伯克利开源Confluo 吞吐量比Kafka高4-10倍
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：2.17M时长：02:23
最近，伯克利 RISE 实验室开源了一个多数据流实时分布式分析系统 Confluo。它可以作为网络监控和诊断框架，也可以作为时序数据库和发布订阅消息系统。
据悉，Confluo 是一个多数据流分析系统，可以实现实时的分布式数据分析。通过为多数据流的一些专门应用场景而精心设计的数据结构，和针对端到端而优化的系统设计，实现了高吞吐量并发写入、毫秒级在线查询和高效的即时查询。
Confluo 作为一个开源 C++ 项目，其中包括：
数据结构库，支持高吞吐量日志摄入，以及各种在线（实时聚合、条件触发器执行等）和离线（即时过滤器、聚合等）的查询；
服务器实现，封装了数据结构，并提供 RPC 接口，以及 C++、Java 和 Python 客户端库。
据了解，开发团队针对几种不同的应用场景对 Confluo 进行了评估，包括：
作为一个网络监控和诊断框架，它能够在单个核心上以线路速率（10Gbps 链路）执行数千个触发器和数十个过滤器。
作为一个时间序列数据库，与其他先进的时序数据库相比（如 CorfuDB、TimescaleDB 和 BTrDB），它的吞吐量提高了 2 至 20 倍，写入延迟降低了 2 至 10 倍，吞吐量提高了 1.5 至 5 倍，时间区间查询延迟降低了 5 至 20 倍。
作为一个 pub-sub 系统，它在发布订阅吞吐量方面是 Apache Kafka 的 4 至 10 倍。
值得注意的是，Confluo 做了一些简化的假设，从而能够有效地实现各种在线和离线查询，同时支持每台服务器摄取数千万个数据点。因此，Confluo 只支持具有固定宽度的数据属性。此外，Confluo 目前只支持具有严格模式的流。
现在，开发团队正在开发另外几个有趣的项目，以便让 Confluo 更具表现力，并且进一步提升效率。包括支持使用草图对数据流进行近似查询，支持基于数据流的 SQL 接口，以及通过文件合并和内存池来提高性能。
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