流处理通过将连续的数据流分解成基于时间的可管理间隔（称为窗口）来处理基于时间的聚合。 这些窗口允许将计算（如求和、平均或计数）应用于特定时间范围内的数据子集。系统跟踪事件时间戳以确定数据点属于哪个窗口，即使事件到达顺序不正确。随着新数据进入窗口，聚合会增量更新，结果会在窗口关闭时或在定义的触发器时发出。 这种方法确保了实时洞察，同时考虑了流数据的无序性。
例如，跟踪用户点击的系统可能会使用翻滚窗口（固定、非重叠的时间间隔）来计算每分钟的点击次数。 每分钟，窗口关闭，总数被发送到下游，然后启动一个新窗口。 或者，滑动窗口（重叠的时间间隔）可以跟踪 5 分钟的平均响应时间，并每秒更新一次。 会话窗口根据活动间隔（例如，30 秒不活动）对事件进行分组，这对于分析用户在单次访问期间的行为非常有用。 诸如 Apache Flink 或 Kafka Streams 之类的工具提供内置的窗口 API，使开发人员无需手动跟踪时间戳或状态即可定义这些逻辑模式。
挑战包括处理迟到的数据以及平衡准确性和延迟。 例如，如果事件在其窗口关闭后到达，系统可能会丢弃该事件或使用 Flink 的“允许延迟”等机制来更新过去的结果。 状态管理也至关重要：存储部分聚合需要容错存储（例如，Flink 中的 RocksDB）才能从故障中恢复。 开发人员通常通过使用近似值（如概率数据结构）或发出带有触发器的早期结果来牺牲严格的准确性以换取更低的延迟。 这些选择取决于用例——欺诈检测可能优先考虑低延迟，而计费系统则需要准确的总数。