在Apache Flink中，我们可以使用allowedLateness方法和side output来对迟到的事件应用自定义逻辑。下面是一个示例代码，演示如何在Flink中处理迟到的事件并将它们发送到侧输出：

首先，我们需要定义一个KeyedProcessFunction，该函数用于处理数据流中的每个元素。在这个函数中，我们可以重写processElement和onTimer方法来处理正常的事件和迟到的事件。

public class LateEventFunction extends KeyedProcessFunction {
    private transient ValueState isLate;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        ValueStateDescriptor descriptor =
                new ValueStateDescriptor<>("isLate", Boolean.class);
        isLate = getRuntimeContext().getState(descriptor);
    }

    @Override
    public void processElement(Event event, Context context, Collector collector) throws Exception {
        // 处理正常事件
        collector.collect("正常事件: " + event);

        // 如果事件延迟到达，设置isLate状态为true
        if (event.getTimestamp() < context.timerService().currentWatermark()) {
            isLate.update(true);
        }

        // 注册一个定时器，在可容忍的迟到时间后触发
        context.timerService().registerEventTimeTimer(event.getTimestamp() + 60000);
    }

    @Override
    public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext context, Collector out) throws Exception {
        // 如果定时器触发时isLate状态为true，说明事件为迟到事件
        if (isLate.value() != null && isLate.value()) {
            out.collect("迟到事件: " + context.getCurrentKey() + ", 时间戳: " + timestamp);
        }
    }
}

接下来，我们可以在主函数中应用上述定义的LateEventFunction函数，并使用allowedLateness方法设置可容忍的迟到时间。在设置可容忍的迟到时间之后，我们可以使用getSideOutput方法获取侧输出的结果。

public class LateEventExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 设置事件时间
        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);

        // 读取输入流
        DataStream input = env.fromElements(
                new Event("key1", 1000),
                new Event("key2", 2000),
                new Event("key3", 3000),
                new Event("key1", 4000),
                new Event("key2", 5000),
                new Event("key3", 6000)
        )
                .assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor(Time.seconds(10)) {
                    @Override
                    public long extractTimestamp(Event element) {
                        return element.getTimestamp();
                    }
                });

        // 根据key分组并应用LateEventFunction函数
        SingleOutputStreamOperator result = input
                .keyBy(Event::getKey)
                .process(new LateEventFunction());

        // 获取侧输出结果
        DataStream lateOutput = result.getSideOutput(new OutputTag("late-output") {});

        // 打印正常输出结果
        result.print();

        // 打印迟到事件结果
        lateOutput.print();

        // 执行作业
        env.execute("Late Event Example");
    }
}

在上述示例中，我们创建了一个包含了一些延迟事件的输入流。我们使用assignTimestampsAndWatermarks方法为数据分配时间戳，并设置了10秒的延迟容忍时间。然后，我们根据事件的key进行分组，并应用了我们定义的LateEventFunction函数。最后，我们使用getSideOutput方法获取侧输出的结果，并打印正常输出结果和迟到事件结果。

这样，我们就可以对迟到的事件应用自定义逻辑并进行处理。