流处理实战：Flink 在实时数据处理中的应用（状态管理、Watermark、窗口计算）
1. 引言
随着数据规模的增长和业务需求的变化，越来越多的企业开始采用 流处理 技术来处理实时数据。Apache Flink 作为目前最先进的流处理框架之一，提供了 高吞吐、低延迟、Exactly-Once 语义，并支持 状态管理、Watermark 以及窗口计算 等关键特性。
本篇文章将围绕 Flink 流处理中的核心技术展开讨论，并通过示例展示 如何高效地处理实时数据流。
2. Flink 状态管理
Flink 具备 有状态计算能力，可以在任务中 存储、更新、查询数据，避免频繁访问外部存储，提升计算效率。
(1) Keyed State 与 Operator State
Flink 的状态分为 Keyed State 和 Operator State：
Keyed State：针对某个 Key 维护状态，适用于 KeyedStream（如 mapWithState()）。
Operator State：针对整个 Operator 维护状态，适用于 Source 或 ProcessFunction。
示例：使用 Keyed State 统计用户点击次数
public class UserClickCount extends RichFlatMapFunction<Tuple2<String, Integer>, Tuple2<String, Integer>> {
private transient ValueState<Integer> countState;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
ValueStateDescri