一篇谈Flink不错的文章

精华 ：

在执行引擎这一层，流处理系统与批处理系统最大不同在于节点间的数据传输方式。对于一个流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。而对于一个批处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，并不会立刻通过网络传输到下一个节点，当缓存写满，就持久化到本地硬盘上，当所有数据都被处理完成后，才开始将处理后的数据通过网络传输到下一个节点。这两种数据传输模式是两个极端，对应的是流处理系统对低延迟的要求和批处理系统对高吞吐量的要求。Flink的执行引擎采用了一种十分灵活的方式，同时支持了这两种数据传输模型。Flink以固定的缓存块为单位进行网络数据传输，用户可以通过缓存块超时值指定缓存块的传输时机。如果缓存块的超时值为0，则Flink的数据传输方式类似上文所提到流处理系统的标准模型，此时系统可以获得最低的处理延迟。如果缓存块的超时值为无限大，则Flink的数据传输方式类似上文所提到批处理系统的标准模型，此时系统可以获得最高的吞吐量。同时缓存块的超时值也可以设置为0到无限大之间的任意值。缓存块的超时阈值越小，则Flink流处理执行引擎的数据处理延迟越低，但吞吐量也会降低，反之亦然。通过调整缓存块的超时阈值，用户可根据需求灵活地权衡系统延迟和吞吐量。

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