对比Flink与Storm性能，分布式实时计算框架该这样选

⑥ Windowed Word Count Flink At Least Once 与 Exactly Once 吞吐量对比

Windowed Word Count Flink At Least Once 与 Exactly Once 吞吐量对比

由于同一算子的多个并行任务处理速度可能不同，在上游算子中不同快照里的内容，经过中间并行算子的处理，到达下游算子时可能被计入同一个快照中。这样一来，这部分数据会被重复处理。因此，Flink 在 Exactly Once 语义下需要进行对齐，即当前最早的快照中所有数据处理完之前，属于下一个快照的数据不进行处理，而是在缓存区等待。当前测试用例中，在 JSON Parser 和 CountWindow、CountWindow 和 Output 之间均需要进行对齐，有一定消耗。为体现出对齐场景，Source/Output/Sink 并发度的并发度仍为 1，提高了 JSONParser/CountWindow 的并发度。具体流程细节参见前文 Windowed Word Count 流程图。

上图中橙色柱形为 At Least Once 的吞吐量，黄色柱形为 Exactly Once 的吞吐量。对比两者可以看出，在当前并发条件下，Exactly Once 的吞吐较 At Least Once 而言下降了 6.3%。

⑦ Windowed Word Count Storm At Least Once 与 At Most Once 吞吐量对比

Windowed Word Count Storm At Least Once 与 At Most Once 吞吐量对比

Storm 将 ACKer 数量设置为零后，每条消息在发送时就自动 ACK，不再等待 Bolt 的 ACK，也不再重发消息，为 At Most Once 语义。

上图中蓝色柱形为 At Least Once 的吞吐量，浅蓝色柱形为 At Most Once 的吞吐量。对比两者可以看出，在当前并发条件下，At Most Once 语义下的吞吐较 At Least Once 而言提高了 16.8%。

⑧ Windowed Word Count 单线程作业延迟

Windowed Word Count 单线程作业延迟

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