引言
在流處理領域，Flink 與 Kafka Streams 為兩大主流框架，其架構設計與實現機制深刻影響應用效能與可擴展性。本文深入比較兩者的狀態存儲、分區策略、容錯機制與操作符優化等核心架構選擇，探討其技術特性與應用場景，協助讀者理解如何根據需求選取合適的流處理方案。
技術或工具的定義與基本概念
流處理模型與操作符分類
兩者均採用記錄逐筆處理模式，資料從來源經操作符處理後寫入儲存。操作符分為無狀態（如 map、filter）與有狀態（如 join、aggregate）兩類，後者需存儲歷史資料以完成處理。
架構選擇
兩者均採用共享無架構（Shared Nothing）設計，狀態本地化於操作符節點以提升擴展性，但增加狀態管理複雜度。狀態存儲均以本地方式實現，避免單點瓶頸。
重要的特性或功能
狀態持久化機制
Kafka Streams：
- 使用變更日誌（Change Log）進行狀態持久化，操作符需實現 Key-Value Store 接口，系統自動包裝為變更日誌存儲。
- 狀態更新異步寫入變更日誌主題，提交時同步刷新至儲存，恢復時需重放日誌至空存儲，耗費較多 CPU 與記憶體資源。
Flink：
- 透過檢查點（Checkpoints）實現狀態持久化，狀態存儲需支援快照功能，檢查點期間同步快照狀態。
- 支援 Roxy B 與 In-Memory 等後端，檢查點完成後可恢復狀態，但檢查點期間可能導致處理暫停，尤其狀態量大時。
分區策略與並行度
Kafka Streams：
- 將鍵空間劃分為 Kafka 分區，分區數即最大平行度，來源資料需根據分區鍵路由至對應處理節點。
- 使用哈希或範圍分區策略，避免路由表過大。
Flink：
- 將鍵空間劃分為 Key Groups，分區數與 Key Groups 數量相關，Key Groups 在 Job Planning 時映射至 Subtasks，執行時由線程處理。
- Key Groups 為邏輯概念，僅在 Savepoint 檔案中實體化。
容錯與恢復機制
Kafka Streams：
- 透過 Kafka 主題實現高可用性，子任務失敗時自動重新分配任務並重放變更日誌，確保資料一致性。
- 支援動態擴縮容，無需中斷處理。
Flink：
- 依賴檢查點與 Save Point 進行狀態恢復，失敗時需從最後檢查點重建狀態，可能導致處理中斷。
操作符鏈優化
- 核心概念：合併連續操作符為本地函數調用，減少網路傳輸。
- 實現方式：
- Kafka Streams：需手動插入重分區操作，稱為 Gray Boxes Sub Topologies。
- Flink：提供 Operator Chains，支援
rebalance 與 startNewChain 控制鏈接。
- 應用場景：處理速度不均時拆分鏈接調整平行度，例如 Filter 操作較慢時提高其平行度。
該技術的優勢與挑戰
優勢
Flink：
- 檢查點機制理論上更高效，支援高並行度與狀態快照。
- 提供更直覺的 API 設定平行度，操作符鏈優化減少網路傳輸。
Kafka Streams：
- 藉由 Kafka 主題實現狀態持久化，高可用性與彈性強。
- 分區策略與 Kafka 緊密耦合，支援動態擴縮容。
挑戰
Flink：
- 檢查點期間可能導致處理暫停，狀態量大時影響效能。
- 需依賴外部方案（如 KONOS 架構）實現網路連接的耐久性與重放能力。
Kafka Streams：
- 變更日誌恢復需重放日誌，耗費資源。
- 分區數受 Kafka 集群限制，需處理 Broker 元數據負載。
總結
Flink 與 Kafka Streams 在狀態存儲、分區策略與容錯機制上各有特色。Flink 的檢查點機制提供更強大的狀態快照能力，適合需要高並行度與精確一次語義的場景；Kafka Streams 藉由 Kafka 主題實現狀態持久化，適合與 Kafka 生態整合的應用。選擇時需根據資料規模、容錯需求與架構耦合度評估，並善用操作符鏈優化與分區策略提升效能。