flink滚动窗口怎么实现的

Flink中的滚动窗口（Tumbling Window）是一种基于固定大小的窗口，每个窗口的大小是固定的，不会重叠。滚动窗口的实现依赖于WindowAssigner和Trigger两个抽象类。

WindowAssigner是用来将输入数据流划分为窗口的，它有两个主要的方法：

- assignWindows(element, timestamp): 将一个元素分配到一个或多个窗口中，返回窗口的集合。
- getDefaultTrigger(env): 获取默认的Trigger对象，用于触发窗口计算。

Trigger是用来控制窗口的计算和输出的，它有三个主要的方法：

- onElement(element, timestamp, window, ctx): 处理输入元素，返回TriggerResult，表示是否触发窗口计算。
- onProcessingTime(time, window, ctx): 处理处理时间，返回TriggerResult，表示是否触发窗口计算。
- onEventTime(time, window, ctx): 处理事件时间，返回TriggerResult，表示是否触发窗口计算。

在Flink中，可以使用如下代码来实现一个滚动窗口：

DataStream<Tuple2<String, Integer>> input = ...;

// 定义一个滚动窗口大小为10秒的窗口分配器
WindowAssigner<Object, TimeWindow> windowAssigner = TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10));

// 定义一个触发器，当窗口中的元素数量达到3个时触发计算
Trigger<Object, TimeWindow> trigger = Trigger.<Object, TimeWindow>create("my_trigger", new MyTrigger());

input
    .keyBy(0)
    .window(windowAssigner)
    .trigger(trigger)
    .reduce(new MyReducer())
    .print();

在上面的代码中，我们使用TumblingProcessingTimeWindows定义了一个滚动窗口，窗口大小为10秒，然后定义了一个触发器，当窗口中的元素数量达到3个时触发计算。最后使用reduce函数对窗口中的元素进行聚合，然后输出结果。

需要注意的是，窗口分配器和触发器的选择需要根据具体的业务需求和数据特点来进行选择，不同的分配器和触发器的组合会产生不同的窗口计算行为。