型可能更适合处理长时间没有新数据到达的情况。

在 Flink 中，滚动窗口（Tumbling Window）是一种常见的时间窗口，它将数据流分成固定长度的窗口，并对每个窗口内的数据进行聚合计算。对于滚动窗口，如果没有新数据到达，那么窗口不会发生更新，也就不会触发窗口计算。
如果您希望在没有新数据到达时也能够触发窗口计算，可以考虑使用 Flink 的事件时间（Event Time）机制。事件时间是基于事件发生的实际时间来进行计算的，而不是基于数据到达的时间或系统时间。通过使用事件时间，您可以在没有新数据到达时，根据窗口的水位线（Watermark）来触发窗口计算。
具体来说，您可以在数据源中添加一个带有时间戳的字段，用于指示事件发生的时间。然后，在 Flink 的数据处理流程中，您可以使用 assignTimestampsAndWatermarks() 方法来为数据流中的每个元素分配时间戳和水位线。同时，您可以使用 BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 或 AscendingTimestampExtractor 等内置的时间戳分配器，来根据数据流中的时间戳来生成水位线，从而触发窗口计算。
需要注意的是，在使用事件时间时，您需要确保源数据中的时间戳是正确的，并且水位线的生成和窗口计算策略是合理的。同时，在处

低流量可以考虑设置参数 table.exec.source.idle-timeout: 10s。是stream api可以搞个定时器，定时插入一条水位线来触发窗口计算。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”