我用我的Apache Flink流媒体应用程序做了一个实验，尝试不同大小的翻滚时间窗口。我每次都向应用程序提供相同的数据，并在进行一些计算后测量应用程序发出数据所需的时间。正如预期的那样，一个大的时间窗口比一个小的窗口需要更长的时间来发出输出，但只是在一定程度上。当窗口变得更小时，比如说14ms，计算的开销成本(我想(使得发出输出的时间比使用16ms窗口时更长。
你会如何解释这一点，特别是在Apache Flink流媒体应用程序中？这些间接费用的具体情况是什么？该应用程序与Kinesis Data Analytics集成。
网络内存缓冲区的默认值为100ms。它在发送记录之前，或者在缓冲区已满的情况下，最多存储100毫秒。
对我来说，在这个值下测量任何窗口大小的性能都没有什么意义。我想你提到的开销可能会占主导地位，因为你的系统也在等待100毫秒的流逝(我假设你没有填充缓冲区，默认为32KiB；如果每15毫秒填充一次，则为2MiB/s(。
尝试将execution.buffer-timeout设置为5(ms(以优化延迟，或设置为-1以优化吞吐量，然后重新执行工作负载。
由于这是Kinesis数据分析，你可能必须用程序来做：
env.setBufferTimeout(5);
env.generateSequence(1,10).map(new MyMapper()).setBufferTimeout(5);