时间是流处理应用另一个重要的组成部分。因为事件总是在特定时间点发生，所以大多数的事件流都拥有事件本身所固有的时间语义。进一步而言，许多常见的流计算都基于时间语义，例如窗口聚合、会话计算、模式检测和基于时间的 join。流处理的一个重要方面是应用程序如何衡量时间，即区分事件时间（event-time）和处理时间（processing-time）。

Flink 提供了丰富的时间语义支持。

事件时间模式：使用事件时间语义的流处理应用根据事件本身自带的时间戳进行结果的计算。因此，无论处理的是历史记录的事件还是实时的事件，事件时间模式的处理总能保证结果的准确性和一致性。

Watermark 支持：Flink 引入了 watermark 的概念，用以衡量事件时间进展。Watermark 也是一种平衡处理延时和完整性的灵活机制。

迟到数据处理：当以带有 watermark 的事件时间模式处理数据流时，在计算完成之后仍会有相关数据到达。这样的事件被称为迟到事件。Flink 提供了多种处理迟到数据的选项，例如将这些数据重定向到旁路输出（side output）或者更新之前完成计算的结果。

处理时间模式：除了事件时间模式，Flink 还支持处理时间语义。处理时间模式根据处理引擎的机器时钟触发计算，一般适用于有着严格的低延迟需求，并且能够容忍近似结果的流处理应用。