深入解析Flink会话窗口机制

Flink会话窗口处理机制分析

会话窗口（Session Windows）是Flink中一种特殊的窗口类型，它与滚动窗口和滑动窗口不同，没有固定的开始和结束时间。会话窗口的核心思想是将数据按照活跃的会话进行分组，当一段时间内没有数据到达时（超过会话间隔），当前会话窗口关闭，并将后续数据分配到新的会话窗口。

Flink提供了两种主要的会话窗口实现：

• EventTimeSessionWindows：基于事件时间的会话窗口
• ProcessingTimeSessionWindows：基于处理时间的会话窗口

此外，还有动态间隔的会话窗口变体：

• DynamicEventTimeSessionWindows
• DynamicProcessingTimeSessionWindows

会话窗口的分配机制

对于每个流入的元素，会话窗口分配器会执行以下操作：

1. 创建单个窗口：为每个元素创建一个独立的窗口
2. 窗口边界计算：窗口的起始时间是元素的时间戳（事件时间或处理时间），结束时间是时间戳加上会话间隔

从源码中可以看到，EventTimeSessionWindows的分配逻辑如下：

@Override
public Collection<TimeWindow> assignWindows(Object element, long timestamp, WindowAssignerContext context) {return Collections.singletonList(new TimeWindow(timestamp, timestamp + sessionTimeout));
}

而ProcessingTimeSessionWindows的分配逻辑略有不同，它使用当前处理时间作为窗口的起始时间：

@Override
public Collection<TimeWindow> assignWindows(Object element, long timestamp, WindowAssignerContext context) {long currentProcessingTime = context.getCurrentProcessingTime();return Collections.singletonList(new TimeWindow(currentProcessingTime, currentProcessingTime + sessionTimeout));
}

 动态会话间隔

动态会话窗口允许根据元素内容动态计算会话间隔，通过SessionWindowTimeGapExtractor接口实现：

long sessionTimeout = sessionWindowTimeGapExtractor.extract(element);

会话窗口的合并机制

会话窗口的核心特性是窗口合并。当新窗口与已有的窗口重叠或相邻时（间隔不超过会话时间），这些窗口会被合并成一个新的窗口。

窗口合并主要发生在以下场景：

1. 当新元素到达并创建新窗口时
2. 当窗口触发计算前

会话窗口的合并算法在TimeWindow.mergeWindows静态方法中实现，这是整个合并机制的核心：

public static void mergeWindows(Collection<TimeWindow> windows, MergingWindowAssigner.MergeCallback<TimeWindow> c) {// 1. 按窗口开始时间排序List<TimeWindow> sortedWindows = new ArrayList<>(windows);Collections.sort(sortedWindows, new Comparator<TimeWindow>() {@Overridepublic int compare(TimeWindow o1, TimeWindow o2) {return Long.compare(o1.getStart(), o2.getStart());}});List<Tuple2<TimeWindow, Set<TimeWindow>>> merged = new ArrayList<>();Tuple2<TimeWindow, Set<TimeWindow>> currentMerge = null;// 2. 遍历排序后的窗口，合并重叠或相邻的窗口for (TimeWindow candidate : sortedWindows) {if (currentMerge == null) {// 初始化第一个合并组currentMerge = new Tuple2<>();currentMerge.f0 = candidate;currentMerge.f1 = new HashSet<>();currentMerge.f1.add(candidate);} else if (currentMerge.f0.intersects(candidate)) {// 如果当前窗口与候选窗口相交，合并它们currentMerge.f0 = currentMerge.f0.cover(candidate);currentMerge.f1.add(candidate);} else {// 如果不相交，保存当前合并组并开始新的合并组merged.add(currentMerge);currentMerge = new Tuple2<>();currentMerge.f0 = candidate;currentMerge.f1 = new HashSet<>();currentMerge.f1.add(candidate);}}// 3. 处理最后一个合并组if (currentMerge != null) {merged.add(currentMerge);}// 4. 执行实际的合并操作for (Tuple2<TimeWindow, Set<TimeWindow>> m : merged) {if (m.f1.size() > 1) {c.merge(m.f1, m.f0);}}
}

窗口合并的具体流程

1. 排序：首先按窗口的开始时间对所有窗口进行排序
2. 合并重叠窗口：遍历排序后的窗口，检查是否与当前合并组重叠
   • 如果重叠，扩展当前合并窗口的范围（使用cover方法）并将候选窗口加入合并集合
   • 如果不重叠，保存当前合并组并开始新的合并组
3. 回调处理：对于每个包含多个窗口的合并组，调用merge回调方法执行实际的合并操作

合并的状态处理

在MergingWindowProcessFunction中，当窗口合并时，还需要处理相关的状态：

1. 合并触发器状态：调用triggerContext.onMerge(mergedWindows)
2. 清理旧窗口：清除已合并窗口的状态和定时器
3. 合并状态存储：将多个窗口的状态合并到新窗口中

// 合并状态窗口
windowMergingState.mergeNamespaces(stateWindowResult, mergedStateWindows);

会话窗口的核心组件

MergingWindowSet是管理会话窗口合并的核心类，它负责：

• 跟踪活动的窗口集合
• 处理窗口的添加和合并
• 维护窗口到状态窗口的映射关系

关键方法是addWindow，它在添加新窗口时可能触发合并。

TimeWindow类提供了窗口操作的核心方法：

• intersects：检查两个窗口是否重叠
• cover：创建一个覆盖两个窗口的新窗口
• mergeWindows：静态方法，执行窗口合并算法

会话窗口的工作流程总结

1. 元素到达：每个元素到达时，根据时间戳和会话间隔创建一个新窗口
2. 窗口添加：将新窗口添加到窗口集合中
3. 合并检查：检查新窗口是否与现有窗口重叠或相邻
4. 执行合并：如果需要合并，创建新的合并窗口，合并状态
5. 窗口触发：当窗口结束时间到达且没有新元素导致进一步合并时，触发窗口计算

优化

在使用会话窗口时，有几点可以注意以提高性能：

1. 合理设置会话间隔：会话间隔过小将导致窗口频繁合并，增加计算开销；过大则会延迟结果输出
2. 使用动态会话间隔：对于不同特征的数据，可以使用SessionWindowTimeGapExtractor实现更智能的会话间隔
3. 选择合适的触发器和窗口函数：确保使用支持合并的触发器和窗口函数，如ReduceFunction、AggregateFunction或ProcessWindowFunction
4. 考虑迟到数据处理：设置适当的allowedLateness来处理可能迟到的数据

通过这种设计，Flink能够灵活高效地处理会话窗口，适用于用户会话分析、网络流量监控等需要按活跃周期分组的场景。

Flink会话窗口的关闭机制和定时器注册

会话窗口在以下情况下会关闭：

1. 基于窗口的最大时间戳和允许的延迟时间：

   • 对于事件时间会话窗口，关闭时间 = window.maxTimestamp() + allowedLateness
   • 对于处理时间会话窗口，关闭时间 = window.maxTimestamp()

2. 当清理定时器触发时：当达到上述计算的清理时间时，会话窗口会被关闭并清理其状态。

会话窗口的结束时间随着会话变化的，这是会话窗口的核心特性。下面详细解释这个机制：

1. 会话窗口的基本工作原理

从源码中可以看到，会话窗口与普通的滚动窗口或滑动窗口有本质区别：

 

// EventTimeSessionWindows.java中的窗口分配逻辑
@Override
public Collection<TimeWindow> assignWindows(Object element, long timestamp, WindowAssignerContext context) {return Collections.singletonList(new TimeWindow(timestamp, timestamp + sessionTimeout));
}

EventTimeSessionWindows.java

关键特点：

• 每个元素创建新窗口：对于每条进入的元素，会话窗口分配器会创建一个以元素时间戳为起点，时间戳+sessionGap为终点的新窗口
• 窗口会动态合并：当新窗口与已有窗口重叠时，会发生合并，产生新的窗口范围

2. WindowOperator中的processElement方法分析

在WindowOperator的processElement方法中，会话窗口的处理流程如下：

// 1. 为元素分配窗口
final Collection<W> elementWindows = windowAssigner.assignWindows(element.getValue(), element.getTimestamp(), windowAssignerContext);// 2. 对于MergingWindowAssigner（会话窗口属于此类）
if (windowAssigner instanceof MergingWindowAssigner) {MergingWindowSet<W> mergingWindows = getMergingWindowSet();for (W window : elementWindows) {// 3. 添加窗口并触发合并W actualWindow = mergingWindows.addWindow(window, new MergingWindowSet.MergeFunction<W>() {@Overridepublic void merge(...) {// 合并逻辑，包括删除旧定时器、合并状态等// ...}});// ...// 4. 为合并后的窗口注册新的清理定时器registerCleanupTimer(actualWindow);}mergingWindows.persist();
}

WindowOperator.java

3. 窗口合并机制与结束时间变化

会话窗口的结束时间变化发生在窗口合并过程中：

// TimeWindow.java中的mergeWindows方法
public static void mergeWindows(Collection<TimeWindow> windows, MergingWindowAssigner.MergeCallback<TimeWindow> c) {// 按start时间排序窗口List<TimeWindow> sortedWindows = new ArrayList<>(windows);Collections.sort(sortedWindows, (o1, o2) -> Long.compare(o1.getStart(), o2.getStart()));// 合并重叠窗口List<Tuple2<TimeWindow, Set<TimeWindow>>> merged = new ArrayList<>();Tuple2<TimeWindow, Set<TimeWindow>> currentMerge = null;for (TimeWindow candidate : sortedWindows) {if (currentMerge == null) {currentMerge = new Tuple2<>();currentMerge.f0 = candidate;currentMerge.f1 = new HashSet<>();currentMerge.f1.add(candidate);} else if (currentMerge.f0.intersects(candidate)) {// 关键！使用cover方法合并窗口，这会扩展窗口范围currentMerge.f0 = currentMerge.f0.cover(candidate);currentMerge.f1.add(candidate);} else {merged.add(currentMerge);currentMerge = new Tuple2<>();currentMerge.f0 = candidate;currentMerge.f1 = new HashSet<>();currentMerge.f1.add(candidate);}}// 处理合并结果for (Tuple2<TimeWindow, Set<TimeWindow>> m : merged) {if (m.f1.size() > 1) {c.merge(m.f1, m.f0);}}
}

TimeWindow.java

4. 会话窗口结束时间变化的完整流程

1. 初始窗口创建：每条元素进入时，创建一个窗口[元素时间戳, 元素时间戳+sessionGap]
2. 检查合并条件：新窗口与现有窗口是否重叠（时间上有交集）
3. 合并窗口：如果重叠，使用cover方法合并窗口，生成新窗口，其结束时间可能比原窗口大
4. 更新定时器：删除被合并窗口的定时器，为合并后的新窗口注册新的定时器
5. 窗口最终关闭：当超过窗口结束时间+允许延迟时间后，窗口才会最终关闭和清理

5. 与清理时间的区别

• 会话窗口的结束时间：是动态变化的，随着新元素的到来和窗口合并而不断扩展
• 清理时间：是基于窗口结束时间计算的（结束时间+允许延迟时间），用于确定何时清理窗口状态

总结来说，会话窗口的结束时间随着会话变化的，这正是会话窗口能够将相近时间段的事件聚合在一起的关键机制。每次有新元素进入且与现有窗口重叠时，窗口就会合并并可能扩展其结束时间。

MergingWindowSet 类详细分析

MergingWindowSet 是 Apache Flink 流处理引擎中的一个关键工具类，用于在使用 MergingWindowAssigner（如会话窗口分配器）的场景中管理窗口合并操作。该类定义在 org.apache.flink.streaming.runtime.operators.windowing 包中，主要负责维护窗口之间的映射关系和处理窗口合并逻辑。

public class MergingWindowSet<W extends Window> {// 核心数据结构private final Map<W, W> mapping;  // 窗口到状态窗口的映射private final Map<W, W> initialMapping;  // 初始状态的映射，用于判断是否需要持久化private final ListState<Tuple2<W, W>> state;  // 用于持久化的状态存储private final MergingWindowAssigner<?, W> windowAssigner;  // 窗口分配器// 核心方法public MergingWindowSet(MergingWindowAssigner<?, W> windowAssigner, ListState<Tuple2<W, W>> state) throws Exceptionpublic void persist() throws Exceptionpublic W getStateWindow(W window)public void retireWindow(W window)public W addWindow(W newWindow, MergeFunction<W> mergeFunction) throws Exception// 合并回调接口public interface MergeFunction<W> { ... }
}

为什么

MergingWindowSet 的设计有以下几个重要目的：

1. 优化状态管理：在窗口合并过程中，通过维护窗口到状态窗口的映射关系，避免了频繁迁移窗口状态数据的高昂代价。

2. 支持增量合并：允许逐步合并窗口，而不需要一次性处理所有可能的合并。

3. 持久化合并状态：确保在故障恢复时能够正确恢复窗口合并状态。

4. 提供统一接口：为 WindowOperator 提供一致的窗口管理机制，简化其处理合并窗口的复杂性。

5. 避免重复计算：通过状态窗口复用机制，防止重复存储和处理相同的数据。

TimeWindow合并与MergingWindowSet的关系

虽然TimeWindow确实实现了窗口的合并操作（如mergeWindows方法），但它与MergingWindowSet的职责完全不同：

TimeWindow的作用

• 仅负责窗口的逻辑合并：确定哪些窗口需要合并，以及合并后的窗口范围
• 不处理状态：不涉及窗口状态的管理和维护
• 无状态操作：纯粹的算法层面合并，不关心运行时环境

MergingWindowSet的作用

1. 状态窗口映射：维护窗口到状态窗口的映射，避免频繁的数据迁移
2. 增量合并支持：支持多次合并操作，保持状态一致性
3. 状态持久化：管理窗口映射的持久化和恢复
4. 合并回调触发：在窗口合并时通知外部系统进行必要的处理（如定时器管理）
5. 状态生命周期管理：提供retireWindow方法管理窗口的生命周期

TimeWindow的合并功能只是计算层面的逻辑合并，而实际的流处理系统还需要处理：

1. 状态管理：需要知道在哪里查找和存储窗口数据
2. 增量合并：需要处理后续窗口可能继续合并的情况
3. 故障恢复：需要持久化合并状态以便任务重启时恢复
4. 性能优化：通过状态窗口映射避免数据复制，提高性能

总结来说，TimeWindow处理"如何合并窗口范围"，而MergingWindowSet处理"如何在运行时高效管理合并后的窗口状态"。两者是互补的关系，共同实现了Flink中高效、可靠的窗口合并功能。

这里的状态窗口 只是指 状态存储的 Key，实际存储还是在Flink的state里面，只是通过状态窗口 构造了 State的key。

怎么做

MergingWindowSet类中有三个主要的数据结构，各自负责不同的功能：

1. mapping: Map<W, W>

• 作用：存储窗口到状态窗口的映射关系
• Key：当前存在的窗口（in-flight window）
• Value：该窗口对应的状态窗口（state window）
• 目的：当窗口合并时，我们不需要移动状态数据，而是通过这个映射关系找到实际存储数据的状态窗口

2. initialMapping: Map<W, W>

• 作用：存储初始化时的映射状态快照
• Key：与mapping相同
• Value：与mapping相同
• 目的：用于判断是否需要将更新后的映射持久化到状态存储（只有当mapping与initialMapping不同时才需要持久化）

3. state: ListState<Tuple2<W, W>>

• 作用：持久化存储窗口映射关系的状态后端
• 存储形式：包含Tuple2(窗口, 状态窗口)的列表状态
• 目的：在任务重启或故障恢复时，能够重建整个MergingWindowSet的状态

以会话窗口为例，假设有一个10分钟的会话超时设置，我们来看这三个结构如何工作：

初始状态

当第一个事件到达时间为12:00时：

• mapping: {(12:00-12:10, 12:00-12:10)}
• initialMapping: {(12:00-12:10, 12:00-12:10)}
• state: [(12:00-12:10, 12:00-12:10)]

窗口合并后

当新事件在12:05到达时，会创建12:05-12:15的窗口，但由于与现有窗口重叠，需要合并：

• mapping: {(12:00-12:10, 12:00-12:10), (12:05-12:15, 12:00-12:10), (12:00-12:15, 12:00-12:10)}
• initialMapping: {(12:00-12:10, 12:00-12:10)}
• state在persist()调用后: [(12:00-12:10, 12:00-12:10), (12:05-12:15, 12:00-12:10), (12:00-12:15, 12:00-12:10)]

在这个例子中，注意所有窗口的value都指向原始的12:00-12:10窗口，这是因为MergingWindowSet选择保留第一个窗口作为状态窗口，避免数据移动的开销。

初始化与状态恢复

public MergingWindowSet(MergingWindowAssigner<?, W> windowAssigner, ListState<Tuple2<W, W>> state)throws Exception {this.windowAssigner = windowAssigner;mapping = new HashMap<>();// 从持久化状态恢复映射关系Iterable<Tuple2<W, W>> windowState = state.get();if (windowState != null) {for (Tuple2<W, W> window : windowState) {mapping.put(window.f0, window.f1);}}this.state = state;initialMapping = new HashMap<>();initialMapping.putAll(mapping);
}

窗口添加与合并处理

addWindow 方法是整个类中最核心的方法，它处理新窗口的添加和可能的窗口合并：

public W addWindow(W newWindow, MergeFunction<W> mergeFunction) throws Exception {List<W> windows = new ArrayList<>();windows.addAll(this.mapping.keySet());  // 获取现有窗口windows.add(newWindow);  // 添加新窗口final Map<W, Collection<W>> mergeResults = new HashMap<>();// 使用窗口分配器的 mergeWindows 方法确定需要合并的窗口windowAssigner.mergeWindows(windows, (toBeMerged, mergeResult) -> {mergeResults.put(mergeResult, toBeMerged);});W resultWindow = newWindow;boolean mergedNewWindow = false;// 执行合并操作for (Map.Entry<W, Collection<W>> c : mergeResults.entrySet()) {W mergeResult = c.getKey();Collection<W> mergedWindows = c.getValue();// 处理新窗口被合并的情况if (mergedWindows.remove(newWindow)) {mergedNewWindow = true;resultWindow = mergeResult;}// 选择一个现有的状态窗口作为合并后窗口的状态窗口W mergedStateWindow = this.mapping.get(mergedWindows.iterator().next());// 收集要合并的状态窗口List<W> mergedStateWindows = new ArrayList<>();for (W mergedWindow : mergedWindows) {W res = this.mapping.remove(mergedWindow);if (res != null) {mergedStateWindows.add(res);}}// 建立合并结果窗口到状态窗口的映射this.mapping.put(mergeResult, mergedStateWindow);// 移除目标状态窗口，避免自合并mergedStateWindows.remove(mergedStateWindow);// 调用合并回调函数，通知外部进行状态合并等操作if (!(mergedWindows.contains(mergeResult) && mergedWindows.size() == 1)) {mergeFunction.merge(mergeResult,mergedWindows,this.mapping.get(mergeResult),mergedStateWindows);}}// 处理没有发生合并的情况if (mergeResults.isEmpty() || (resultWindow.equals(newWindow) && !mergedNewWindow)) {this.mapping.put(resultWindow, resultWindow);}return resultWindow;  // 返回新窗口最终所属的窗口
}

状态持久化机制

public void persist() throws Exception {// 只有当映射发生变化时才进行持久化，避免不必要的写入if (!mapping.equals(initialMapping)) {state.update(mapping.entrySet().stream().map((w) -> new Tuple2<>(w.getKey(), w.getValue())).collect(Collectors.toList()));}
}

窗口状态查询与移除

// 获取窗口对应的状态窗口
public W getStateWindow(W window) {return mapping.get(window);
}// 从活跃窗口集合中移除窗口
public void retireWindow(W window) {W removed = this.mapping.remove(window);if (removed == null) {throw new IllegalStateException("Window " + window + " is not in in-flight window set.");}
}

合并回调接口

public interface MergeFunction<W> {/*** 当发生窗口合并时被调用* @param mergeResult 合并后的窗口* @param mergedWindows 被合并的窗口集合* @param stateWindowResult 合并后窗口对应的状态窗口* @param mergedStateWindows 被合并的状态窗口集合*/void merge(W mergeResult,Collection<W> mergedWindows,W stateWindowResult,Collection<W> mergedStateWindows)throws Exception;
}

实际应用场景

MergingWindowSet 在 Flink 的会话窗口实现中发挥着核心作用。以 EventTimeSessionWindows 为例：

1. 当新事件到达时，为其创建一个新窗口 [timestamp, timestamp + sessionTimeout]
2. 调用 MergingWindowSet.addWindow() 添加该窗口
3. 如果此窗口与现有窗口有重叠，触发合并操作
4. 合并后，删除旧窗口的定时器并为合并窗口注册新定时器
5. 当触发时间到达时，处理合并窗口中的所有数据

设计亮点

1. 延迟状态迁移：通过维护窗口到状态窗口的映射，避免了频繁的状态迁移操作

2. 增量合并机制：支持逐步合并窗口，每次只处理必要的合并

3. 高效状态管理：通过状态窗口复用策略，显著减少了状态操作开销

4. 清晰的回调设计：通过 MergeFunction 接口，实现了窗口合并与外部逻辑（如定时器管理）的解耦

5. 容错设计：通过 persist 方法确保状态变更能够被正确持久化，支持故障恢复

总结

MergingWindowSet 是 Flink 实现可合并窗口（如会话窗口）的核心组件，它通过巧妙的映射设计和增量合并机制，高效地管理窗口生命周期和状态，为 Flink 流处理引擎提供了强大的窗口处理能力。其设计充分考虑了性能优化和容错需求，是一个优秀的流处理窗口管理实现。

Flink窗口状态数据访问机制详解

在Flink中窗口主要作为标识符(ID)存在，而不是物理存储容器。

从代码分析可以看到，数据实际上存储在windowState对象中，窗口仅作为命名空间(namespace)标识：

// OneInputWindowProcessOperator.java中processElement方法
W stateWindow = mergingWindows.getStateWindow(actualWindow);
windowState.setCurrentNamespace(stateWindow);  // 设置命名空间
windowProcessFunction.onRecord(element.getValue(), outputCollector, partitionedContext, windowFunctionContext);

OneInputWindowProcessOperator.java

这里的关键点是：

1. 数据不存储在窗口对象中
2. 窗口对象作为索引键/命名空间来访问windowState中的数据
3. windowState是一个键控状态(Keyed State)，在内部实现了对每个键和窗口组合的数据存储

当需要访问窗口数据时，Flink采用以下流程：

1. 获取状态窗口：通过mergingWindows.getStateWindow(actualWindow)获取实际存储数据的状态窗口
2. 设置命名空间：调用windowState.setCurrentNamespace(stateWindow)将状态后端的当前命名空间设置为该状态窗口
3. 访问数据：通过windowProcessFunction.onTrigger()等方法访问和处理该命名空间下的数据

// emitWindowContents方法展示了如何输出窗口内容
private void emitWindowContents(W window) throws Exception {outputCollector.setTimestamp(window.maxTimestamp());windowFunctionContext.setWindow(window);windowProcessFunction.onTrigger(outputCollector, partitionedContext, windowFunctionContext);
}

OneInputWindowProcessOperator.java

映射关系如何避免插入和查询问题

关于MergingWindowSet中的映射关系为何不会导致插入和查询问题，有以下几个关键原因：

// MergingWindowSet.java中的核心映射字段
private final Map<W, W> mapping;  // 从窗口到状态窗口的映射

MergingWindowSet.java

这个映射表非常轻量级，仅存储窗口标识符之间的关系，而不存储实际数据，因此：

• 占用空间小
• 查找速度快（O(1)复杂度）
• 不会随着数据量增长而线性膨胀

从代码注释可以清晰看出设计意图：

/*** Mapping from window to the window that keeps the window state. When we are incrementally* merging windows starting from some window we keep that starting window as the state window to* prevent costly state juggling.*/
private final Map<W, W> mapping;

MergingWindowSet.java

这里明确说明了设计目标是避免昂贵的数据迁移操作。当窗口合并时：

• 不移动实际数据
• 只更新映射关系
• 数据始终保留在原始状态窗口中

插入新元素时的工作流程：

1. 分配窗口：windowAssigner.assignWindows()
2. 获取或创建映射：mergingWindows.addWindow()
3. 查找状态窗口：mergingWindows.getStateWindow()
4. 设置命名空间并写入数据：windowState.setCurrentNamespace()和windowProcessFunction.onRecord()

整个过程只有一次映射查找，复杂度为O(1)，不会成为性能瓶颈。

当需要查询窗口数据时：

1. 通过映射关系找到正确的状态窗口
2. 直接访问该命名空间下的数据

由于数据始终存储在固定位置，查询性能不会因窗口合并而下降。

窗口合并时的状态处理

当窗口发生合并时，代码中的merge函数展示了如何处理状态：

mergeFunction.merge(mergeResult,mergedWindows,this.mapping.get(mergeResult),  // 获取状态窗口mergedStateWindows);

MergingWindowSet.java

而在OneInputWindowProcessOperator中，合并时会调用：

// 合并状态窗口中的数据
windowMergingState.mergeNamespaces(stateWindowResult, mergedStateWindows);

OneInputWindowProcessOperator.java

这确保了即使在窗口合并的情况下，数据也能被正确访问。