如果还不了解RxJava，请看文章：Android：这是一篇 清晰 & 易懂的Rxjava 入门教程 本文主要讲解的是RxJava中的 背压控制策略，希望你们会喜欢。...1.3 解决方案 采用 背压策略。 下面，我将开始介绍背压策略。 ---- 2....背压策略的使用 在本节中，我将结合 背压策略的原理 & Flowable的使用，为大家介绍在RxJava 2.0 中该如何使用Flowable来实现背压策略功能，即背压策略的使用 Flowable与Observable...，该如何选择 背压模式呢？...解决方案 RxJava 2.0内部提供 封装了背压策略模式的方法 - onBackpressureBuffer() - onBackpressureDrop() - onBackpressureLatest
同时，Java 社区也在快速发展，Netflix 和LightBend 公司提供了RxJava 和Akka Stream 等技术，使得Java 平台也有了能够实现响应式编程的框架。...02 如何理解响应式编程中的背压 背压，由Back Pressure 翻译得到，从英文字面意思讲，称之为回压可能更合适。...现在，我们要做的事情就是为这个场景提供解决方案，该解决方案被称为背压机制。 为了更好地解决背压带来的问题，我们回到现实中看一个事物——大坝。...背压机制仅起承载作用是不够的，正因为上游进行了承压，所以下游可以按需请求元素，也可以在中间根据实际情况进行限流，以此上下游共同实现了背压机制。在本书后续内容及相关的配套视频中会介绍背压的相关API。...RxJava 1 中的Observable 不支持RxJava 2 中的背压机制，背压机制是Flowable 的专有功能，不过Observable 内部提供了可转换API。
如果一个运行中的作业输出中断、数据量变小等现象，则首先需要观察是否存在严重的背压（也称反压，即 Back Pressure. 后文会细讲如何判定）。...就这样，一级一级向前传递，就会导致从数据源到问题算子的一条链路的数据都发生积压，这就是出现了“背压”现象。当然，如果算子的输出缓冲区写不出去（网络质量太差），也是可能引发背压的。...当我们在 Flink Web UI 界面上发现背压后，我们可以用后文中的“背压分析表”来定位可能的问题节点。...JProfiler、Arthas 则是大而全的工具箱，里面提供了非常多的实用功能。...背压分析 首先我们来看一下为什么会出现背压高的现象。
如果一个运行中的作业输出中断、数据量变小等现象，则首先需要观察是否存在严重的背压（也称反压，即 Back Pressure. 后文会细讲如何判定）。...就这样，一级一级向前传递，就会导致从数据源到问题算子的一条链路的数据都发生积压，这就是出现了“背压”现象。当然，如果算子的输出缓冲区写不出去（网络质量太差），也是可能引发背压的。...当我们在 Flink Web UI 界面上发现背压后，我们可以用后文中的“背压分析表”来定位可能的问题节点。...JProfiler、Arthas 则是大而全的工具箱，里面提供了非常多的实用功能。...图片.png 背压分析 首先我们来看一下为什么会出现背压高的现象。
Actor 是一种程序上的抽象概念，被视为并发运算的基本单元：当一个 Actor 接收到一则消息，它可以做出一些决策、创建更多的 Actor 、发送更多的消息、决定要如何处理接下来的消息。...同时，作为一个“工具包”，Akka 还额外提供了许多功能，由于篇幅有限，这里就简单介绍几个包，有兴趣可以前往官网（见参考文档）详细了解～ akka-streams：流处理组件，提供直观、安全的方式来进行异步...、非阻塞的背压流处理。...akka-persistence：持久化组件，提供“至少投递一次”的能力来保证消息的可靠送达。...四、最后 那么以上就是本篇文章全部的内容啦～ 通过本篇文章，我相信大家已经了解了 Actor 模型的基础概念，同时掌握了 JVM 上 Actor 模型的实现——Akka 框架的简单使用。
有界阻塞队列 6 背压（Backpressure）机制 纯“推”模式下的数据流量会有很多不可控制的因素，需要在“推”模式和“拉”模式之间考虑一定的平衡性，从而优雅地实现流量控制。...使得消费者可以根据自身当前的处理能力通知生产者来调整生产数据的速度，这就是背压。 7 响应式流规范 针对流量控制的解决方案以及背压机制都包含在响应式流规范中，其中包含了响应式编程的各个核心组件。...8.3 Subscription 确保生产者、消费者针对数据处理速度达成一种动态平衡的基础，流量控制中实现背压的关键。...响应式流是一种规范，而该规范的核心价值，就在于为业界提供了一种非阻塞式背压的异步流处理标准。...业界主流响应式开发库包括： RxJava Akka Vert.X Project Reactor 总结 本文分析了数据流的概念的分类以及“推”流模式下的流量控制问题，从而引出了响应式系统中的背压机制。
分布式系统 Akka是一个工具库，可以帮助你构建一个基于消息驱动的高可用分布式系统。...Akka包含很多模块，Akka Actor是Akka的核心模块，使用Actor模型实现并发和分布式，可以将你从Java的多线程痛苦中解救出来；Akka Streams可以让你以异步非阻塞的方式处理流数据...，并且支持背压(backpressure)； Akka Http实现了一套基于流的HTTP服务端和客户端；Akka Cluster可以帮你实现一个分布式集群系统；Cluster Sharding可以帮你做集群的分片处理...；Distributed Data可以帮助你在集群之间分享数据；Alpakka可以帮你为Akka Streams集成不同的数据源；Akka Persistence可以帮你处理Actor消息的持久化存储，...Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍。
5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...如何处理这种情况？ a. 可以去掉这些元素，但是，对于许多流应用程序来说，数据丢失是不可接受的。 b. 将拥堵的消息缓存起来，并告知消息发送者减缓消息发送的速度。...Buffer records 背压实现 采样线程 背压监测通过反复获取正在运行的任务的堆栈跟踪的样本来工作，JobManager 对作业重复调用 Thread.getStackTrace()。...如果采样（samples）显示任务线程卡在某个内部方法调用中，则表示该任务存在背压。 默认情况下，JobManager 每50ms为每个任务触发100个堆栈跟踪，来确定背压。...背压状态 运行正常状态 ? 背压状态 ? 对比 Spark streaming Spark Streaming 的 back pressure 是从1.5版本以后引入。
Flow的性能优化与背压处理 问题： 在处理大量数据时，如何优化Flow的性能，并防止背压？ 出发点： 这个问题关注面试者在面对大规模数据集时，如何保证程序的性能和稳定性。...考察对于Flow性能优化和背压处理的理解。 参考简答： 在处理大规模数据时，可以通过使用buffer操作符进行性能优化，同时使用onEach进行流的中间处理。...另外，在背压处理方面，可以使用conflate操作符。conflate会丢弃掉生产者产生的新数据，只保留最新的数据，从而避免背压。...如何处理在订阅前产生的事件？ 出发点： 这个问题关注面试者对于SharedFlow的热启动问题的了解，以及在实际应用中如何处理这种情况。...结语 通过对Flow的核心概念、错误处理机制、数据转换与合并、性能优化与背压处理等方面的深度剖析，相信读者能够更好地应对Android面试中关于Flow的高级疑难问题。
反压问题如何排查？...要解决反压首先要做的是定位到造成反压的节点，这主要有两种办法 : 通过 Flink Web UI 自带的反压监控面板 通过 Flink Task Metrics Flink Web UI 的反压监控提供了...此外，Flink 提供的 Task Metrics 是更好的反压监控手段，我们在监控反压时会用到的 Metrics 主要和 Channel 接受端的 Buffer 使用率有关，最为有用的是以下几个 Metrics...TaskManager(CPU) 都会出现来不及消费的情况 问题原因 做窗口聚合的任务的分组字段，分组粒度太小，hash不能打散，数据倾斜严重，导致少数 TaskManager 上压力过大，从而影响落Es的效率，导致背压...当一个Flink App背压的时候（例如由外部组件异常引起），Barrier会流动的非常缓慢，导致Checkpoint时长飙升。
TaskManager(CPU) 都会出现来不及消费的情况 问题原因 做窗口聚合的任务的分组字段，分组粒度太小，hash不能打散，数据倾斜严重，导致少数 TaskManager 上压力过大，从而影响落Es的效率，导致背压...input.flatMap((Integer number, Collector out) -> { ...... }) // 提供返回值类型 .returns(Types.STRING...(3) akka.pattern.AskTimeoutException: Ask timed out on [Actor[akka://...]] after [10000 ms] Akka超时导致，...当一个Flink App背压的时候（例如由外部组件异常引起），Barrier会流动的非常缓慢，导致Checkpoint时长飙升。...另外就是考虑发生了反压或数据倾斜，或者barrier对齐太慢。
问题原因： 做窗口聚合的任务的分组字段，分组粒度太小，hash不能打散，数据倾斜严重，导致少数TaskManager上压力过大，从而影响落Es的效率，导致背压。...input.flatMap((Integer number, Collector out) -> { ...... }) // 提供返回值类型 .returns(Types.STRING...(3)akka.pattern.AskTimeoutException:Ask timed out on [Actor[akka://...]] after [10000 ms] Akka超时导致，一般有两种原因...当一个Flink App背压的时候（例如由外部组件异常引起），Barrier会流动的非常缓慢，导致Checkpoint时长飙升。...另外就是考虑发生了反压或数据倾斜，或者barrier对齐太慢。
您可以参考书籍《Java并发实战》来了解更多关于使用ExecutorService的知识。 客户端在自己的线程上向队列提交请求。...这提供了背压机制，在消费者速度慢而生产者速度快的情况下非常有用 • ConcurrentLinkedQueue和ForkJoinPool(在Akka actor mailbox实现中使用) 当我们没有消费者等待生产者时...<-s.requestChannel: s.updateState(e) e.responseChannel <- buildResponse(e); } } } 背压...当使用工作队列在线程之间进行通信时，背压可能是一个重要的问题。...了解可用于向队列添加任务的方法的语义是很重要的。在使用ArrayBlockingQueue时，应该使用put方法来阻塞发送方，提供背压机制。
如果你想了解更多关于背压的知识，请参考： http://blog.csdn.net/jdsjlzx/article/details/52717636 http://www.jianshu.com/p/...而在RxJava2.0 中，Observable 不再支持背压，而是改用Flowable 支持非阻塞式的背压。...这里就可以解释上面的非阻塞的背压。旧的阻塞式的背压，就是根据下游的消费速度，中游可以选择阻塞住等待下游的消费，随后向上游请求数据。...并且用户对 RxJava 不够了解，导致各种各样的问题，如背压、异常处理等。...由于规范要求所有的操作符强制支持背压，因此新的 create 采用了保守的设计，让用户实现 FlowableOnSubscribe 接口，并选取背压策略，然后在内部实现封装支持背压，简单的例子如下: Flowable.create
人们经常会问Flink是如何处理背压(backpressure)效应的。 答案很简单：Flink不使用任何复杂的机制，因为它不需要任何处理机制。它只凭借数据流引擎，就可以从容地应对背压。...在这篇博文中，我们介绍一下背压。...然后，我们深入了解 Flink 运行时如何在任务之间传送缓冲区中的数据，并展示流数传输自然双倍下降的背压机制(how streaming data shipping naturally doubles...什么是背压 像Flink这样的流处理系统需要能够从容地处理背压。背压是指系统在一个临时负载峰值期间接收数据的速率大于其处理速率的一种场景(备注:就是处理速度慢，接收速度快，系统处理不了接收的数据)。...以两个任务之间的简单流程为例，说明 Flink 如何实现背压： ? (1) 记录 A 进入Flink并由任务1处理。
分布式系统：Akka 提供了构建分布式系统的支持。您可以将 Actor 部署在不同的节点上，这些节点可以是物理机器或虚拟机。...Akka 提供了透明的消息传递，使得在分布式环境中发送消息就像在本地一样简单。 容错性：Akka 强调容错性，允许开发人员构建可靠的系统。...插件和扩展：Akka 提供了丰富的插件和扩展机制，可以轻松集成其他库和框架，如 Akka HTTP、Akka Streams 等，以构建全栈应用程序。...反应流数据 具有回压的异步非阻塞流处理。完全异步和基于流的HTTP服务器和客户端为构建微服务提供了一个很好的平台。...如果您需要构建这类应用程序，了解和使用 Akka 可能会非常有帮助。
1.前言 阅读本文需要对Rxjava了解，如果还没有了解或者使用过Rxjava的兄die们，推荐观看 Android Rxjava：图解不一样的诠释 进行学习。...Rxjava背压：被观察者发送事件的速度大于观察者接收事件的速度时，观察者内会创建一个无限制大少的缓冲池存储未接收的事件，因此当存储的事件越来越多时就会导致OOM的出现。...背压例子 public void backpressureSample(){ Observable.create(new ObservableOnSubscribe()...通过上述例子可以大概了解背压是如何产生，因此Rxjava2.0版本提供了 Flowable 解决背压问题。 本文章就是使用与分析 Flowable 是如何解决背压问题。...总结 ：MISSING就是没有采取背压策略的类型，效果跟Obserable一样。 在设置MISSING类型时，可以配合onBackPressure相关操作符使用，也可以到达上述其他类型的处理效果。
在之前的博文中，我们介绍了Flink的网络堆栈如何从高级抽象到低级细节。 此系列网络堆栈帖子中的第二篇博客文章扩展了这一知识，并讨论了监视与网络相关的指标，以识别诸如背压或吞吐量和延迟瓶颈等影响。...虽然这篇文章简要介绍了如何处理背压，但未来的帖子将进一步研究调整网络堆栈的主题。 如果您不熟悉网络堆栈，我们强烈建议先深入阅读网络堆栈然后继续。...这可能是因为接收器本身是背压，无法以与发送方相同的速率继续处理，或者被垃圾收集，缺少系统资源或I / O暂时阻止。 网络渠道很慢。...即使在这种情况下接收器没有（直接）涉及，我们称发送器为背压，因为在同一台机器上运行的所有子任务共享的网络带宽可能超额预订。...之前的容量规划博客文章提供了更多见解。 1如果您不熟悉背压以及它与Flink的交互方式，我们建议您阅读2015年关于背压的博客文章。
起因 什么时候触发背压 ELK 直接传输 vs 外部消息队列 0. 准备测试环境 1. 外部消息队列 2. 直接传输 如何观测背压事件？...所以我们就来仔细研究一下 ELK 背压原理，看看如何才能调试出一条伸缩自如、百折不挠的 ELK 链路。...，所以理论上，只要能够通过 TCP 互相连接的组件，ELK 提供的组件应该都是可以实现背压能力的。...如何观测背压事件？ 一般来说，背压产生的原因通常是链路中有组件发生了异常（例如 ES 状态变红），导致数据流断裂，这是需要维护者介入的重要事件，所以如何能够被及时准确地观测到，是衡量方案的重要指标。...同年，在 Github 中也有人创建了 相关 issue ，然而到现在也无人回应 2018年，Logstash 如何检测背压事件的问题 也无人回应 加上官方文档的语焉不详，看来并没有显式的日志可以轻松地
背压任务以细粒度跟踪每个算子的背压情况。 一分钟内没有背压显示为绿色方块，否则为红色方块。 每个算子60个方格，代表过去1小时的背压情况。...这样可以轻松确定背压发生的频率以及哪个operator最早启动。 GC Old Gen Time 部分具有与背压相同的可视化功能，可概述 GC 是否发生得太频繁以及是否可能影响吞吐量或检查点。...同样的可视化，GC和背压是否同时发生，GC是否有潜在的背压的可能性就一目了然了。...为了解决这个问题，我们构建了一个配置库，它计算出作业运行时使用的有效配置值，并将这些配置呈现给 Dr. Squirrel。 可查询的集群工作健康度 提供丰富的工作统计数据，Dr....Squirrel 成为了解集群工作健康状况并深入了解平台改进的资源中心。 例如，前 10 个重启根本原因是什么，或者有多少作业遇到内存问题或背压。
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