3、分布式流处理与虚拟化调度技术解析

分布式流处理与虚拟化调度技术解析

1. 分布式流处理系统中的 Squirrel 框架

在分布式流处理场景中，Squirrel 框架是一种网络感知分组框架，用于将元组分配到不同的网络通道。它与传统分组策略不同，在分组元组时会考虑下游任务的位置。通过识别两个通信操作符之间的网络距离，Squirrel 采用权重分组的方式来决定发送到每个网络通道的元组数量。

1.1 性能指标对比

• 处理延迟 ：对比了 Squirrel 和原始 Flink 在单词计数（WordCount）和广告拓扑（AdvertisingTopology）任务中的处理延迟（即平均元组执行时间）。结果显示，Squirrel 在单词计数和广告任务中的平均元组执行时间分别为 1.03 毫秒和 1.62 毫秒，而 Flink 分别为 1.91 毫秒和 3.26 毫秒。Squirrel 最多可将平均元组执行时间提高 47%。
  | 任务 | Squirrel 平均元组执行时间（ms） | Flink 平均元组执行时间（ms） | 提升比例 |
  | ---- | ---- | ---- | ---- |
  | 单词计数 | 1.03 | 1.91 | 47% |
  | 广告拓扑 | 1.62 | 3.26 | - |

• 吞吐量 ：在吞吐量方面，Squirrel 在单词计数和广告任务中的平均吞吐量分别为 91624 元组/秒和 127209 元组/秒，而 Flink 分别为 57162 元组/秒和 76173 元组/秒。Squirrel 实现了比 Flink 平均