flink为什么可以实现高吞吐？

1、Flink 作为流批一体的计算框架，确实能够同时追求低延迟和高吞吐这两个目标，但需注意这两大特性在不同处理模式下的体现有所侧重：

• 在流处理模式下，Flink 着重于提供低延迟的数据处理能力，即能够快速地对持续不断的无界数据流进行处理，确保数据几乎被实时地分析和响应。尽管追求低延迟，Flink 也设计了诸如窗口机制等特性来平衡吞吐量，实现相对高效的流式数据处理。

• 在批处理模式中，Flink 的重点则转向了高吞吐量，旨在高效处理大规模的有界数据集。批处理作业通过优化资源分配和并行执行多个阶段，可以达到很高的数据处理速度，尽管这可能相比流处理会有更高的延迟，但并非“高延迟”，而是相对于流处理更注重处理效率和整体完成时间。

2、实际上，您的理解需要修正。Flink 的设计理念在于融合流处理与批处理的能力，力求在不同场景下都能达到最佳性能表现。它并不是简单地在流处理时牺牲吞吐去追求低延迟，或在批处理时接受高延迟以换取高吞吐，而是通过统一的运行时和一系列优化技术（如MiniBatch、LocalGlobal聚合优化等），力图在两种模式下都保持高效。因此，Flink 能够在不同的应用场景下，根据需求调整策略，既追求低延迟也能实现高吞吐，尽管两者之间存在一定的权衡关系。