对比Flink与Storm性能，分布式实时计算框架该这样选

② Identity 单线程作业延迟

Identity 单线程作业延迟

采用 outTime - eventTime 作为延迟，图中蓝色折线为 Storm，橙色折线为 Flink。虚线为 99 线，实线为中位数。

从图中可以看出随着数据量逐渐增大，Identity 的延迟逐渐增大。其中 99 线的增大速度比中位数快，Storm 的 增大速度比 Flink 快。

其中 QPS 在 80000 以上的测试数据超过了 Storm 单线程的吞吐能力，无法对 Storm 进行测试，只有 Flink 的曲线。

对比折线最右端的数据可以看出，Storm QPS 接近吞吐时延迟中位数约 100 毫秒，99 线约 700 毫秒，Flink 中位数约 50 毫秒，99 线约 300 毫秒。Flink 在满吞吐时的延迟约为 Storm 的一半。

③ Sleep吞吐量

Sleep 吞吐量

从图中可以看出，Sleep 1 毫秒时，Storm 和 Flink 单线程的吞吐均在 900 条/秒左右，且随着并发增大基本呈线性增大。

对比蓝色和橙色的柱形可以发现，此时两个框架的吞吐能力基本一致。

④ Sleep 单线程作业延迟(中位数)

Sleep 单线程作业延迟(中位数)

依然采用 outTime - eventTime 作为延迟，从图中可以看出，Sleep 1 毫秒时，Flink 的延迟仍低于 Storm。

⑤ Windowed Word Count 单线程吞吐量

Windowed Word Count 单线程吞吐量

单线程执行大小为 10 的计数窗口，吞吐量统计如图。

从图中可以看出，Storm 吞吐约为 1.2 万条/秒，Flink Standalone 约为 4.3 万条/秒。Flink 吞吐依然为 Storm 的 3 倍以上。

（编辑：西安站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!