Flink和Storm性能差别大，实时计算框架到底怎么挑才靠谱

（来源：知乎专栏《实时计算技术选型：从Storm到Flink》） 必须明确一点，Flink和Storm的性能差别确实非常大，但这种“大”不能简单地说谁快谁慢，而是体现在不同的维度上，Storm是实时计算领域的先驱，它设计的核心思想是“来一条处理一条”，这被称为逐条处理模式，这种模式的优点是延迟极低，理论上每条消息到达后都能被立刻处理，延迟可以控制在毫秒级别，如果你对实时性的要求是“闪电般”的速度，比如监控金融交易中的欺诈行为，需要在一笔交易发生的瞬间就判断其风险,那么Storm的这条特性依然有它的价值。

这种低延迟是有代价的。（来源：CSDN博客《Flink设计与核心概念》） 代价就是牺牲了高吞吐量和结果的精确性，因为每条消息都立刻处理并发送结果，当数据量巨大时，系统需要频繁地进行网络传输和状态维护，这会成为瓶颈，导致吞吐量上不去，更关键的是，在遇到失败需要重新计算（容错）时，Storm的“至少一次”语义可能导致某些数据被重复处理,最终结果可能不精确。

（来源：Flink官方文档对比章节及技术解读文章） 而Flink的设计理念完全不同，它采用了一种“微批处理”的流式思想，但更准确的说法是基于 checkpoint 的连续流模型，Flink并不是真的一条条处理，而是像一条高速公路，数据流连续不断地流动，计算是持续进行的，它通过一种叫做“检查点”的机制，定期对系统的全局状态做一个快照,这样做的好处是巨大的：

1. 高吞吐：因为数据是连续处理的，减少了频繁调度和网络传输的开销，所以在处理海量数据时,Flink的吞吐量可以远高于Storm。
2. 精确一次的状态一致性：这是Flink最核心的优势之一，得益于检查点机制，即使在系统出现故障时，Flink也能从上一个成功的检查点恢复，确保每条数据只被处理一次，最终计算结果绝对精确，没有重复或丢失，这对于电商精准对账、精确计算销售额等金融级场景是刚需。

（来源：知乎讨论“Storm Trident vs. Flink”） 这里要提一下Storm的改进版Trident，Storm社区为了弥补自身在吞吐和一致性上的不足，推出了Trident，它通过微批处理的方式提高了吞吐量，并实现了“精确一次”语义，但很多开发者认为，Trident的API用起来比原生Storm复杂，而且其微批处理本质上还是在批处理和流处理之间做了妥协，在延迟上不如原生Storm,在吞吐和状态管理上又不如纯正的Flink来得优雅和高效。

（来源：多位资深大数据工程师在社区中的经验分享） 面对这两个性能侧重点截然不同的框架，到底该怎么挑才靠谱呢？这完全取决于你的业务场景最关心什么,你可以问自己几个问题：

• 你的第一诉求是“快”，还是“准”？

  

  • 如果答案是“快”，指的是数据产生后到第一个结果出来的时间越短越好，比如实时警报、实时推送这种对延迟极其敏感、但对偶尔重复或少量丢失可以容忍的场景，Storm（原生模式） 可能更合适。
  • 如果答案是“准”，要求最终结果必须百分百正确，比如实时统计销售额、实时计算用户余额、实时风控计分等，那么Flink 是毫无疑问的选择。

• 你的数据量有多大？

  如果数据洪峰非常猛烈，每秒要处理几十万甚至上百万条消息，那么Flink的高吞吐特性会让你轻松很多，Storm在处理这种量级时,需要投入更多的硬件资源来保障。

• 你的业务逻辑是否需要复杂的“状态”管理？

  

  你需要统计一个用户过去一小时内点击了多少次商品（窗口计算），或者需要将当前的数据与之前的数据关联起来，Flink内置了非常强大且易用的状态管理功能，开箱即用，而用Storm来实现复杂的窗口和状态管理，需要开发者自己编写大量代码,既复杂又容易出错。

• 团队的技术栈和学习成本如何？

  • Storm用Java/Scala开发，概念相对简单,上手快。
  • Flink的体系更庞大，概念也更复杂一些（如时间语义、窗口、状态），学习曲线更陡峭，但如果团队有Spark Streaming的背景,转向Flink会相对平滑。

Storm像是一把锋利的匕首，追求极致的单次出击速度（低延迟）；而Flink则像一把重剑，可能起手稍慢一点（但延迟依然是秒级甚至毫秒级），但威力巨大（高吞吐）、攻防一体（强大的状态管理和精确一致性）。

在当今大多数实时计算场景下，尤其是数据量大、业务逻辑复杂、要求结果精确的场合，Flink已经成为了事实上的主流选择，Storm则在超低延迟的特定领域保留着它的阵地，在做选择时，不要盲目比较纸面性能，而是深入分析你的业务核心诉求,才能做出最靠谱的决定。