Apache flink 如何解释在ApacheFlink流媒体应用程序中，与较大的时间窗口相比，非常小的时间窗口需要更长的时间来发出输出？

我用我的ApacheFlink流媒体应用程序做了一个实验，在翻滚的时间窗口中尝试不同的大小。我每次都向应用程序输入相同的数据，并在进行一些计算后测量应用程序发出数据所用的时间。正如预期的那样，与较小的窗口相比，较大的时间窗口需要更长的时间来发出输出，但仅在某一点上。当窗口变小时，比如说14毫秒，计算的开销（我猜）使得它比使用16毫秒窗口的时间长

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您如何解释这一点，特别是在ApacheFlink流媒体应用程序中？这些间接费用的具体内容是什么？该应用程序与Kinesis数据分析集成。

网络内存缓冲区的默认值为100ms。在发送记录之前，或者如果缓冲区已满，它最多会将记录存储100毫秒

对我来说，在这个值下测量任何窗口大小的性能都没有什么意义。我想您提到的开销可能会占主导地位，因为您的系统也在等待100毫秒的过去（我假设您没有填充缓冲区，如果每15毫秒填充一次缓冲区，则会是2兆比特/秒）

尝试设置为5（ms）以优化延迟，或设置为-1以优化吞吐量，然后重新执行工作负载

由于这是Kinesis数据分析，您可能需要：

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谢谢你的回答。我只是想知道，当使用非常小的窗口时，会发生哪些特定的开销，使程序发射速度变慢。也许你回答了，但我不明白答案你能详细说明什么是被测量的，以及如何测量吗？正如@benoitparis所提到的，考虑到网络缓冲区超时（以及自动水印间隔，如果使用事件时间）的影响，不清楚如何在这些小窗口中获得有意义的可比结果。您对后端状态的选择，以及您的窗口结果是否正在增量聚合，也可能会产生重大影响。是每个窗口中的事件数保持不变，还是吞吐量保持不变，还是？

env.setBufferTimeout(5);

env.generateSequence(1,10).map(new MyMapper()).setBufferTimeout(5);