由于这已经实现了，我想为那些来这里寻找答案的人回答这个问题。
从flink 1.0.0开始，这可以通过处理timedout模式来实现，例如，如果您的cep模式是这样的：
示例部分来自flink网站（1.2和1.3之间有一些重大变化，请相应地调整代码，此答案集中在1.3）
模式描述：-获取类型为“error”的第一个事件，然后在10秒内获取类型为“critical”的第二个事件

Pattern<Event, ?> pattern = Pattern.<Event>begin("start")
.next("middle").where(new SimpleCondition<Event>() {
    @Override
    public boolean filter(Event value) throws Exception {
        return value.getName().equals("error");
    }
}).followedBy("end").where(new SimpleCondition<Event>() {
    @Override
    public boolean filter(Event value) throws Exception {
        return value.getName().equals("critical");
    }
}).within(Time.seconds(10));

PatternStream<BAMEvent> patternStream = CEP.pattern(inputStream, pattern)

DataStream<Either<String, String>> result = patternStream.select(new PatternTimeoutFunction<Event, String>() {
  @Override
  public String timeout(Map<String, List<Event>> map, long l) throws Exception {
    return map.toString() +" @ "+ l;
  }
}, new PatternSelectFunction<Event, String>() {

  @Override
  public String select(Map<String, List<Event>> map) throws Exception {
    return map.toString();
  }
});

对于这种情况，如果用户在100分钟后仍然没有注销，那么由于相应的事件不会到达，它将导致模式为timedout，并且部分事件（起始事件）将在patterntimeoutfunction中捕获。

目前这是不可能做到的。解决方案是有一个超时处理程序，每当事件序列因为超出定义的时间窗口而被丢弃时，它就会被触发。跟踪超时处理程序实现的jira问题已经存在。