浅谈大数据之Flink-2

1.5　流处理基础概念

在某些场景下，流处理打破了批处理的一些局限。Flink作为一款以流处理见长的大数据引擎，相比其他流处理引擎具有众多优势。本节将对流处理的一些基本概念进行细化，这些概念是入门流处理的必备基础，至此你将正式进入数据流的世界。

1.5.1　延迟和吞吐
在批处理场景中，我们主要通过一次计算的总耗时来评价性能。在流处理场景，数据源源不断地流入系统，大数据框架对每个数据的处理越快越好，大数据框架能处理的数据量越大越好。例如1.2.3小节中提到的股票交易案例，如果系统只能处理一两只股票或处理时间长达一天，那么说明这个系统非常不靠谱。衡量流处理的“快”和“量”两方面的性能，一般用延迟（Latency）和吞吐（Throughput）这两个指标。

1.延迟
延迟表示一个事件被系统处理的总时间，一般以毫秒为单位。根据业务不同，我们一般关心平均延迟（Average Latency）和分位延迟（Percentile Latency）。假设一个食堂的自助取餐流水线是一个流处理系统，每个就餐者前来就餐是它需要处理的事件，从就餐者到达食堂到他拿到所需菜品并付费离开的总耗时，就是这个就餐者的延迟。如果正赶上午餐高峰期，就餐者极有可能排队，这个排队时间也要算在延迟中。例如，99分位延迟表示对所有就餐者的延迟进行统计和排名，取排名第99%位的就餐者延迟。一般商业系统更关注分位延迟，因为分位延迟比平均延迟更能反映这个系统的一些潜在问题。还是以食堂的自助餐流水线为例，该流水线的平均延迟可能不高，但是在就餐高峰期，延迟一般会比较高。如果延迟过高，部分就餐者会因为等待时间过长而放弃排队，用