在很多系统中都允许用户设置单条消息处理模式或者批处理模式。例如，在storm中，用户可以通过core和Trident两种API编写，区别是前者是一个tuple一个tuple地处理，而后者是多个tuple组成一个batch，然后一个batch一个batch地处理。
由于这两种处理模式的不同，导致二者在性能上的表现也不同，例如吞吐率和延迟。下面引用一个典型的测试结果，详情：https://github.com/ptgoetz/storm-benchmark。
| 测试环境：5 nodes on AWS，1zookeeper，1nimbus，3supervisor（配置一般） 测试程序：内存拷贝 | ||
|
| 吞吐率（tuple/sec） | 延迟（ms） |
| Storm Core API | 约150k | 约80 |
| Storm Trident API | 约300k | 约250 |
从结果可以看出，Trident相对于Core来说，吞吐率上升了1倍，而延迟也上升了2倍左右。在实际的开发过程中，一般Core API用地相对多一些。
上面只是“高吞吐率往往伴随着高延迟”的一个特例，下面我从理论上抽象地（不是针对某一种特定技术）对这一现象给予解释。
一个batch由多个tuple构成，因此抽象地看多个tuple和多个batch的处理过程可以用下图表示：
其中，一般情况下处理一个batch的时间比处理一个tuple的时间要长，但不会大于一个tuple处理时长的n倍，这是由于处理系统一般会为批处理做很多优化，提高其处理效率。同理，batch间的时间间隔比tuple间的时间间隔大，但小于tuple间时间间隔的n倍。因此，一个batch的延迟会大于一个tuple的延迟，但吞吐率会上升，即“高吞吐率往往伴随着高延迟”。
基于上述分析结果，文章开始的测试结果就不难理解了，并且这一测试结果只是普遍规律的一个特例。
