在当今大数据时代，分布式实时计算框架对于处理海量数据和实现实时分析至关重要。Flink 和 Storm 作为两个备受关注的框架，它们的性能对比成为了许多开发者和企业在技术选型时的重要考量因素。

Flink 是一个新兴的分布式实时计算框架，具有诸多出色的特性。其支持精确的一次处理语义，确保了数据处理的准确性和可靠性。这意味着在处理过程中，即使出现故障，也不会导致数据重复或丢失。Flink 的状态管理功能十分强大，能够有效地处理有状态的计算任务，使其在复杂的业务场景中表现出色。

相比之下，Storm 作为早期的实时计算框架，也有其独特的优势。它具有低延迟的特点，能够在极短的时间内处理数据，适用于对实时性要求极高的场景。而且，Storm 的架构相对简单，易于理解和上手，对于小型项目或技术团队而言，可能更容易快速部署和应用。

然而，在性能方面，Flink 在一些方面逐渐展现出超越 Storm 的趋势。例如，在处理大规模数据时，Flink 的并行处理能力和资源利用率往往更高。它能够根据数据量和计算需求自动调整资源分配，从而提高整体的计算效率。

在数据吞吐量方面，Flink 通常也能表现得更为出色。其优化的网络通信和数据传输机制，减少了数据传输的开销，使得在相同的硬件条件下，能够处理更多的数据量。

但需要注意的是，选择分布式实时计算框架不能仅仅依据性能这一个因素。项目的具体需求、技术团队的技能水平、现有系统的集成难度等都是需要综合考虑的因素。

Flink 和 Storm 各有优劣。在选择时，应根据实际业务需求和技术环境进行权衡，找到最适合的分布式实时计算框架，为企业的大数据处理和实时分析提供有力支持。