流处理中的滑动窗口是一种通过将连续数据流分割成重叠的片段来分析它们的机制。这些窗口以固定的间隔“滑动”前进，允许每个数据点属于多个窗口。 例如，一个每 5 分钟滑动一次的 10 分钟窗口将包含 0-10 分钟的数据，然后是 5-15 分钟的数据，依此类推。 这种方法比非重叠窗口更细粒度地捕获不断变化的趋势或模式。 滑动窗口可以是基于时间的（例如，持续时间和滑动间隔）或基于计数的（例如，每 100 个事件分组，滑动 50 个事件）。 当需要连续的、增量的更新，而不是一次性的快照时，它们特别有用。
滑动窗口的一个常见用例是实时监控，例如跟踪网站上的用户活动。 如果您想检测突然的流量峰值，一个每 1 分钟更新一次的 5 分钟滑动窗口可以比翻滚窗口（在每个间隔完全重置）更快地识别趋势。 例如，欺诈检测系统可能会使用滑动窗口来分析重叠期间的交易模式，确保可疑活动不会跨窗口边界分割。 另一个例子是计算股票价格馈送中的移动平均线：滑动窗口允许平均值随着新数据的到达平稳地更新，避免在固定间隔发生突然变化。
实现滑动窗口需要高效地处理重叠数据。 像 Apache Flink 或 Kafka Streams 这样的系统通过维护每个活动窗口的状态并在每个滑动间隔触发计算来管理这一点。 例如，在 Flink 中，您可以定义一个大小为 10 分钟，滑动时间为 5 分钟的 SlidingProcessingTimeWindows。 然而，重叠窗口会增加计算开销，因为数据会被多次处理。 开发人员必须平衡窗口大小、滑动间隔和系统资源——较小的滑动提供更精细的粒度，但需要更多的内存。 像水印（用于处理事件时间延迟）和状态清理（用于丢弃过期的窗口）这样的技术对于防止大规模部署中的性能下降至关重要。