在大数据处理领域，批处理任务与流处理任务一般被认为是两种不同的任务，一个大数据框架一般会被设计为只能处理其中一种任务：
MapReduce只支持批处理任务；
Storm只支持流处理任务；
Spark Streaming采用micro-batch架构，本质上还是基于Spark批处理对流式数据进行处理
Flink通过灵活的执行引擎，能够同时支持批处理任务与流处理任务
在执行引擎这一层，流处理系统与批处理系统最大不同在于节点间的数据传输方式：
- 对于一个流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理
- 对于一个批处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，并不会立刻通过网络传输到下一个节点，当缓存写满，就持久化到本地硬盘上，当所有数据都被处理完成后，才开始将处理后的数据通过网络传输到下一个节点
这两种数据传输模式是两个极端，对应的是流处理系统对低延迟的要求和批处理系统对高吞吐量的要求
Flink的执行引擎采用了一种十分灵活的方式，同时支持了这两种数据传输模型：
Flink以固定的缓存块为单位进行网络数据传输，用户可以通过设置缓存块超时值指定缓存块的传输时机。
如果缓存块的超时值为0，则Flink的数据传输方式类似上文所提到流处理系统的标准模型，此时系统可以获得最低的处理延迟
如果缓存块的超时值为无限大/-1，则Flink的数据传输方式类似上文所提到批处理系统的标准模型，此时系统可以获得最高的吞吐量
同时缓存块的超时值也可以设置为0到无限大之间的任意值。缓存块的超时阈值越小，则Flink流处理执行引擎的数据处理延迟越低，但吞吐量也会降低，反之亦然。通过调整缓存块的超时阈值，用户可根据需求灵活地权衡系统延迟和吞吐量
默认情况下，流中的元素并不会一个一个的在网络中传输，而是缓存起来伺机一起发送(默认为32KB，通过taskmanager.memory.segment-size设置),这样可以避免导致频繁的网络传输,提高吞吐量，但如果数据源输入不够快的话会导致后续的数据处理延迟，所以可以使用env.setBufferTimeout(默认100ms)，来为缓存填入设置一个最大等待时间。等待时间到了之后，即使缓存还未填满，缓存中的数据也会自动发送。
- timeoutMillis > 0 表示最长等待 timeoutMillis 时间，就会flush
- timeoutMillis = 0 表示每条数据都会触发 flush，直接将数据发送到下游，相当于没有Buffer了(避免设置为0，可能导致性能下降)
- timeoutMillis = -1 表示只有等到 buffer满了或 CheckPoint的时候，才会flush。相当于取消了 timeout 策略
总结:
Flink以缓存块为单位进行网络数据传输,用户可以设置缓存块超时时间和缓存块大小来控制缓冲块传输时机,从而控制Flink的延迟性和吞吐量
