流系统通过使用事件时间处理、水位线和窗口策略来处理乱序数据，以确保尽管存在延迟也能获得准确结果。与处理时间（数据进入系统的时间）不同，事件时间反映事件实际发生的时间，这对于正确性至关重要。例如，分析用户活动日志的系统必须按时间戳对事件进行分组，即使网络延迟导致数据延迟到达。为了管理这种情况，Apache Flink 或 Apache Beam 等流处理框架使用水位线（watermarks）跟踪事件时间——这是一种估计所有数据在某个时间戳之前可能已经接收到的机制。这使得系统可以在考虑微小延迟的同时继续进行计算。
水位线通过设置阈值来确定等待延迟数据的时间。假设一个窗口聚合了下午 2:00 到 2:05 的事件。水位线可能会在下午 2:07 发出信号，表明截至下午 2:05 的事件已处理完毕（留出 2 分钟的缓冲时间）。在水位线之后到达的任何数据都被认为是“延迟数据”，需要特殊处理。窗口策略，例如固定（翻滚）窗口或滑动窗口，定义了如何对事件进行分组。例如，一个会话窗口可能会在 10 分钟不活动后自动关闭。系统还使用触发器来发出部分结果（例如，每小时汇总）或在延迟数据到达时更新输出，从而在不无限期阻塞的情况下确保灵活性。
为了处理到达时间超过水位线阈值的数据，系统采用了允许延迟配置和侧输出（side outputs）。例如，Google Dataflow 允许开发者指定一个宽限期（例如，1 小时），在此期间延迟数据仍然可以更新先前结果。在此期限外的数据会被路由到单独的数据流进行手动检查或记录。状态管理确保系统保留窗口数据，直到水位线和宽限期过期，之后数据会被清理以避免内存泄漏。Apache Kafka 等工具也可以在摄取之前缓冲乱序事件。这些机制平衡了准确性和性能，即使在不可预测的环境中也能实现实时洞察。