一、容错性（Fault Tolerance）
spark依赖checkpoint机制来进行容错，只要batch执行到doCheckpoint操作前挂了，那么该batch就会被完整的重新计算。spark可以保证计算过程的exactly once（不包含sink的exactly once）。
storm的容错通过ack机制实现，每个bolt或spout处理完成一条data后会发送一条ack消息给acker bolt。当该条data被所有节点都处理过后，它会收到来自所有节点ack， 这样一条data处理就是成功的。storm可以保证数据不丢失，但是只能达到at least once语义。此外，因为需要每条data都做ack，所以容错的开销很大。storm trident是基于micro¬batched实现了exactly once语义。
flink使用Chandy-Chandy-Lamport Algorithm 来做Asynchronous Distributed Snapshots（异步分布式快照），其本质也是checkpoint。如下图，flink定时往流里插入一个barrier（隔栏），这些barriers把数据分割成若干个小的部分，当barrier流到某个operator时，operator立即会对barrier对应的一小部分数据做checkpoint并且把barrier传给下游（checkpoint操作是异步的，并不会打断数据的处理），直到所有的sink operator做完自己checkpoint后，一个完整的checkpoint才算完成。当出现failure时，flink会从最新完整的checkpoint点开始恢复。
flink的checkpoint机制非常轻量，barrier不会打断streaming的流动，而且做checkpoint操作也是异步的。其次，相比storm需要ack每条data，flink做的是small batch的checkpoint，容错的代价相对要低很多。最重要的是flink的checkpoint机制能保证exactly once。
二、吞吐量和延迟（Throughputs& Latency）
01 吞吐量（throughputs）
spark是mirco-batch级别的计算，各种优化做的也很好，它的throughputs是最大的。但是需要提一下，有状态计算（如updateStateByKey算子）需要通过额外的rdd来维护状态，导致开销较大，对吞吐量影响也较大。
storm的容错机制需要对每条data进行ack，因此容错开销对throughputs影响巨大，throughputs下降甚至可以达到70%。storm trident是基于micro-batch实现的，throughput中等。
flink的容错机制较为轻量，对throughputs影响较小，而且拥有图和调度上的一些优化机制，使得flink可以达到很高 throughputs。
下图是flink官网给出的storm和flink的benchmark，我们可以看出storm在打开ack容错机制后，throughputs下降非常明显。而flink在开启checkpoint和关闭的情况下throughputs变化不大，说明flink的容错机制确实代价不高。对比官网的benchmark，我们也进行了throughputs的测试，实测结果是flink throughputs是storm的3.5倍，而且在解除了kafka集群和flink集群的带宽瓶颈后，flink自身又提高了1.6倍。
02 延迟（latency）
spark基于micro-batch实现，提高了throughputs，但是付出了latency的代价。一般spark的latency是秒级别的。
storm是native streaming实现，可以轻松的达到几十毫秒级别的latency，在几款框架中它的latency是最低的。storm trident是基于micro-batch实现的，latency较高。
flink也是native streaming实现，也可以达到百毫秒级别的latency。
下图是flink官网给出的和storm的latency对比benchmark。storm可以达到平均5毫秒以内的latency，而flink的平均latency也在30毫秒以内。两者的99%的data都在55毫秒latency内处理完成，表现都很优秀。
三、 总 结
综合对比spark、storm和flink的功能、容错和性能（总结如下图）