yin*_*ang 9 java amazon-kinesis amazon-kinesis-kpl
场景是我将向 kinesis 流写入大量数据（每天 TB 级）。我想知道哪种方法是实现高写入吞吐量的更好方法。我正在为生产者客户考虑以下两种选择。
选项 1：使用 Kinesis 生产者库 (KPL)。
或者
选项 2：AWS 开发工具包 (api)。
我知道 KPL 是在 aws sdk 之上使用的抽象，所以它基本上归结为（KPL with AWS-SDK）或只是 AWS-SDK。根据我的研究，在我看来，AWS-SDK 不提供将多条记录聚合到单个 put 中的能力，而 KPL 确实支持这种聚合（如果这是错误的，请纠正我）。
PutRecords（来自 Kinesis Data Streams API）和 KPL（使用聚合）都提供了高写入吞吐量，问题是这两个选项中哪个更好，为什么？简而言之，有兴趣知道在将数据写入 kinesis 流方面哪个会更快，一旦将其写入流，我就不关心它是如何读取的。也有兴趣了解两种情况下的重试机制差异和异步写入性能。
小智 2
是的，所以 SDK 和 KPL 之间有两个主要区别。首先，SDK 同步发送记录，没有延迟，而 KPL 允许批处理（聚合和收集），这是以由 确定的一些延迟为代价的RecordMaxBufferedTime，这有助于最大限度地提高效率和吞吐量。其次，对于 KPL，您需要使用 Java 进行部署，而 SDK 允许使用 CLI 或 Boto3 库，它使用 SDK 来帮助调用 python 或其他编程语言中的 API。请参阅
API 参考。
如果您的方法与语言无关并且没有一点延迟的问题，请选择 KPL。但是，如果您希望通信保持同步，请使用 API 并选择您喜欢的任何语言。
总之，SDK 是基本操作，而 KPL 是建立在其之上的，其中包括为您准备的批处理/聚合/重试功能。因此，与 SDK 相比，KPL 具有更高的延迟，因为它具有更多内置功能。