流处理系统通过数据复制、容错架构和自动恢复机制来实现高可用性。 这些系统将数据分布在多个节点上，并维护冗余副本，以确保在硬件故障或网络问题期间的持续运行。 通过设计，它们最大限度地减少了单点故障，并实现了组件之间的无缝故障转移。
一个核心策略是分区和复制数据流。 例如，Apache Kafka 将主题划分为分区，每个分区都托管在服务器（代理）上。 每个分区都有一个处理读/写操作的领导者和复制数据的追随者。 如果领导者失败，Kafka 会自动将追随者提升为领导者，从而确保持续访问。 同样，Amazon Kinesis 使用分片（类似于分区），并在可用区之间进行复制。 这种方法保证即使整个数据中心面临问题，系统也能继续使用冗余副本处理流。
持久性功能（如预写日志和检查点）进一步增强了可用性。 Apache Flink 等系统使用定期检查点将处理状态持久保存到持久存储（例如，HDFS 或 S3）。 如果工作节点发生故障，Flink 会在健康的节点上重新启动任务并重新加载最新的检查点。 Kafka 将消息存储在磁盘上的提交日志中，并在代理之间复制它们，从而防止数据丢失。 消费者使用偏移量跟踪他们的位置，从而允许他们在发生故障后从上次提交的偏移量恢复处理。 这些机制即使在部分中断期间也能确保数据完整性和连续性。
最后，流处理系统采用集群管理器和健康状况监控来实现自动恢复。 Kubernetes 或 Apache ZooKeeper 等工具检测节点故障并触发分区或任务的重新平衡。 例如，如果 Kafka 代理脱机，ZooKeeper 会协调领导者选举并更新元数据以重定向客户端。 诸如 Google Pub/Sub 之类的云原生服务会自动执行扩展和冗余，而无需手动干预。 结合负载平衡和实时健康状况检查，这些功能使流处理系统能够自我修复，从而以最小的停机时间或性能下降来维持可用性。