🪟 1. 基于時間驅動的滾動時間窗口（Tumbling Time Window - Time-based）

? 定義：

• 每隔固定的時間周期開啟一個新的窗口。
• 窗口之間不重疊。

🕒 示例：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> windowedStream = stream.keyBy(keySelector).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))) // 每5秒一個窗口.sum(1);

🔍 特點：

屬性	描述
類型	Keyed 或 Non-Keyed
時間戳	依賴事件時間或處理時間
觸發機制	固定時間觸發
應用場景	統計每 N 秒的數據總量（如每分鐘訂單數）

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🧊 2. 基于事件驅動的滾動時間窗口（Tumbling Count Window - Event-based）

? 定義：

• 每收集固定數量的元素后觸發一次窗口計算。
• 不依賴時間，只依賴元素個數。

📏 示例：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> windowedStream = stream.keyBy(keySelector).countWindow(10) // 每收到10條數據就觸發一次計算.sum(1);

🔍 特點：

屬性	描述
類型	Keyed 或 Non-Keyed
時間戳	無時間概念，僅按元素數量劃分
觸發機制	元素數量達到設定值
應用場景	當數據量穩定但時間不確定時使用（如每100個傳感器讀數統計一次）

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?? 3. 基于時間驅動的滑動時間窗口（Sliding Time Window - Time-based）

? 定義：

• 窗口每隔一定時間“滑動”一次，窗口長度固定。
• 窗口之間有重疊。

🕒 示例：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> windowedStream = stream.keyBy(keySelector).window(SlidingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5))) // 窗口長10s，每5s滑動一次.sum(1);

🔍 特點：

屬性	描述
類型	Keyed 或 Non-Keyed
時間戳	依賴事件時間或處理時間
觸發機制	固定時間間隔觸發
應用場景	需要連續、實時更新統計數據（如每5秒查看過去10秒的平均值）

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📐 4. 基于事件驅動的滑動時間窗口（Sliding Count Window - Event-based）

? 定義：

• 每隔固定數量的元素滑動一次窗口，窗口長度也以元素個數為單位。
• 窗口之間可以部分重疊。

📏 示例：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> windowedStream = stream.keyBy(keySelector).countWindow(10, 5) // 窗口包含10個元素，每5個元素滑動一次.sum(1);

🔍 特點：

屬性	描述
類型	Keyed 或 Non-Keyed
時間戳	無時間概念，僅基于元素數量
觸發機制	元素數量達到設定滑動步長
應用場景	數據速率不均，需要定期更新統計（如每100個請求統計前200個的平均響應時間）

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🛎? 5. 會話窗口（Session Window）

? 定義：

• 根據活動間隙（gap） 來劃分窗口。
• 如果兩個元素之間的時間差超過設定的 gap，則屬于不同的窗口。

🕒 示例：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> windowedStream = stream.keyBy(keySelector).window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(1))) // 1分鐘內無新事件視為會話結束.sum(1);

🔍 特點：

屬性	描述
類型	Keyed 或 Non-Keyed
時間戳	通常基于事件時間
觸發機制	檢測到會話間隔（gap）
應用場景	用戶行為分析（如點擊流、登錄日志等），識別用戶活躍時間段

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📊 總結對比表

窗口類型	劃分依據	是否重疊	觸發條件	示例
滾動時間窗口	時間	否	時間到達	TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))
滾動計數窗口	元素個數	否	數量達到	countWindow(10)
滑動時間窗口	時間	是	時間滑動	SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5))
滑動計數窗口	元素個數	是	數量滑動	countWindow(10, 5)
會話窗口	事件間隔	動態	間隔超過gap	EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(1))

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? 選擇建議

場景	推薦窗口類型
實時監控每 N 秒匯總一次	滾動時間窗口
數據按批次處理（如每100條）	滾動計數窗口
需要平滑的實時指標（如移動平均）	滑動時間窗口
數據頻率不規則但需定期統計	滑動計數窗口
分析用戶行為（如點擊流、登錄會話）	會話窗口