Storm与Flink的比较

最新推荐文章于 2025-05-14 03:06:29 发布

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本文对比了Storm与Flink在状态管理、窗口支持、消息投递、容错方式及应用现状等方面的特性。Flink在状态管理和窗口支持方面更为成熟，提供ExactlyOnce消息投递保证，采用检查点机制进行容错，且在美团点评的实时计算业务中展现出比Storm更高的单线程吞吐量，约为Storm的3-5倍。

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Storm与Flink的比较

比较项	Storm	Flink
状态管理	无状态，需用户自行进行状态管理	有状态
窗口支持	对事件窗口支持较弱，缓存整个窗口的所有数据，窗口结束时一起计算	窗口支持较为完善，自带一些窗口聚合方法，并且会自动管理窗口状态。
消息投递	At Most Once At Least Once	At Most Once At Least Once Exactly Once
容错方式	ACK机制：对每个消息进行全链路跟踪，失败或超时进行重发。	检查点机制：通过分布式一致性快照机制，对数据流和算子状态进行保存。在发生错误时，使系统能够进行回滚。
应用现状	在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用，有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。	在美团点评实时计算业务中已有一定应用，但是管理平台、API 及文档等仍需进一步完善。

单线程的吞吐量

在这里插入图片描述
（图片参考来自美团技术团队）

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。