近年来，流处理技术日益受到关注。实时数据分析的价值不断提升，许多系统都依赖于连续的事件流进行数据收集和处理，不仅限于互联网领域，还包括车联网、电力系统和穿戴设备等。然而，大多数公司尚未采用流处理技术来解决实时大数据分析问题，原因可能是存储有限数据更为简单，且使用sql等分析方法更为便捷。但实际上，采用流处理方式处理这些数据更为合理，尽管这涉及到数据一致性和时间等复杂问题，甚至触及物理学领域。
图flink
不熟悉流处理的朋友可以阅读这两篇文章来了解更多：什么是实时流式计算？https://www.php.cn/link/af7ea05940553f46a0aec14fdaf0d2e7 以及 Streaming-大数据的未来 https://www.php.cn/link/d916d57cb76b24368db917a7f40e0484。
幸运的是，我们有Flink。与Storm和Spark Streaming相比，Flink更贴近Google Dataflow的理念（详见文章实时计算大数据处理的基石-Google Dataflow https://www.php.cn/link/ca4f76fc1601927e425f9487890361a6 Streaming的微批处理，同时也支持离线批处理，因为在Flink中，批处理是流处理的一个子集，有限数据处理本质上是无限数据处理的一部分。作为一个高度创新的开源流处理器，Flink具备容错性、高吞吐和低延迟等优势。一个优秀的流处理框架不仅应具备低延迟和高吞吐，还应能实现消息的恰好一次传递，并拥有出色的容错机制。
图 google dataflow
Twitter开源的Storm框架曾风靡一时，在Hadoop初期，Storm弥补了Hadoop无法进行实时数据处理的缺陷，广泛应用于各大公司。Storm的延迟达到毫秒级，但难以实现高吞吐，且无法保证消息的恰好一次传递。虽然可以通过ack机制来保证，但这会带来极大的开销，导致许多使用Storm的公司面临消息积压的问题，这几乎是不可避免的。
图Storm
将离线与实时处理分开的Lambda架构使用批处理技术处理全量数据，采用流式计算处理实时增量数据。同时支持流处理和批处理的计算引擎有两种选择：Apache Spark和Apache Flink。从技术和生态系统的综合考虑，Spark的技术理念是基于批处理来模拟流计算，而Flink则相反，采用基于流计算来模拟批计算。
图spark
从技术发展方向来看，用批处理模拟流计算存在一定的技术局限性，且这些局限性可能难以突破。而Flink基于流计算模拟批处理，在技术上具有更好的扩展性。
Flink起源于欧洲的一个大数据研究项目StratoSphere，该项目是柏林工业大学的一个研究性项目。早期，Flink主要用于批处理，但在2014年，StratoSphere的核心成员孵化出Flink，并将其捐赠给Apache，成为Apache的顶级大数据项目。Flink的计算主流方向被定位为Streaming，即用流式计算处理所有大数据，这就是Flink技术诞生的背景。
2015年，阿里开始介入Flink，负责资源调度和流式SQL的优化，成立了阿里内部版本Blink。在最近的1.9版本中，Blink开始合并入Flink。未来，Flink将支持Java、Scala、Python等更多语言，并在机器学习领域大展拳脚。
