实时数据处理系统中的常见瓶颈是什么？

实时数据处理系统中的常见瓶颈包括数据摄入吞吐量不足、处理延迟高以及背压问题。当系统无法跟上传入数据流的速度或 volume 时，就会出现这些瓶颈，导致延迟或数据丢失。它们的重要性在于直接影响系统提供及时洞察的能力，这对于欺诈检测、物联网监控和算法交易等应用至关重要。 核心瓶颈源于基础设施限制（CPU、内存、I/O 带宽）、低效的序列化/反序列化、网络拥塞以及分布式系统中的协调开销。复杂计算、状态管理和资源争用也会产生影响。一个关键特征是级联效应，即一个瓶颈会放大其他瓶颈。实际上，这些限制会降低可扩展性和可靠性，迫使在要求亚秒级响应的领域中在数据新鲜度或准确性方面做出妥协。 解决瓶颈的方法包括对数据流进行分区、资源的水平扩展、优化序列化格式、采用异步处理以及调整资源分配。战略性地使用缓冲和隔离故障域可增强弹性。消除这些瓶颈可确保持续的高吞吐量和低延迟，防止数据丢失，并实现对运营智能和即时用户交互至关重要的实时决策。