什么是 Flink？

它被设计为在大规模场景下运行有状态的应用程序，可以将处理任务并行化到数千个任务，分布在多台机器上执行。状态也被水平分区和分布，允许在多台机器上维护数TB级别的状态，并增量式地将状态检查点存储到持久存储中。

它通过将数据和状态分区到多台机器上，使计算能够访问本地数据，常常是内存中的数据，从而实现内存级别的性能。

它保证准确一次的状态一致性，确保每条消息对内部状态的影响都只应用一次，即使在发生故障和应用程序重启的情况下。这使得它能够支持超越单消息转换的有状态应用程序，在业务逻辑需要记住事件或中间结果时也能正常运行。

它提供了广泛的连接器，可连接流行的消息传递、流媒体、数据存储和搜索系统，使其能够应用于各种用例场景。

它提供了从高级流 SQL 和 Table API，到低级 DataStream API 和 ProcessFunction API 等多层次的编程抽象接口。

Flink 是一个面向流的处理框架，其设计理念是基于事件驱动的流式计算。Flink 将数据流视为一系列连续的事件，并通过流来模拟批处理，从而实现批处理计算。与之相反，Spark 采用了基于 Micro-batch 的设计理念。Spark 将连续的数据流切分为一个个小批次，并通过分布式数据集 RDD 进行批量处理。可以说，Flink 是真正的流式计算框架，而 Spark 则是通过微批次模拟流式计算。

在运行时架构上，Flink 和 Spark 也存在显著差异。Flink 的主要组件包括 Jobmanager、Taskmanager 和 Slot。其中 Jobmanager 负责协调分布式执行，Taskmanager 负责执行任务，Slot 是分配给任务的资源单元。而 Spark 在运行时的主要角色包括 Master、Worker、Driver 和 Executor。Master 负责资源调度和监控，Worker 为执行器提供资源，Driver 负责执行应用程序，Executor 负责执行任务。可以看出，两者在架构设计上存在较大差异。

时间机制是流式计算框架中一个非常重要的特性。Flink 支持事件时间（event time）、注入时间（ingestion time）和处理时间（processing time）这三种时间机制，并且支持 watermark 机制以处理乱序和迟到的数据，因此在处理乱序大实时数据时具有明显优势。与之相反，Spark 只支持处理时间，如果使用处理时间模拟事件时间，则容易产生误差，尤其是在数据堆积的情况下，误差会更加明显。所以在处理乱序数据方面，Flink 具有更好的性能。

由于 Flink 采用了轻量级容错机制，并且是基于事件逐条处理消息，因此能够实现毫秒级的低延迟，同时也能保证较高的吞吐量。相比之下，Spark 由于基于微批次模型，虽然具备很好的流水线优化能力，因此吞吐量更大，但只能达到秒级延迟。所以在低延迟和高吞吐量的要求上，Flink 表现更加出色，能够更好地满足实时数据处理的需求。

它被设计为低延迟处理，在内存中执行计算，并通过消除单点故障来提供高可用性。这使其非常适合于需要实时响应的流处理场景。

它的应用程序被设计为任意复杂的无环数据流图，由流和转换组成。它提供了多个编程抽象层次，从高级流 SQL 和表 API，到低级 DataStream 和 ProcessFunction API，所有这些都可以无缝地与流和批处理一起使用。这使开发人员能够选择合适的抽象层次来解决应用程序中的每个问题。

它提供了高级状态管理，具有精确一次的一致性保证，以及对乱序和迟到数据的复杂处理。这使得构建有状态应用程序成为可能，不仅仅是简单的消息转换，例如事件驱动应用程序、流分析和持续 ETL 管道。

它拥有广泛的连接器，可与各种数据源和接收器集成，包括流行的消息系统、数据存储和搜索引擎。这使得构建端到端的流处理应用程序变得很容易，可以摄取数据、执行转换并将结果传递给下游系统。