业务上需要将同一个时间段的两种数据收集到一起做一些计算，这两种数据分别存在于Kafka的两个Topic中。计算逻辑是这样的：

    使用两个DataStream分别消费两个Topic中的数据，对两条流先分别设置WaterMark，然后union，接着进行keyBy操作，最后使用Window将同一个时间窗口中的两种数据汇聚在一起进行计算。但是发现程序无论是在本地运行还是在yarn-cluster模式下运行，只要并行度不为1，程序都不能正常执行。明明显示已经收到了数据，但是Window就是不触发：

 

Window何时触发：

    Window是通过Trigger来触发的，时间使用EventTime时默认使用EventTimeTrigger：

    每条数据进来的时候都会通过WindowOperator中的processElement()方法走到onElement()方法中。如果当前WaterMark大于窗口结束时间，那么就会立即触发窗口计算，否则会使用窗口结束时间注册一个触发器(Timer)，用于触发Window的计算(底层是Set结构，所以触发器会覆盖从而不会内存溢出)：

 

WaterMark何时更新：

    在对流使用assignTimestampsAndWatermarks之后，会对流中的元素调用用户定义的方法，然后生成WaterMark：

再将WaterMark broadcast出去：

broadcast出去的目的是为了下游再检查WaterMark的时候，以最小的那个WaterMark作为总体的WaterMark：

这里可以看到，最小的watermark居然是个负值(在调试了好一会之后)，也就是说至少有一个任务WaterMark一直没有更新，也就是说并行度为3的task里面有task没有接受到数据

 

Flink是如何消费Kafka数据的：

   

    Flink source用到了FlinkKafkaConsumer010，没有指定KafkaPartitioner的话，会通过FixedPartitioner来给出默认的partitioner方法，而默认的Flink partition的规则，就是Flink的并行度ID除以kafka partition length取余。程序的并行度为3，Kafka的Partition数量也为3，即每个Task消费一个Partition中的数据:

public int partition(T record, byte[] key, byte[] value, String targetTopic, int[] partitions) {
        Preconditions.checkArgument(partitions != null && partitions.length > 0, "Partitions of the target topic is empty.");
        return partitions[this.parallelInstanceId % partitions.length];
    }

然后使用命令检查发现，有两个Partition是没有数据的，所以导致两个Task的WaterMark一直更新不了：

 

解决方法：

    将WaterMark的并行度与Source的并行度设置不一致，使得数据进行Shuffle，从而使得Task都可以更新WaterMark，最终结果如下：

 

 

参考：

    https://www.jianshu.com/p/753e8cf803bb(问题定位：Flink水位线不触发问题)

    https://www.cnblogs.com/ljygz/p/11392952.html

    https://www.jianshu.com/p/c8c789ff5570(EventTimeTrigger解析)