现在，由于生产中应用程序所需的可伸缩性，我们讨论了该问题的微服务架构。出于开发目的，这也至关重要，因为最近已向Task1和Task2添加了新功能/参数，并且在开发中具有不同的缩放比例。
这正是流处理平台的优势所在。我建议使用类似Apache Kafka或Apache
Pulsar的系统来解决此问题。
对于Task1和Task2，是否应该至少有两种不同的服务，甚至对于实际的迭代/仿真状态控制，甚至应该有一项？
Task1和Task2是所谓的 流处理器 ，它们读取（订阅）一个 主题 ，进行一些操作/转换，然后写入（发布） 另一个主题 。
这里的主要问题是可能由于通信/网络瓶颈而导致微服务体系结构的参数是什么？加快速度的唯一方法是在内存中生成模拟任务所需的所有数据，并始终将其保存在那里，以避免网络瓶颈？
同样，这正是Apache Kafka或Apache Pulsar之类的系统运行良好的问题。要在流处理系统中 扩展 读写，您可以对 主题 进行
分区 。 __
