Apache Flink 之所以能够同时实现高吞吐（High Throughput）和低延迟（Low Latency），主要归功于其独特的架构设计和深度的底层优化。与 Spark Streaming 的“微批处理（Micro-batching）”不同，Flink 是真正的流式处理（Native Streaming）引擎。 以下是 Flink 实现高性能的几个核心机制： 1. 真正的流式处理架构 (Native Streaming & Pipelined Execution) 这是 Flink 低延迟的根本原因。 逐条处理： Flink 处理数据是“来一条处理一条”，而不是攒一批再处理。这意味着数据一旦进入系统，几乎立即被处理并输出，延迟可以达到毫秒级甚至亚毫秒级。 流水线执行 (Pipelined Execution)： Flink 的任务执行是流水线式的。上游算子处理完数据后，直接发送给下游，不需要等待整个阶段结束或写入磁盘。这不仅降低了延迟，也提高了整体吞吐量。 2. 算子链 (Operator Chaining) 这是 Flink 减少开销、提升性能的关键优化手段。 原理：...
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