flink connector中upsert-kafka 和 kafka的性能有很大的差异吗？

在使用Flink连接器时，upsert-kafka 和 kafka 连接器的性能差异主要取决于它们的设计目标和使用场景。以下是两者在性能和功能上的对比分析：

1. 设计目标与适用场景

• Kafka连接器：

  • Kafka连接器主要用于处理普通的流式数据，支持从Kafka中读取或写入数据。
  • 它适用于不需要更新或删除操作的场景，例如日志数据、事件流等。
  • 数据以追加（append-only）的方式写入Kafka，无法直接处理变更数据（如更新或删除）。

• Upsert Kafka连接器：

  • Upsert Kafka连接器专为处理变更数据（CDC，Change Data Capture）设计，支持以UPSERT方式写入Kafka。
  • 它可以将Kafka中的数据解释为变更日志流（changelog stream），每条记录代表一个插入（INSERT）、更新（UPDATE）或删除（DELETE）事件。
  • 适用于需要对数据进行更新或删除的场景，例如实时同步数据库变更到Kafka。

2. 性能差异

（1）写入性能

• Kafka连接器：

  • 写入性能较高，因为它是简单的追加模式，无需维护主键或事务。
  • 不涉及复杂的逻辑处理，适合高吞吐量的场景。

• Upsert Kafka连接器：

  • 写入性能相对较低，因为它需要根据主键对数据进行分区，并保证同一主键的消息有序。
  • 在精确一次语义（exactly-once）下，还需要开启Kafka事务功能，这会增加额外的开销。

（2）读取性能

• Kafka连接器：

  • 读取性能较高，因为数据是简单的流式读取，无需解析变更日志。

• Upsert Kafka连接器：

  • 读取性能可能略低，因为它需要将Kafka中的数据解释为变更日志流，并根据主键进行合并或覆盖操作。

（3）缓存机制

• Upsert Kafka连接器支持结果表缓存，可以通过设置sink.buffer-flush.max-rows和sink.buffer-flush.interval来减少发往Kafka的数据量，从而优化性能。
• Kafka连接器不支持类似的缓存机制。

3. 功能差异

• Kafka连接器：

  • 仅支持追加模式，无法处理更新或删除操作。
  • 数据格式较为简单，通常用于JSON、CSV等格式。

• Upsert Kafka连接器：

  • 支持更新和删除操作，能够处理复杂的变更数据。
  • 提供更丰富的数据格式支持，例如Avro、Confluent Avro、JSON等。
  • 支持基于主键的分区和排序，确保消息的有序性。

4. 使用限制

• Kafka连接器：

  • 适用于简单的流式数据处理场景，无法满足需要更新或删除的需求。

• Upsert Kafka连接器：

  • 需要Kafka集群支持事务功能（Apache Kafka 0.11及以上版本）才能实现精确一次语义。
  • 对于高吞吐量的场景，可能会因事务开销导致性能下降。

5. 总结与建议

• 如果您的场景仅涉及简单的数据追加操作（如日志采集、事件流处理），建议使用Kafka连接器，因为它具有更高的性能和更低的复杂度。
• 如果您的场景需要处理变更数据（如数据库同步、实时更新），则应选择Upsert Kafka连接器，尽管其性能略低，但提供了更强的功能支持。

重要提醒：在使用Upsert Kafka连接器时，请确保Kafka集群已开启事务功能，并合理配置缓存参数以优化性能。