flink為常見的事件時間處理操作提供了直觀且易於使用的原語，同時暴露了表達性很強的api，使用者可以使用自定義運算元實現更高階的事件時間應用程式。很好地理解flink的內部時間處理，對於實現這樣的高階應用程式會有很大幫助，有時也是必需的。上一章介紹了flink利用兩個概念來支援事件時間語義：記錄時間戳（timestamps）和水位線（watermarks）。接下來，我們將描述flink如何在內部實現並處理時間戳和水位線，進而支援具有事件時間語義的流式應用程式。
由flink事件時間流應用程式處理的所有記錄都必須伴有時間戳。時間戳將資料與特定時間點相關聯，通常就是資料所表示的事件發生的時間點。而只要時間戳大致跟資料流保持一致，基本上隨著資料流的前進而增大，應用程式就可以自由選擇時間戳的含義。不過正如「時間語義」一節中所討論的，在現實場景中，時間戳基本上都是亂序的，所以採用「事件時間」而非「處理事件」往往會顯得更為重要。
當flink以事件時間模式處理資料流時，它會根據資料記錄的時間戳來處理基於時間的運算元。例如，時間視窗運算元根據相關時間戳將資料分配給不同的時間視窗。flink將時間戳編碼為16位元組的長整型值，並將其作為元資料附加到資料記錄中。它的內建運算子會將這個長整型值解釋為乙個具有毫秒精度的unix時間戳，也就是1970-01-01-00:00:00.000以來的毫秒數。當然，如果使用者進行了自定義，那麼運算子可以有自己的解釋，例如，可以將精度調整到微秒。
除了時間戳，基於事件時間的flink應用程式還必須支援水位線（
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