当前大数据领域主流的流式计算框架有 Apache Storm、Spark Streaming、Apache Flink 三种。通常将 Apache Storm 称为第一代流式计算框架，Spark Streaming 称为第二代流式计算框架，第三代实时计算框架就是今天的主角 Apache Flink，这三种计算框架的区别如下表所示。

一、模型

1.1 Micro-Batching

        Micro-Batching：微批流处理。把输入的数据按照预先定义的时间间隔（例如1秒钟）分成短小的批量数据，流经流处理系统进行处理，如下图所示。

1.2 Native

        Native：原生流处理。指输入的数据一旦到达，就立即进行处理，一次处理一条数据，如下图所示。

        Storm 和 Flink 使用的是原生流处理，一次处理一条数据，是真正意义的流处理；而 SparkStreaming 实际上是通过批处理的方式模拟流处理，一次处理一批数据（小批量）。

2. API

        Storm 只提供了组合式的基础 API，而 Spark Streaming 和 Flink 都提供了封装后的高阶函数，例如 map()、filter()，以及一些窗口函数、聚合函数等，使用这些函数可以轻松处理复杂的数据，构建并行应用程序。

3. 数据处理次数

        在流处理系统中，对数据的处理有 3 种级别的语义：At-Most-Once（最多一次）、At-LeastOnce（至少一次）、Exactly-Once（精确一次）：

• At-Most-Once：最多一次，数据可能会丢失，但是不会产生数据被重复消费的情况，该层语义的可靠性最低。
• At-Least-Once：至少一次，数据肯定不会丢失，但是可能会导致数据被重复的处理。
• Exactly-Once：精确一次，对于一些非常重要的信息，数据不仅不会丢失，也不会被重复的处
  理。

        由此可见，衡量一个流处理系统能力的关键是 Exactly-Once。

        Storm 实现了 At-Least-Once，可以对数据至少处理一次，但不能保证仅处理一次，这样就会导致数据重复处理的问题，因此针对计数类的需求可能会产生一些误差；Spark Streaming 和 Flink 都实现了 Exactly-Once，可以保证对数据仅处理一次，即每个记录将被精确处理一次，数据不会丢失，并且不会重复处理。

4. 容错 

        由于流处理系统的许多作业都是 7×24 小时运行的，不断有输入的数据，因此容错性比批处理系统更难实现。一旦因为网络等原因导致节点宕机，流处理系统应该具备从这种失败中快速恢复的能力，并从上一个成功的状态重新处理。

        Storm 通过使用 ACK（确认回执，即数据接收方接收到数据后要向发送方发送 Storm 通过使用ACK（确认回执，即数据接收方接收到数据后要向发送方发送确认回执，以此来保证数据不丢失）机制来确认每一条数据是否被成功处理，当处理失败时，则重新发送数据。这样很容易做到保证所有数据均被处理，没有遗漏，但这种方式不能保证数据仅被处理一次，因此存在同一条数据重复处理的情况。

        由于 Spark Streaming 是微批处理，不是真正意义上的流处理，其容错机制的实现相对简单。Spark Streaming 中的每一批数据成为一个 RDD（Resilient Distributed Dataset，分布式数据集）。RDD Checkpoint（检查点）机制相当于对 RDD 数据进行快照，可以将经常使用的 RDD 快照到指定的文件系统中，例如 HDFS。当机器发生故障导致内存或磁盘中的 RDD 数据丢失时，可以快速从快照中对指定的 RDD 进行恢复。

        Flink 的容错机制是基于分布式快照实现的，通过 CheckPoint 机制保存流处理作业某些时刻的状态，当任务异常结束时，默认从最近一次保存的完整快照处恢复任务。

5. 状态

        流处理系统的状态管理是非常重要的，Storm 没有实现状态管理，Spark Streaming 和 Flink 都实现了状态管理。通过状态管理可以把程序运行中某一时刻的数据结果保存起来，以便于后续的计算和故障的恢复。

        日常生活中，所有数据都是作为连续的事件流创建的。比如网站或者移动应用中的用户交互动作，订单的提交，服务器日志或传感器测量数据：所有这些都是事件流。实际上，很少有应用场景，能一次性地生成所需要的完整（有限）数据集。实际应用中更多的是无限事件流。有状态的流处理就是用于处理这种无限事件流的应用程序设计模式，在公司的 IT 基础设施中有广泛的应用场景。

        如果想要处理无限事件流，并且不愿意繁琐地每收到一个事件就记录一次，那这样的应用程序就需要是有状态的，也就是说能够存储和访问中间数据。当应用程序收到一个新事件时，它可以从状态中读取数据，或者向该状态写入数据，总之可以执行任何计算。原则上讲，我们可以在各种不同的地方存储和访问状态，包括程序变量（内存）、本地文件，还有嵌入式或外部数据库。

        Apache Flink 将应用程序状态，存储在内存或者嵌入式数据库中。由于 Flink 是一个分布式系统，因此需要保护本地状态以防止在应用程序或计算机故障时数据丢失。Flink 通过定期将应用程序状态的一致性检查点（Checkpoint）写入远程且持久的存储，来保证这一点。如下图显示了有状态的流式Flink 应用程序。

6. 延迟

        由于 Storm 和 Flink 是接收到一条数据就立即处理，因此数据处理的延迟很低；而 SparkStreaming 是微批处理，需要形成一小批数据才会处理，数据处理的延迟相对偏高。

7. 吞吐量

        Storm 的吞吐量相对来说较低，Spark Streaming 和 Flink 的吞吐量则比较高。较高的吞吐量可以提高资源利用率，减小系统开销。

        总的来说，Storm 非常适合任务量小且延迟要求低的应用，但要注意 Storm 的容错恢复和状态管理都会降低整体的性能水平。如果你要使用 Lambda 架构，并且要集成 Spark 的各种库，那么 Spark Streaming 是一个不错的选择，但是要注意微批处理的局限性以及延迟问题。Flink 可以满足绝大多数流处理场景，提供了丰富的高阶函数，并且也针对批处理场景提供了相应的 API，是非常有前景的一个项目。