数据量直接影响流式传输性能，因为它会影响延迟、吞吐量和资源利用率。随着数据量的增加，系统必须每秒处理更多的事件，这会给计算资源、网络带宽和存储带来压力。例如，如果传入数据突然激增到 100,000 个事件，那么一个设计为每秒处理 10,000 个事件的系统可能会遇到延迟或消息丢失。这通常会导致反压，即下游组件无法跟上，迫使系统减慢数据摄取或过度缓冲，这两者都会降低用户体验。
在流式传输管道的不同层中会出现特定的挑战。在网络层面，高数据量会使带宽饱和，导致拥塞和数据包丢失。在像 Apache Kafka 或 AWS Kinesis 这样的分布式系统中，broker 或分片可能会过载，从而增加复制或确认消息的时间。像 Apache Flink 或 Spark Streaming 这样的处理框架可能会在内存或 CPU 方面遇到瓶颈，尤其是在有状态操作（例如，窗口聚合）期间。例如，如果数据量超过集群的容量，一个聚合用户点击的实时分析平台可能会看到查询延迟从毫秒级跃升到秒级，从而导致仪表板无法使用。
为了缓解这些问题，开发人员可以采用诸如水平扩展、数据分区和压缩等策略。通过添加更多节点或分区进行水平扩展可以分配负载，但需要仔细调整以避免数据分布不均（例如，热分区）。压缩（例如，使用 Avro 或 Protobuf）减少了网络和存储开销，但增加了 CPU 成本。像 Prometheus 或 Grafana 这样的监控工具可以帮助及早发现瓶颈，而具有反压意识的架构（例如，响应式流）允许系统动态适应。例如，视频流服务可能会在流量高峰期使用自适应比特率编码来减少数据量，从而确保流畅播放而不会压垮服务器。平衡这些权衡是保持规模性能的关键。