Flink CDC里flink 在watemark内数据乱序，对数据使用event_time重新排？

在Apache Flink的流处理中，当接收到的数据存在乱序（out-of-order）时，特别是在使用了event-time语义的情况下，Flink确实会根据event_time对这些乱序数据进行重新排序。 watermark机制是用来处理乱序事件的核心组成部分。

具体来说：

1. Event Time：在Flink中，event time指的是事件实际发生的时间戳，它通常由事件自身携带。

2. Watermarks：水印（Watermark）是一种衡量事件时间进度的概念，它代表了到目前为止系统认为不会再有更早时间戳的事件到达的一个时间点。一旦水印时间戳推进到了某个窗口的结束时间，Flink就会触发对该窗口内数据的处理，即使还有晚到但时间戳早于水印时间戳的事件。

3. 乱序处理：当乱序事件（即事件时间戳小于当前水印时间戳）到达时，它们会被放入状态后缓存起来，直到相应的窗口触发计算。这样，即使在watermark之内存在乱序数据，最终基于event_time窗口的结果仍然是正确的，因为Flink会等待足够长的时间（由watermark策略决定）来处理那些可能稍晚到达但属于同一窗口的乱序事件。

是的，Flink CDC支持使用event_time对数据进行重新排序并输出。当遇到watermark内的数据乱序时，Flink会根据每个事件的实际时间戳（event_time）来进行排序和处理。

在Flink CDC中，你可以使用AssignerWithPeriodicWatermarks接口来指定如何生成watermark。通过实现该接口，你可以定义一个分配器（assigner），用于将事件的时间戳分配给不同的watermark。同时，你还可以定义一个窗口函数（window function），用于根据指定的时间范围对数据进行分组和聚合操作。

下面是一个示例代码片段，展示了如何在Flink CDC中使用event_time进行数据排序和输出：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.streaming.util.serialization.KeyedSerializationSchema;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class FlinkCDCExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 配置Kafka消费者参数
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        properties.setProperty("group.id", "test");
        properties.setProperty("enable.auto.commit", "true");
        properties.setProperty("auto.offset.reset", "earliest");

        // 创建Kafka消费者
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                "your-topic",
                new SimpleStringSchema(),
                properties);

        // 添加Kafka消费者到流执行环境
        env.addSource(kafkaConsumer)
                // 解析JSON字符串为Java对象
                .map(new JSONDeserializationSchema())
                // 根据字段名提取事件时间戳和数据内容
                .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor<YourEventClass>(Time.seconds(10)) {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(YourEventClass element) {
                        return element.getEventTime(); // 返回事件的实际时间戳
                    }
                })
                // 根据事件时间戳进行排序和分组操作
                .keyBy((KeySelector<YourEventClass, String>) YourEventClass::getKey)
                // 使用窗口函数进行聚合操作，这里以滚动窗口为例
                .timeWindow(Time.minutes(1))
                // 自定义窗口函数逻辑，例如打印输出或写入外部存储等操作
                .apply((WindowFunction<YourEventClass, Void, String, TimeWindow>) (key, window, input, collector) -> {
                    for (YourEventClass event : input) {
                        System.out.println("Key: " + key + ", Event: " + event); // 打印输出数据内容
                    }
                    collector.collect(); // 清空窗口数据并触发窗口计算操作
                });

        // 执行流处理任务
        env.execute("Flink CDC Example");
    }
}

在上面的示例中，你需要根据你的实际情况修改Kafka消费者的配置信息、JSON解析逻辑以及窗口函数的具体实现。通过使用assignTimestampsAndWatermarks方法指定时间戳提取器，Flink会根据事件的实际时间戳进行排序和处理。然后，你可以使用keyBy方法对数据进行分组，并使用timeWindow方法定义窗口的范围和滑动步长。最后，你可以在窗口函数中编写自定义的逻辑来处理窗口内的数据。