在流式系统中平衡延迟和吞吐量需要理解它们之间的权衡，并应用实践技术来优化两者。延迟衡量数据从源到目标的处理速度，而吞吐量是指单位时间内处理的数据量。为了平衡它们，开发者必须调整系统组件以防止瓶颈，管理资源使用，并优先考虑用例需求。例如，欺诈检测系统可能优先考虑低延迟以立即阻止交易，而日志聚合系统可能优先考虑吞吐量以处理具有较高但可接受的延迟的大量数据。
一个关键方法是战略性地使用缓冲和批量处理。增加批量大小允许系统一次处理更多数据（更高的吞吐量），但会增加数据累积的延迟（更高的延迟）。例如，可以配置 Apache Kafka 生产者等待特定的批量大小（例如，16 KB）或时间阈值（例如，50 毫秒）后再发送数据。调整这些参数可以让开发者与他们的延迟目标保持一致，而不会使下游处理器资源不足。类似地，像 Apache Flink 这样的流处理框架在底层使用微批处理，将小记录分组为可管理的块，以减少开销，同时保持延迟的可预测性。
另一种方法涉及扩展和并行化。分区数据流（例如，将 Kafka 主题拆分为多个分区）允许跨多个消费者或工作节点进行并行处理。这会分散负载，提高吞吐量，而不会显着增加延迟。例如，如果流处理作业处理用户事件，则按用户 ID 进行分区可确保并发处理不同用户的事件。反压机制也发挥作用：像 Apache Spark Streaming 这样的系统在下游组件不堪重负时动态调整摄取速率，从而防止资源耗尽。最后，优化序列化格式（例如，使用像 Avro 这样的二进制格式）和调整资源分配（例如，用于缓存的内存）可以减少处理时间，从而有利于延迟和吞吐量。正确的平衡取决于测试和监控队列长度和处理时间等指标，以迭代地改进系统。