问题一：为什么增加compression.type后，发送带宽并未按预期提升？
为什么增加compression.type后，发送带宽并未按预期提升？
参考回答：
增加compression.type后，发送带宽并未按预期提升的原因是Kafka在低版本时存在压缩比验证问题。验证脚本中的每个值被视为相同，导致压缩比测试时偏高，但在实际生产环境中，每条数据的差异性导致压缩比非常小，因此发送带宽未显著提升。
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问题二：如何达到网卡的最大速度，并且避免Kafka写入超时？
如何达到网卡的最大速度，并且避免Kafka写入超时？
参考回答：
增加compression.type后，发送带宽并未按预期提升的原因是Kafka在低版本时存在压缩比验证问题。验证脚本中的每个值被视为相同，导致压缩比测试时偏高，但在实际生产环境中，每条数据的差异性导致压缩比非常小，因此发送带宽未显著提升。
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问题三：Flume channel full问题是如何产生的，并采取了什么措施解决？
Flume channel full问题是如何产生的，并采取了什么措施解决？
参考回答：
Flume channel full问题主要是由于数据在source到channel以及channel到sink的传输过程中进行了两次不必要的内存拷贝，浪费了资源。为了解决这个问题，我们决定使用Flink替代Flume，通过Flink的状态管理来优化事务处理，避免了资源浪费，并提高了采集性能和稳定性。
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问题四：替换Flume为Flink后，带来了哪些改进？
替换Flume为Flink后，带来了哪些改进？
参考回答：
替换Flume为Flink后，我们提升了采集性能，解决了海量数据发送的性能瓶颈，显著提高了系统的稳定性。同时，明确了组件职责，将原有的服务逻辑转移至后端实时数据分解，让采集层专注于数据汇聚，处理层专注于数据分拣。此外，统一了技术栈，端到端采用Flink框架，不仅提高了性能，还降低了开发和运维成本。
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问题五：如何提升作业稳定性，处理服务故障？
如何提升作业稳定性，处理服务故障？
参考回答：
为了提升作业稳定性，处理服务故障如作业运行失败、消费延迟、OOM异常及异常重启等，我们可以采取物理隔离作业、服务降级、加强资源监控以及对服务进行拆分等措施。这些措施有助于减少故障影响范围，提高系统的整体稳定性和可靠性。
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