flink 读取mongo的时候，发过来的数据 source.ts_ms 时间戳不够精确（需求，一张[阿里云实时计算 Flink版] 暂停朗读为您朗读

可能是因为默认情况下，MongoDB的时间戳精度只能达到毫秒级，而Flink在实时计算过程中需要更高的时间戳精度。

您可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 使用MongoDB的_bsonType: Timestamp进行日期的存储，这样可以提高精度至微秒级别。

2. 自定义Flink的时间戳提取器。例如，使用MongoDB记录时间戳的字段作为flink timestamp字段，再通过Flink的时间戳提取器进行精细化处理，从而得到更高的时间精确度。

3. 修改MongoDB驱动程序的配置。针对MongoDB的时间戳精度问题，MongoDB驱动程序提供了一个配置选项，可将MongoDB的时间戳精度提高到纳秒级别。可以尝试修改MongoDB驱动程序的配置，以提高数据精度。

Flink 默认的时间戳精度是到毫秒级的，如果需要更高精度的话，mongodb支持保存纳秒级时间戳，可以使用Node.js中的Date对象来保存

let timestamp = new Date(goTimestamp);db.collection.insert({    timestamp: timestamp});

根据你提供的这段文本，可以看到MongoDB中存储的时间戳字段为”ts_ms”:1666769243000，该值的时间精度是毫秒级别的。如果需要更高的精确度，可以将该字段扩展为包含纳秒级别的时间戳值。在Flink应用程序中，我们可以使用自定义的反序列化器来解析MongoDB中的数据，并手动对时间戳进行转换和处理，以达到应用程序所需的时间精度要求。

以下是一种实现方式：

首先，我们可以定义一个类来表示MongoDB中存储的相关数据结构：

public class MongoData {    private long tsNs; // 纳秒级别精度的时间戳    ...    // getters & setters}

接下来，我们编写一个自定义的反序列化器，在反序列化时对时间戳进行转换和处理：

public class MongoDataDeserializer implements DeserializationSchema {    @Override    public MongoData deserialize(byte[] message) throws IOException {        // 解析MongoDB中的数据        BSONObject bson = BSON.decode(message);        String id = (String) bson.get("_id");        long tsMs = ((BSONTimestamp) bson.get("ts_ms")).getTime();                // 将毫秒转换为纳秒        long tsNs = TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(tsMs);        MongoData data = new MongoData();        data.setId(id);        data.setTsNs(tsNs);        ...        return data;    }    @Override    public boolean isEndOfStream(MongoData nextElement) {        return false;    }    @Override    public TypeInformation getProducedType() {        return TypeInformation.of(MongoData.class);    }}

这样，我们就可以在Flink应用程序中使用以上自定义的反序列化器来读取MongoDB存储的数据，并得到纳秒精度的时间戳。虽然这种方式增加了代码的复杂性，但是可以提供更高的数据处理精度和灵活性。

如果您使用 Flink 读取 MongoDB 数据库中的数据，并发现时间戳（ts_ms）的精度不够，可以尝试使用 Flink 的时间戳分配器（Timestamp Assigner）来重新分配时间戳。时间戳分配器是 Flink 中用于为数据流中的元素分配事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）的机制。通过重新分配时间戳，您可以使用更精确的时间戳进行事件时间处理和窗口计算。

在 Flink 中，可以通过实现 AssignerWithPeriodicWatermarks 或 AssignerWithPunctuatedWatermarks 接口来自定义时间戳分配器。其中，AssignerWithPeriodicWatermarks 接口用于定期生成水位线（Watermark），而 AssignerWithPunctuatedWatermarks 接口则是在每个事件上动态生成水位线。具体来说，您可以根据数据流中的元素来计算事件时间，例如从 MongoDB 数据中提取更精确的时间戳，并使用 TimestampsAndWatermarks 工具类来生成水位线。示例代码如下：

DataStreamSource mongoSource = ...; // 从 MongoDB 中读取数据流SingleOutputStreamOperator streamWithTimestampsAndWatermarks = mongoSource    .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor(Time.seconds(5)) {        @Override        public long extractTimestamp(Document element) {            // 从 MongoDB 数据中提取更精确的时间戳            long tsMs = element.getLong("ts_ms");            return tsMs;        }    });

上述示例中，我们通过实现 BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 抽象类来实现了 AssignerWithPeriodicWatermarks 接口，并重写了其中的 extractTimestamp 方法来从 MongoDB 数据中提取更精确的时间戳。然后，我们使用 assignTimestampsAndWatermarks 方法将时间戳分配器应用于数据流，并生成水位线。在这个示例中，我们使用了 BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor 类来生成水位线，其中 Time.seconds(5) 表示水位线延迟 5 秒。如果您使用的是 AssignerWithPunctuatedWatermarks 接口，可以使用 emitWatermark 方法在每个事件上动态生成水位线。 另外，为了使用时间戳分配器和水位线，您需要将 MongoDB 数据流转换为 DataStream 类型。在转换数据流时，可以使用 Flink 的 MongoDB 连接器（flink-connector-mongodb）或者自定义的 MongoDB 输入格式（InputFormat）来实现。

在 Flink 读取 MongoDB 数据时，如果您使用的是 Flink 的官方 MongoDB 连接器 flink-connector-mongodb，则默认情况下，该连接器会将 MongoDB 中的时间戳字段转换为 Java 的 java.util.Date 类型。由于 Java 的 Date 类型只支持毫秒级别的时间戳，因此在 Flink 中处理时，可能会出现时间戳精度不够的情况。

为了解决这个问题，您可以考虑以下两种方法：

使用 BSON 时间戳类型：在插入数据到 MongoDB 中时，可以将时间戳字段的值设置为 BSON 时间戳类型（BSON Timestamp），该类型支持更高精度的时间戳，其单位为微秒。然后，在 Flink 中读取数据时，可以使用 MongoDBInputFormat.setDeserializationConverter() 方法来自定义时间戳的转换方式，将 BSON 时间戳类型转换为 Flink 支持的时间戳类型（如 java.time.Instant 类型）。

自定义时间戳转换器：在 Flink 中，您可以通过实现 TimestampExtractor 接口来自定义时间戳的提取和转换方式。例如，如果您想要使用 MongoDB 中的 _id 字段作为时间戳，可以实现一个自定义的时间戳提取器，同时在 Flink 中使用 MongoDBInputFormat.setTimestampExtractor() 方法来指定该时间戳提取器。

在 deserialize 方法中，将 MongoDB 中的时间戳转换为 Flink 中的时间戳，并设置到 Row 中的相应字段上。例如：

public class MongoDBTimeDeserializationSchema implements DeserializationSchema { @Override public Row deserialize(byte[] message) throws IOException { BSONObject bsonObject = bson.decode(message); // 将 BSONObject 转换为 Flink 中的 Row Row row = … // 将 BSONObject 中的时间戳取出并转换为 Flink 中的时间戳 long mongoTimestamp = ((BSONTimestamp)bsonObject.get(“timestamp”)).getTime(); Timestamp flinkTimestamp = new Timestamp(mongoTimestamp); // 将 Flink 中的时间戳设置到 Row 中的某个字段上 row.setField(fieldIndex, flinkTimestamp); return row; } } 这样就可以将 MongoDB 中的时间戳作为 Flink 数据流中的时间戳来使用了。 MongoDB 中的时间戳可能会存在一定的精度误差，因此需要根据具体业务需求来选择合适的时间戳精度。如果 MongoDB 中的时间戳精度不够，可以考虑将 MongoDB 中的时间戳与其他字段结合起来作为 Flink 数据流中的时间戳来使用。