如果数据是有序的，即数据完全按照时间发生的顺序到达，那么在flink中，虽然理论上不需要额外的Watermark策略来标识数据的有序性，但使用forMonotonousTimestamps策略仍然有其必要性。以下是详细解释:
- 水位的作用
- 即使数据完全有序，flink的窗口计算仍然需要watermark来触发。watermark提供一个明确信号，使flink知道何时可以安全地关闭一个窗口并处理下一个窗口。watermark提供了一个机制，让Flink能够基于事件时间而不是处理时间或摄取时间来做这个决策。
- 即使数据在没有乱序的情况下，watermark也能为flink提供一个清晰的“逻辑时钟”，帮助flink能够识别出哪些数据已经到达，哪些数据可能还在路上
- 如果不设置watermark:
- 如果不设置watermark，flink将无法使用事件时间来处理窗口，它可能会依赖于处理时间或摄取时间，这可能会导致窗口计算的不准确或延迟。
- 对于有序的数据流，不设置watermark意味着flink将不能识别迟到事件(也就是event晚于flink的processtime)，这些事件可能会被忽略或需要额外的处理逻辑。
- 为什么推荐设置watermark
- 即使数据完全有序，watermark仍然提供了一个清晰的逻辑时钟，帮助flink跟踪事件时间的进展
- 通过设置watermark，可以更容易的处理迟到事件，可以选择性的处理或忽略他们
- 使用watermark策略可以使代码更加清晰和易于维护，因为它明确表达了数据是有序的，并且flink应该基于事件时间进行窗口计算。
- 如果数据完全有序，可以使用WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps()来设置watermark。这将使flink周期性地发送当前最大时间戳减1作为watermark。
- 总结:虽然数据完全有序时不设置watermark策略在技术上可行，但通常推荐还是设置watermark，以确保flink能够基于事件时间准确地处理窗口和迟到事件。这可以使代码更加健壮和易于维护。