对比Flink与Storm性能，分布式实时计算框架该这样选

⑪Windowed Word Count Flink 不同 StateBackends 吞吐量对比

Windowed Word Count Flink 不同 StateBackends 吞吐量对比

Flink 支持 Standalone 和 on Yarn 的集群部署模式，同时支持 Memory、FileSystem、RocksDB 三种状态存储后端(StateBackends)。由于线上作业需要，测试了这三种 StateBackends 在两种集群部署模式上的性能差异。其中，Standalone 时的存储路径为 JobManager 上的一个文件目录，on Yarn 时存储路径为 HDFS 上一个文件目录。

对比三组柱形可以发现，使用 FileSystem 和 Memory 的吞吐差异不大，使用 RocksDB 的吞吐仅其余两者的十分之一左右。

对比两种颜色可以发现，Standalone 和 on Yarn 的总体差异不大，使用 FileSystem 和 Memory 时 on Yarn 模式下吞吐稍高，使用 RocksDB 时 Standalone 模式下的吞吐稍高。

⑫Windowed Word Count Flink 不同 StateBackends 延迟对比

Windowed Word Count Flink 不同 StateBackends 延迟对

使用 FileSystem 和 Memory 作为 Backends 时，延迟基本一致且较低。

使用 RocksDB 作为 Backends 时，延迟稍高，且由于吞吐较低，在达到吞吐瓶颈前的延迟陡增。其中 on Yarn 模式下吞吐更低，接近吞吐时的延迟更高。

六、结论及建议

1、框架本身性能

由①、⑤的测试结果可以看出，Storm 单线程吞吐约为 8.7 万条/秒，Flink 单线程吞吐可达 35 万条/秒。Flink 吞吐约为 Storm 的 3-5 倍。

（编辑：长春站长网）

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