举个例子，假设定义一个跨度为5分钟的sliding window，触发时间为5s，假设在1小时以后，有一条数据来晚了，是需要assign到1小时以前的某些window中，而之前的window已经完成计算，这条数据该如何处理？如果丢弃掉，那么计算结果的一致性无法保障，如果要计算，那必然要把1小时以前的多个sliding window的数据要保留起来，如何保存？如果跨度是1天呢？

流计算处理的数据是无边界的，同时要进行低延时的计算和输出，还要保证计算结果的强一致性。如果一个事件的影响取决于它之前发生的所有事件，那么计算一定是有状态的，会涉及到保存明细数据还有聚合操作产生的中间结果。如何高效并且正确的管理这些状态就变得非常重要。依靠状态管理可以完成很多场景：例如时间窗口、统计分析、欺诈检测

1. 增量计算的本质是一个update过程，而不是一个insert过程。在产生计算结果输出的时候，不仅要把新产生的结果输出到下游，还要把之前输出产生的结果，造成的影响撤销掉。类似于将一个update操作转化成一个delete加一个insert操作。2. 对于下游的operater, 不仅要处理insert操作，还要处理delete操作。我们再把这两条应用到上述的增量计算的过程，看看会得到什么样的结果。

如上图所示，对wordcount计算后的结果按奇偶进行分桶：当第一个a完成计算，count(a)=1,所以，会把奇数桶的值改成1。当第二个a完成计算，count(a)=2,所以，会把偶数桶的值改成2。那么问题来了，这个a又不是薛定谔的猫，目前只应该存在于偶数桶中，那么奇数桶应该变成0，怎么把奇数桶变成0呢？