处理无限数据流时，需要将时间划分为有限的片段以计算聚合结果。虽然基本的滚动窗口足以满足简单的监控需求，但精确的流处理，则需处理事件发生时间与到达操作符时间之间的不一致性。这种差异，通常由网络延迟或分布式系统滞后引起，使得精确的时间属性和窗口操作逻辑变得必要。

本章考察 Flink 用来追踪时间进程并管理窗口内状态的机制。我们侧重区分 事件时间与处理时间，以及在事件乱序到达时如何保持数据准确性。你将分析水位线作为时间进程主要标志的作用。水位线 $W(t)$ 在流中传递，表明所有时间戳小于 $t$ 的事件均已到达。

除了标准的时钟对齐 (alignment)窗口，我们将实现动态窗口操作策略。用户行为常以爆发式出现，而非固定间隔，这使得会话窗口（根据活动间隔对事件进行分组）成为一种更准确的数据分析模型。我们还将配置自定义触发器和淘汰器。这些组件让你可以定义复杂的条件，决定何时评估窗口内容或清除数据，提供了超出默认行为的控制能力。

处理延迟数据是构建可靠数据管道的必需。丢弃水位线之后到达的事件可以降低延迟，但通常会违反严格的一致性要求。我们将配置允许的延迟参数 (parameter)，并将延迟到达的事件路由到侧输出，确保所有数据都得到处理，即使它们超出预期的时间范围。到本章结束时，你将能实现窗口操作逻辑，在延迟、完整性和准确性之间取得平衡。