Flink 1.10中的时间机制主要包括事件时间、处理时间和摄取时间。事件时间是数据本身携带的时间戳，用于在处理无序事件时正确计算结果；处理时间是运行任务的机器的系统时间，用于在处理实时数据时提供最小的延迟；摄取时间是将数据推送到Flink的时间。在Flink 1.10中，可以通过在流处理程序中指定时间特性，灵活地选择所需的时间语义，以及通过窗口操作在时间上对数据进行划分和分组。

1. 事件时间（Event Time）

事件时间是从数据源中提取的时间戳（Timestamp），用于表示数据生成的时间。在无序事件流的情况下，事件时间对于正确计算结果非常重要。Flink通过水位（Watermark）机制来处理延迟数据。水位是在事件时间的基础上引入的一种时间概念，用于指示当前处理的事件时间范围，以及什么时候可以认为一个窗口已经完全关闭。通过合理设置水位线，可以平衡处理的延迟和结果的准确性。Flink提供了丰富的窗口操作（如滚动窗口、滑动窗口和会话窗口等），能够方便地对事件时间进行划分和处理。

2. 处理时间（Processing Time）

处理时间是指任务运行的机器的系统时间，用于提供最小的处理延迟。处理时间窗口是以数据被处理时的系统时间为基准，对数据进行窗口的划分和分组。处理时间适用于实时数据处理，不依赖于数据源的时间戳，可以获得最小的延迟。但在对无序事件进行处理时，处理时间窗口会引入一定的计算误差。若数据源存在乱序的情况，建议使用事件时间来保证结果的准确性。

3. 摄取时间（Ingestion Time）

摄取时间是将数据推送到Flink的时间。在Flink中，摄取时间被用作处理数据的默认时间语义。摄取时间窗口是以数据被摄取到Flink的时间为基准。在无序事件处理场景下，摄取时间可以作为一种折中方案，兼顾结果的准确性和处理的延迟。同时，Flink还提供了一种名为“周期性摄取时间”的特性，可以周期性地在流处理中引入水位，以解决数据流入Flink的速度过慢对结果计算的影响。