此“超時”非彼“超時”
在我們開始這篇文章之前，我們必須要先弄清除一下問題：爲什麼流的上的狀態會有“超時”問題？超時機制是爲什麼樣的業務場景而設計的？通常情形下，人們一種直白的想法是：某種狀態在長時間沒有得到來自新數據的更新時，我們可以認爲這個狀態是“超時”了，它應該不復存在了，應該永遠的被移除掉。然而遺憾的時是，Spark對於“狀態”以及“超時”是另外一種理解：
Spark認爲既然流是沒有邊界的，那麼以某個key產生的支流（就是mapGroupsWithState或者flatMapGroupsWithState維護的有狀態的流)上的“狀態”（一個Key對應的GroupState實例）也將是“不眠不休”的，即永不會消亡，而在GroupState上對State對象的移除動作並不是對當前“狀態”的一種終結操作，新的State對象會在新數據的驅動下被重新創建出來，同樣的，對於GroupState上的“超時”，它也不是像我們前面預想的那樣：是代表着一種由於流的“終結”而觸發的“絕響”（超時過後，這條支流及其狀態將不復存在），而也只是永不消亡的GroupState實例上的某個中間狀態！同樣的，超時處理完後，還是會有新的數據進來，新的State對象還是會在新數據的驅動下被重新創建出來。
所以，如果你的業務邏輯是存在一系列的“事件”，這些“事件”前後關聯，形成一種session，OK，你自然會想到以session的ID爲Key爲每個session構建一個自維護的State來維持這個session, 但如果這個session會終結的，那麼你這樣做就會出問題。首先，如前所述，這個構建出來的狀態是永遠不會消亡的，它會一直存在而不會被資源回收，更重要的是，如果你是寄希望通過超時來觸發session的終結操作，則這將可能永遠不會被觸發，因爲在Spark上，所有自維護（任意）狀態的流，超時都是在有新的數據進入時檢測時間差來判定的，當你的session發出最後一個“事件”後，不會再新的事件發生讓spark來觸發超時檢測了！
基於處理時間和事件和事件時間的超時處理的異同
對於自維護的狀態，超時既可以基於處理時間(i.e. GroupStateTimeout.ProcessingTimeTimeout) 又可以基於事件時間 (i.e. GroupStateTimeout.EventTimeTimeout)，如果選擇了基於”處理時間“，則超時的duration是通過GroupState.setTimeoutDuration來設定的，但是超時並非是嚴格地發生在設定的duration的時間點上，而是在當剛剛超過duration的那次trigger發生時，所以說timeout並沒有一個嚴格的“上限”（也就是最晚發生的時間，相對應的“下限“是指最早的發生時間，這個時間是剛好在duration的時間點上），舉個例子：如果流上在最近一段時間沒有任何數據，則整個負責維護狀態的函數根本不會被觸發，也就不會執行任何超時檢測，直到有新的數據到達，這樣有可能會導致在很長時間之後纔會觸發超時處理，而並不是在規定的那個超時時間點上觸發的，這就是所謂的timeout並沒有嚴格的“上限”的意思。
如果選擇的是基於“事件時間”，首先要開啓基於事件時間框架，即必須在查詢中使用Dataset.withWatermark()，然後需要在GroupState中使用GroupState.setTimeoutTimestamp()設定超時，setTimeoutTimestamp有兩類版本，一類是設定一個固定時間戳，另一類是在一個指定的時間戳上再指定一個duration, 前者適用於那些有明確超時時間點的場景，後者適用於那些在某個最新的事件時間上再追加一個duration的場景。但是有一點是非常重要和清楚的，就是這個每次設定的超時時間戳是不能晚於watermark的！因爲Spark在基於”事件時間“ 判定超時的原則就是：當且僅當watermark超過(晚於)了設定的timeout!某種意義上，我們可以認爲watermark是當前“狀態實例”（不是GroupState，而是它包裹的那個State對象）認定”存活“的一個”開始“的時間界限，timeout是當前”狀態實例“認定”存活“的一個”截止“的時間界限，如果開始的時間比截止的時間還要晚，說明這個狀態實例超時了！最後，在基於”事件時間“時，對於實際的超時時間也是沒有一個準確的”上限“的，這和基於“事件時間”的超時判定的原因是一樣的，因爲watermark也是在流中有新數據時纔會被觸發更新，進而計算超時的時間。