Spark Streaming的处理模式是按照Batch Duration进行Micro Batch Computation的，且如果上一批数据没有处理完的话是不会处理下一批数据的！这会导致几个结果： 第一：如果前面一个Batch数据量突然间特别大的话，就会导致计算的高度延迟，使得当前的Batch不能够得到及时的计算，以此类推。会陷入恶性循环。 第二:在一个Batch处理的时候如果Task处理的时间波动比较大（例如说数据倾斜、数据的峰值、出错等），其他的Task都已经处理完了，所以整个Batch处理就只是在等待这个Task处理完成，却不能够使用Memory和Cores等资源处理下一个Batch任务，会形成资源的极大浪费。 第三:JVM的GC的巨大负担
市面上说的解决方式：限流、改Partition并行度、增加Cores和Memory等等
所以，唯一效果显著的办法：不要等待！什么意思？就是无论Batch Duration数据大小和处理的复杂度，都会立即完成当前Batch的处理，然后立即去处理下一个Batch的任务！
怎么做？此时我们既要完成业务的计算，又要达到毫秒级别的延迟！
一个可能办法是：Spark Streaming的业务处理逻辑放在线程池中！而绝妙的精彩之处在于Spark Streaming程序执行的时候，业务逻辑就是以Task的方式放在线程池中的！所以可以最大化的复用线程，从而最佳化的使用硬件资源！模拟代码如下：
dstream.foreachRDD(rdd => rdd.foreachPartition( splited => { //业务处理逻辑，如果直接处理的话就会是阻塞式的，但是此时我们可以使用线程池去处理业务逻辑（此处的线程池是你自己定义的），此时任务肯定是毫秒级别完成的。 //此时唯一需要注意的是线程数受限于物理硬件，所以需要根据实际情况设定线程池中并发Task的个数，例如不能够超过200个，如果超过了，怎么办呢?新的Task就采用阻塞式操作，此时其它的线程在并行运行并且不断的完成Task，就会有新的可用线程来进行异步操作！ }) )