知识卡片
延迟吞吐是跷跷板
内容
流处理同时追求低延迟和高吞吐，但二者常互相牵制：批量化可提升吞吐，却会增加等待时间。发散：实时系统调优先问业务能接受多晚，再问硬件能吞多少。
参考来源
- 位置：《Flink原理与实践》第1章《大数据技术概述》（源文件：_epub-src/OEBPS/Text/chapter04.xhtml）
- 结论依据：原文围绕“延迟和吞吐”给出定义、流程、对比或限制条件，本卡片据此提炼其可迁移的框架机制，并补充了使用边界或工程启发。
- 原始内容：的一些基本概念进行细化，这些概念是入门流处理的必备基础，至此你将正式进入数据流的世界。 1.5.1 延迟和吞吐 在批处理场景中，我们主要通过一次计算的总耗时来评价性能。在流处理场景，数据源源不断地流入系统，大数据框架对每个数据的处理越快越好，大数据框架能处理的数据量越大越好。例如1.2.3小节中提到……