Apache Flink中窗口的无限允许延迟可以通过以下代码示例解决：

首先，需要导入相关的Flink库和类：

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
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.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

然后，创建一个Flink流执行环境：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

接下来，创建一个DataStream并指定事件时间：

DataStream> dataStream = env
    .socketTextStream("localhost", 9999)
    .map(line -> {
        String[] tokens = line.split(",");
        return new Tuple2<>(tokens[0], Long.parseLong(tokens[1]));
    })
    .assignTimestampsAndWatermarks(
        WatermarkStrategy.>forMonotonousTimestamps()
            .withTimestampAssigner((event, timestamp) -> event.f1)
    );

然后，定义一个窗口函数来处理窗口内的数据：

dataStream
    .keyBy(event -> event.f0)
    .timeWindow(Time.minutes(1))
    .process(new ProcessWindowFunction, String, String, TimeWindow>() {
        @Override
        public void process(String key, Context context, Iterable> elements, Collector out) throws Exception {
            long count = 0;
            for (Tuple2 element : elements) {
                count++;
            }
            out.collect("Window: " + context.window() + " Count: " + count);
        }
    });

最后，调用execute方法来执行Flink作业：

env.execute("WindowExample");

以上代码示例演示了如何在Apache Flink中实现窗口的无限允许延迟。在这个示例中，使用了socketTextStream从本地9999端口读取数据，并将数据解析为Tuple2类型，其中第一个元素是字符串类型的键，第二个元素是事件时间戳。然后使用assignTimestampsAndWatermarks方法指定事件时间，并在窗口函数中处理窗口内的数据。最后，使用execute方法来执行Flink作业。

请注意，这只是一个简单的示例，具体的实现可能会根据具体的业务需求和数据源的特点而有所不同。