对比Flink与Storm性能，分布式实时计算框架该这样选

输出数据为“msgId, eventTime, inTime, outTime”。单条输出数据约 50 B。

Identity 流程图

2)Sleep

Sleep 用例主要模拟用户作业耗时较长的场景，反映复杂用户逻辑对框架差异的削弱，比较两个框架的调度性能。

输入数据和输出数据均与 Identity 相同。

读入数据后，等待一定时长(1 ms)后在字符串末尾追加时间戳后输出

Sleep 流程图

3)Windowed Word Count

• Windowed Word Count 用例主要模拟窗口统计场景，反映两个框架在进行窗口统计时性能的差异。
• 此外，还用其进行了精确计算场景的测试，反映 Flink 恰好一次投递的性能。
• 输入为 JSON 格式，包含 msgId、eventTime 和一个由若干单词组成的句子，单词之间由空格分隔。单条输入数据约 150 B。
• 读入数据后解析 JSON，然后将句子分割为相应单词，带 eventTime 和 inTime 时间戳发给 CountWindow 进行单词计数，同时记录一个窗口中最大最小的 eventTime 和 inTime，最后带 outTime 时间戳输出到 Kafka 相应的 Topic。
• Spout/Source 及 OutputBolt/Output/Sink 并发度恒为 1，增大并发度时仅增大 JSONParser、CountWindow 的并发度。
• 由于 Storm 对 window 的支持较弱，CountWindow 使用一个 HashMap 手动实现，Flink 用了原生的 CountWindow 和相应的 Reduce 函数。

Windowed Word Count 流程图

五、测试结果

① Identity 单线程吞吐量

Identity 单线程吞吐量

上图中蓝色柱形为单线程 Storm 作业的吞吐，橙色柱形为单线程 Flink 作业的吞吐。

Identity 逻辑下，Storm 单线程吞吐为 8.7万条/秒，Flink 单线程吞吐可达35万条/秒。

当 Kafka Data 的 Partition 数为 1 时，Flink 的吞吐约为 Storm 的 3.2 倍;当其 Partition 数为 8 时，Flink 的吞吐约为 Storm 的 4.6 倍。

由此可以看出，Flink 吞吐约为 Storm 的 3-5 倍。

（编辑：西安站长网）

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