在RxJava中，背压是如何在内部发生的
在RxJava中，背压是指当生产者（Observable）的速度快于消费者（Subscriber）的速度时，如何处理数据流的压力问题。背压机制的目的是确保消费者能够按照自己的处理能力来处理数据，避免数据丢失或内存溢出等问题。
在RxJava中，背压的处理是通过Flowable来实现的。Flowable是RxJava中专门用于处理背压的可观测序列。Flowable通过以下方式实现背压：
- 请求（Request）：消费者可以通过Subscription对象向生产者请求一定数量的数据。这样，消费者可以根据自己的处理能力来控制数据的流动速度。
- 缓存（Buffering）：Flowable内部会维护一个缓存区，用于存储生产者产生的数据。当消费者处理数据的速度比生产者产生数据的速度慢时，数据会先存储在缓存区中，等待消费者处理。
- 丢弃（Dropping）：当缓存区已满时，Flowable可以选择丢弃一部分数据，以保证缓存区不会溢出。丢弃的数据可以通过设置策略来控制，例如只保留最新的数据或者只保留最旧的数据。
- 最新（Latest）：当缓存区已满时，Flowable可以选择只保留最新产生的数据，丢弃旧的数据。这样可以确保消费者只处理最新的数据。
- 异常（Error）：当缓存区已满且无法丢弃数据时，Flowable可以选择抛出异常，通知生产者停止产生数据。
总之，RxJava中的背压机制通过请求、缓存、丢弃、最新和异常等方式来处理生产者和消费者之间的数据流压力，以保证数据的稳定流动和消费者的处理能力。在实际应用中，可以根据具体场景选择合适的背压策略来处理数据流压力。
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浏览 4提问于2017-10-01得票数 28
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。。当http响应实体未被使用时，或者客户端tcp缓冲区变满时，或者当客户端从其tcp缓冲区中取出数据的速率低于服务器向其推送数据的速率时？
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如果我从远程位置消费此源，则该远程位置可以消费的速率可能会更低-如果使用Kafka客户端或消费者，则可以解决此问题。
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使用OutOfMemoryException和rx java2发送大容量帖子时的
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编辑
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dataStream.addSink(hdfsSink);
在我看来，两个接收器都使用相同的线程。是否可以使用两个接收器使用相同的源，或者我是否需要添加另一个作业(一个用于接收器)来并行编写输出？
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浏览 4提问于2016-09-30得票数 6
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以毫秒间隔进行DOM更新
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问题:有了几个传感器，UI可能会冻结，浏览器的重新绘制可能会被阻塞(不确定)。
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谁能用清晰的例子解释一下RxJava中可观察、可完成和单一之间的区别？
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最近经常听到这个名词，但是不知道如何入门，我看到腾讯云也有相关的产品Ckafka产品，所以来问问~
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浏览 6提问于2016-02-11得票数 258
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我们一直有来自RabbitMQ的以下问题，并且每个周末都会手动重新启动服务器，作为一项工作。
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为什么写入文件的速度比mutiprocessing.Pipe快？
python、macos、file、pipe
我正在测试两个进程之间最快的方法。我有两个进程，一个写数据，一个接收数据。我的脚本显示从文件中写入和读取的速度比管道要快。这怎么会发生呢？内存比磁盘快？？
从文件中写入和读取：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from mutiprocesscomunicate import gen_data
data_size = 128 * 1024 # KB
def send_data_task(file_name):
with open(file_name, 'wb+') as fd:
for i
浏览 16提问于2017-08-17得票数 0
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public interface SiginterApi {
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...
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我读到网络请求应该使用"Flowable"
浏览 2提问于2017-03-01得票数 41
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java、java-stream、rx-java、rx-java2、reactive-streams
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浏览 5提问于2019-11-06得票数 1
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c#、system.reactive
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1回答
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spring、rx-java、rx-java2、project-reactor、reactor
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