在 Apache Flink 中，可以使用window操作来对事件进行缓冲处理。下面是一个使用window操作的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class EventBufferingExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建一个数据流，并从接收端接收事件
        DataStream input = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        // 使用window操作对事件进行缓冲处理，并计算每个窗口中的事件数量
        DataStream> windowCounts = input
                .flatMap(new Tokenizer())
                .keyBy(0)
                .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .sum(1);

        // 打印结果
        windowCounts.print();

        // 执行任务
        env.execute("Event Buffering Example");
    }

    public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction> {
        @Override
        public void flatMap(String value, Collector> out) {
            // 将接收到的事件切分成单词，并输出每个单词的数量
            String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");
            for (String word : words) {
                if (word.length() > 0) {
                    out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
                }
            }
        }
    }
}

在上面的示例中，首先创建了一个StreamExecutionEnvironment对象作为执行环境。然后，使用socketTextStream方法创建一个数据流，该数据流从主机localhost的端口9999接收事件。

接下来，使用flatMap操作将接收到的事件切分成单词，并输出每个单词的数量。然后，使用keyBy操作对单词进行分组。接着，使用window操作将事件按照固定的时间窗口进行分组，并使用sum操作计算每个窗口中的事件数量。

最后，使用print操作打印结果，并调用execute方法执行任务。

这样，Apache Flink 就可以对事件进行缓冲处理，并在每个窗口中计算事件的数量。