在Apache Beam中，可以使用FixedWindows来定义固定大小的时间窗口。FixedWindows是一种根据时间间隔划分数据的窗口类型，例如每分钟一个窗口或每小时一个窗口。

要解决FixedWindows之间的延迟问题，可以使用Watermark来控制窗口的关闭时间。Watermark是一个时间戳，表示数据流中不会再有更早的数据。Beam会根据Watermark来关闭旧的窗口，并输出窗口结果。

以下是一个使用FixedWindows和Watermark来解决延迟问题的代码示例：

import apache_beam as beam
from apache_beam.transforms.window import FixedWindows
from apache_beam.transforms.trigger import AfterWatermark, AfterProcessingTime

# 定义一个延迟函数，用于模拟数据的延迟到达
def delay_data(element):
    import time
    time.sleep(1)
    return element

# 定义一个DoFn函数，用于输出窗口结果
class PrintWindowFn(beam.DoFn):
    def process(self, element, window=beam.DoFn.WindowParam):
        print(f"Window: {window}, Element: {element}")

with beam.Pipeline() as p:
    # 从源数据读取数据流
    data = p | beam.Create([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

    # 将数据流应用延迟函数
    delayed_data = data | beam.Map(delay_data)

    # 将数据流分配到固定大小的时间窗口中
    windowed_data = delayed_data | beam.WindowInto(FixedWindows(2))

    # 使用AfterWatermark触发器来定义窗口关闭的条件
    windowed_data = windowed_data | beam.WindowInto(FixedWindows(2),
                                                    trigger=AfterWatermark(early=AfterProcessingTime(1)),
                                                    accumulation_mode=beam.trigger.AccumulationMode.DISCARDING)

    # 输出窗口结果
    windowed_data | beam.ParDo(PrintWindowFn())

在上述代码中，首先定义了一个延迟函数delay_data，用于模拟数据的延迟到达。然后使用FixedWindows将数据流分配到固定大小为2的时间窗口中。

接下来使用AfterWatermark触发器来定义窗口关闭的条件，其中设置了一个延迟1秒的AfterProcessingTime触发器。这意味着窗口将在最早的元素到达窗口后的1秒钟之后关闭。

最后，使用PrintWindowFn函数来输出窗口结果。

通过以上的代码，可以解决FixedWindows之间的延迟问题，并按照定义的时间窗口输出结果。