流处理中的时间窗口是一种将连续数据流分组为有限的、有时间限制的块进行分析的机制。它们允许开发人员对特定时间间隔内发生的数据子集执行计算（如聚合或转换）。这至关重要，因为流数据是无界的——如果没有窗口，就无法增量计算结果或回答诸如“过去 5 分钟内发生了多少事件？”之类的问题。时间窗口通过将流切分成逻辑片段来提供结构，从而在管理资源限制的同时实现实时洞察。
时间窗口主要有三种类型。翻滚窗口 (Tumbling windows) 将数据分割成固定、非重叠的间隔（例如，每 5 分钟一个窗口）。例如，统计每小时的网站访问量使用翻滚窗口。滑动窗口 (Sliding windows) 允许间隔重叠，具有固定的长度和滑动步长（例如，一个 10 分钟的窗口每 2 分钟更新一次）。这对于监控趋势很有用，例如计算服务器温度的移动平均值。会话窗口 (Session windows) 根据活动期间按非活动间隔进行分组（例如，用户在登出前的 15 分钟网络会话）。这些窗口根据数据模式而非固定的时间边界进行调整。Apache Flink 或 Kafka Streams 等框架实现了这些窗口类型，开发人员可以根据其用例进行选择。
使用时间窗口时，有两个关键概念：事件时间 (event time)（事件发生时的时间戳）和 处理时间 (processing time)（系统处理事件时的时间戳）。处理乱序数据或延迟需要基于事件时间的处理，这通常通过水印（watermarks）来管理——水印是一种跟踪事件时间线进度的机制。例如，如果水印尚未通过事件时间，晚到的传感器读数仍可能包含在正确的窗口中。开发人员还必须决定如何触发窗口结果（例如，为了低延迟需求尽早发出部分结果）。选择合适的窗口类型和配置取决于在特定应用程序中平衡准确性、延迟和资源使用。