数据流中的低延迟对于需要实时或近实时处理信息的应用程序至关重要。延迟是指数据生成到可供使用之间的时间延迟。在金融交易、在线游戏或物联网监控等场景中，即使是几毫秒的延迟也可能导致错失机会、糟糕的用户体验或系统故障。例如，股票交易平台必须几乎立即处理市场数据并执行订单，才能利用价格波动。如果系统滞后，交易可能会以过时的价格进行，从而导致财务损失。低延迟确保数据在系统中快速流动，从而能够及时做出决策和行动。
为了实现低延迟，流式传输系统通常依赖于优化的协议和基础设施。传统的请求-响应模型（如 HTTP）会引入开销，因为它们需要重复的连接和确认。相比之下，流式传输专用协议（如 WebSocket 或 MQTT）保持持久连接，从而减少了每次数据传输的设置时间。此外，与基于磁盘的系统相比，内存数据存储（例如，Redis 或 Apache Kafka）允许更快的访问。例如，一个实时跟踪驾驶员位置的网约车应用程序需要立即更新坐标；使用高吞吐量流式传输平台可确保用户看到准确的位置而没有延迟。边缘计算——在更靠近数据源的位置处理数据——是另一种最大限度地减少延迟的策略，尤其适用于地理分布式系统。
然而，低延迟并非没有代价。权衡包括更高的基础设施成本、增加的错误处理复杂性以及可能牺牲的数据一致性。例如，视频流服务可能会通过使用自适应比特率算法来减少缓冲来优先考虑低延迟，但这可能会在网络拥塞期间暂时降低视频质量。开发人员必须根据用例要求来平衡这些因素。诸如 Apache Flink 或 AWS Kinesis 之类的工具通过为并行处理和容错提供内置优化来帮助管理这些挑战。最终，低延迟对于在现代应用程序中保持响应能力至关重要，但实现它需要仔细的架构选择和数据管道的持续调整。