在 Apache Flink 流处理中，GlobalWindow 与 TimeWindow 两类窗口在定义方式、聚合触发机制和适用场景上有哪些不同？在实际项目中应当依据什么原则来决定选用哪种窗口？
考察说明
考查对 Flink 两种窗口类型底层实现与使用场景差异的理解，以及在真实业务中的选型能力。
回答思路
- 【回答框架 1】GlobalWindow 是全局窗口，默认不触发任何计算，需要自定义 Trigger 来控制何时对窗口内的数据进行聚合输出；它的特点是所有数据都归入同一个窗口，无时间或数量边界，通常与自定义触发器配合实现计数窗口等。TimeWindow 则基于时间边界把数据划分为有限窗口，如 TumblingWindow 和 SlidingWindow，由时间推进自动触发计算，无需自定义触发器。
- 【回答框架 2】最主要的区别在于窗口边界与触发机制：GlobalWindow 没有预定义边界，触发完全依赖外部触发器；TimeWindow 有明确的时间范围，如 10 秒滚动窗口，每个窗口在时间到达终点或允许延迟时触发。使用时，TimeWindow 适合时间维度统计，如每五分钟的 UV；GlobalWindow 适合事件数量或自定义逻辑，如每收集 100 条用户行为进行一次处理。
- 【回答框架 3】选择依据主要看业务需要：若按时间分组统计，用 TimeWindow；若需按数量或自定义条件聚合，用 GlobalWindow 配合自定义 Trigger。TimeWindow 常用，但要注意事件时间下的 watermark 和 allowedLateness；GlobalWindow 默认不触发，必须设置触发器，否则数据永远不会被处理。
- 【回答框架 4】实现上，TimeWindow 最终会借助 TimerService 注册定时器，GlobalWindow 则每次数据到达都调用 Trigger 判断。实际项目中，若业务既有时间维度又有数量条件，也可以组合使用，如自定义 Trigger 同时检查时间和计数，但要注意状态清理和性能影响。
- 【关键点 1】GlobalWindow 无内建触发逻辑，必须自定义 Trigger 才会计算；TimeWindow 由时间边界自动触发。
- 【关键点 2】GlobalWindow 适合按数量或自定义条件聚合，TimeWindow 适合按固定时间窗口统计。
- 【关键点 3】选择取决于业务统计维度：时间维度优先 TimeWindow，数量或混合条件可用 GlobalWindow。
- 【关键点 4】使用 GlobalWindow 时需注意设置触发器并考虑状态清理，避免数据积压。
- 【易错点 1】不能认为 GlobalWindow 不触发就等同于无界流处理，其实它只是未提供默认触发策略。
- 【易错点 2】TimeWindow 在事件时间模式下依赖 watermark 推进，若 watermark 不更新，窗口可能不触发。
- 【易错点 3】GlobalWindow 默认不会清理过期状态，长期运行需显式管理状态或配合自定义触发器清理。