延迟与吞吐量的对比

此时，应该清楚延迟和吞吐量不是独立指标。如果事件需要在处理流水线中待上很长时间，我们不能轻易确保高吞吐量。同样，如果系统容量很小，事件将被缓冲，而且必须等待才能得到处理。

让我们重温一下咖啡店的例子来阐明一下延迟和吞吐量如何相互影响。首先，应该清楚存在没有负载时的最佳延迟。也就是说，如果你是咖啡店的唯一客户，会很快得到咖啡。然而，在繁忙时期，客户将不得不排队等待，并且会有延迟增加。另一个影响延迟和吞吐量的因素是处理事件所花费的时间或为每个客户提供服务所花费的时间。想象一下，期间圣诞节假期，咖啡师不得不为每杯咖啡画圣诞老人。这意味着准备一杯咖啡需要的时间会增加，导致每个人花费更多的时间在等待咖啡师画圣诞老人，从而降低整体吞吐量。

那么，你可以同时获得低延迟和高吞吐量吗？或者这是一个无望的努力？我们可以降低得到咖啡的延迟，方法是：聘请一位更熟练的咖啡师来准备咖啡。在高负载时，这种变化也会增加吞吐量，因为会在相同的时间内为更多的客户提供服务。实现相同结果的另一种方法是雇用第二个咖啡师来利用并行性。这里的主要想法是降低延迟来增加吞吐量。当然，如果系统可以更快的执行操作，它可以在相同的时间内执行更多操作。事实上，在流中利用并行性时也会发生这种情况。通过并行处理多个流，在同时处理更多事件的同时降低延迟。