在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。
Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而窗口（window）就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。
一个Window代表有限对象的集合。一个窗口有一个最大的时间戳，该时间戳意味着在其代表的某时间点——所有应该进入这个窗口的元素都已经到达
Window就是用来对一个无限的流设置一个有限的集合，在有界的数据集上进行操作的一种机制。window又可以分为基于时间（Time-based）的window以及基于数量（Count-based）的window。
Flink DataStream API提供了Time和Count的window，同时增加了基于Session的window。同时，由于某些特殊的需要，DataStream API也提供了定制化的window操作，供用户自定义window。
窗口的组成 窗口分配器
assignWindows将某个带有时间戳timestamp的元素element分配给一个或多个窗口，并返回窗口集合
getDefaultTrigger 返回跟WindowAssigner关联的默认触发器
getWindowSerializer返回WindowAssigner分配的窗口的序列化器
窗口分配器定义如何将数据元分配给窗口。这是通过WindowAssigner 在window(...)（对于被Keys化流）或windowAll()（对于非被Keys化流）调用中指定您的选择来完成的。
WindowAssigner负责将每个传入数据元分配给一个或多个窗口。Flink带有预定义的窗口分配器，用于最常见的用例
即翻滚窗口， 滑动窗口，会话窗口和全局窗口。
您还可以通过扩展WindowAssigner类来实现自定义窗口分配器。
所有内置窗口分配器（全局窗口除外）都根据时间为窗口分配数据元，这可以是处理时间或事件时间。
State状态，用来存储窗口内的元素，如果有 AggregateFunction，则存储的是增量聚合的中间结果。
窗口函数选择合适的计算函数，减少开发代码量提高系统性能
增量聚合函数(窗口只维护状态)ReduceFunction
AggregateFunction
FoldFunction
全量聚合函数(窗口维护窗口内的数据)ProcessWindowFunction
全量计算
支持功能更加灵活
支持状态操作
触发器
EventTimeTrigger基于事件时间的触发器，对应onEventTime
ProcessingTimeTrigger
基于当前系统时间的触发器，对应onProcessingTime
ProcessingTime 有最好的性能和最低的延迟。但在分布式计算环境中ProcessingTime具有不确定性，相同数据流多次运行有可能产生不同的计算结果。
ContinuousEventTimeTrigger
ContinuousProcessingTimeTrigger
CountTrigger
Trigger确定何时窗口函数准备好处理窗口（由窗口分配器形成）。每个都有默认值。
如果默认触发器不符合您的需要，您可以使用指定自定义触发器。WindowAssignerTriggertrigger(...)
触发器界面有五种方法可以Trigger对不同的事件做出反应：
onElement()为添加到窗口的每个数据元调用该方法。
onEventTime()在注册的事件时间计时器触发时调用该方法。
onProcessingTime()在注册的处理时间计时器触发时调用该方法。
该onMerge()方法与状态触发器相关，并且当它们的相应窗口合并时合并两个触发器的状态，例如当使用会话窗口时。
最后，该clear()方法在移除相应窗口时执行所需的任何动作。
默认触发器
默认触发器GlobalWindow是NeverTrigger从不触发的。因此，在使用时必须定义自定义触发器GlobalWindow。
通过使用trigger()您指定触发器会覆盖a的默认触发器WindowAssigner。例如，如果指定a CountTrigger，TumblingEventTimeWindows则不再根据时间进度获取窗口，
而是仅按计数。现在，如果你想根据时间和数量做出反应，你必须编写自己的自定义触发器。
event-time窗口分配器都有一个EventTimeTrigger作为默认触发器。该触发器在watermark通过窗口末尾时出发。
触发器分类 CountTrigger一旦窗口中的数据元数量超过给定限制，就会触发。所以其触发机制实现在onElement中
ProcessingTimeTrigger基于处理时间的触发。
EventTimeTrigger根据 watermarks 度量的事件时间进度进行触发。
PurgingTrigger
另一个触发器作为参数作为参数并将其转换为清除触发器。
其作用是在 Trigger 触发窗口计算之后将窗口的 State 中的数据清除。