问题一：为什么流处理框架中的广播、聚合等操作会有较长的IO耗时？
为什么流处理框架中的广播、聚合等操作会有较长的IO耗时？
参考回答：
流处理框架中的广播、聚合等操作涉及对消息队列的反复读写，即使在百G网络环境下，这些操作仍然会产生较长的IO耗时。这是因为数据流转过程中的IO开销较大，影响流处理的性能和效率。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/656138
问题二：消息队列存储层引入轻量级计算能力有哪些好处？
消息队列存储层引入轻量级计算能力有哪些好处？
参考回答：
消息队列存储层引入轻量级计算能力可以带来多个好处。首先，它使得消息队列能够支持更复杂的流处理场景，而无需依赖外部计算框架。其次，轻量级计算能力可以减少数据流转的IO开销，提高流处理的性能。最后，这种集成使得计算逻辑与数据存储更加紧密地结合，简化了系统的维护和管理。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/656139
问题三：如何进一步减少流处理中的读写操作？
如何进一步减少流处理中的读写操作？
参考回答：
为了进一步减少流处理中的读写操作，可以在消息队列存储层引入schema的概念。通过schema，消息队列可以根据具体需求取回对应部分的数据，而不是整个消息或数据流。这样可以减少不必要的读写操作，提高流处理的效率和性能。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/656140
问题四：WarpStream是如何彻底去除对本地磁盘的依赖的？
WarpStream是如何彻底去除对本地磁盘的依赖的？
参考回答：
WarpStream选择与Kafka做协议兼容，完全去除对本地磁盘的依赖，将Kafka直接构建在了对象存储S3上。它分为类似Proxy角色的Agent和支持百万TPS的Meta元数据管理服务，通过Agent将不同Topic的数据混合攒批写入对象存储，由Meta服务定序。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
https://developer.aliyun.com/ask/656141
问题五：WarpStream在处理发送消息时有哪些挑战？
WarpStream在处理发送消息时有哪些挑战？
参考回答：
WarpStream在处理发送消息时面临的挑战主要包括攒批导致的写请求延迟较高（达到400ms），以及对于多可用区场景，写负载均衡和切流是通过hack客户端ID实现，不破坏原生Kafka协议。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：
