当数据源产生的速度过快时使用AscendingTimestampExtractor并没有忽略非递增的事件时间数据

[SSY]

<http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/file/t852/Snipaste_2020-08-12_12-05-04.png>
数据源如上图所示，6行3列。这里的逻辑是以第三列为事件事件，采用滚动窗口(10s)，统计窗口内最大的第一列的时间(PS：第一列数据这里故意设置成升序)，输出为“窗口内最大的第一列时间所在行的第二列的值，窗口内元素的个数”。如果一切正常，我认为结果应该是
2,2
2,5
我是用kafka来发送数据源，当发送速率为100毫秒每条数据时，结果和预期相符，如下图
<http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/file/t852/Snipaste_2020-08-12_12-12-18.png>
但是当发送速率为1毫秒每条数据时，发现红框内的数据也被包含进来了（即第二列是4的那条数据源，本来应该被忽略），如下图
<http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/file/t852/Snipaste_2020-08-12_12-13-59.png>
这样看来数据发送的速率不同也会影响最后的结果吗？请问这是什么原因呢？
部分程序代码如下：
<http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/file/t852/Snipaste_2020-08-12_12-17-32.png>
<http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/file/t852/Snipaste_2020-08-12_12-23-58.png>
<http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/file/t852/Snipaste_2020-08-12_12-22-27.png>
<http://apache-flink.147419.n8.nabble.com/file/t852/Snipaste_2020-08-12_12-19-14.png>






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我想明白了，AscendingTimestampExtractor产生的水印是周期水印，当数据源速率过快时，水印还没来得及发送，后面的数据已经进入到算子当中了，所以造成了非递增事件也会被包含在算子中。。在测试环境下，如果换成Punctuated
Watermarks对每个事件发送水印，就没问题了



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