我一直试图在TumblingEventTimeWindow上创建一个重复数据删除处理器，但似乎窗口从未关闭，因此没有调用process函数，因此没有触发事件。
我将flinkSource定义为

private DataStream<String> flinkStreamFromConfig(SourceTopic sourceTopic, StreamExecutionEnvironment flinkEnv){
        KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
                .setBootstrapServers(sourceTopic.getServers())
                .setTopics(sourceTopic.getTopicName())
                .setGroupId(sourceTopic.getGroupId())
                .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.latest())
                .setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
                .build();
        return flinkEnv.fromSource(source, WatermarkStrategy.forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(10)), sourceTopic.getTopicName());
}

此Kafka源流正在正确创建，但当应用Tumbling Event Time窗口时，它从未输出任何结果
DataStream dedupeStream = flinkStream.windowAll（TumblingEventTimeWindows.of（Time.seconds（25）））.process（new DedupeProcessor（））;
这是一个永远不会执行的进程函数

public class DedupeProcessor extends ProcessAllWindowFunction<String, String, TimeWindow> {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DelayedWatermarkStrategy.class);
    @Override
    public void process(ProcessAllWindowFunction<String, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<String> elements, Collector<String> out) throws Exception {
        HashSet<String> seenKeys = new HashSet<>();
        StreamSupport.stream(elements.spliterator(), false).forEach(seenKeys::add);
        logger.info("emitting event {} at {}", System.currentTimeMillis(), seenKeys);
        seenKeys.forEach(out::collect);
    }
}

我做错什么了吗？我试图调试可能是什么原因，我看到internalTimerService.currentWatermark（）被设置为Long.Min并且没有改变。
我试着把事件时间窗口改成处理时间窗口，它能用那个工作，但不能用这个工作。
同样在调试器中，我可以看到窗口正在更改为新窗口，因为新事件被摄取，但如果flink窗口操作符的官方代码中的块从未命中，则触发器结果始终是继续并且从未触发。

if (triggerResult.isFire()) {
                    ACC contents = windowState.get();
                    if (contents == null) {
                        continue;
                    }
                    emitWindowContents(window, contents);
                }

此外，输入主题是单个分区。