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Flink1.4 处理背压

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。...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)。...许多日常情况都会导致背压。例如，垃圾回收卡顿可能导致流入的数据堆积起来，或者数据源可能出现发送数据过快的峰值。如果处理不当，背压会导致资源耗尽，甚至导致数据丢失。 让我们看一个简单的例子。...更多的内存意味着系统可以轻松地缓冲一定的瞬时背压(短时间段，短 GC)。越少的内存意味着需要对背压进行直接响应(没有足够的缓冲区进行缓存，只能响应处理)。...Flink不需要专门的机制来处理背压，因为data shipping in Flink doubles as a backpressure mechanism。

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【Kotlin 协程】Flow 异步流 ⑧ ( 背压概念 | 使用缓冲处理背压问题 | 使用 flowOn 处理背压问题 | 从提高收集元素效率方向解决背压问题 )

文章目录 一、背压概念 二、使用缓冲处理背压问题 三、使用 flowOn 处理背压问题 四、从提高收集元素效率方向解决背压问题 1、Flow#conflate 代码示例 2、Flow#collectLatest...代码示例 一、背压概念 ---- " 背压 " 概念 指的是 数据 受到 与 流动方向 一致的压力 , 数据 生产者 的 生产效率 大于 数据 消费者 的 消费效率 , 就会产生 背压 ; 处理背压问题..., 有 2 种方案 : 降低 数据 生产者 的生产效率 ; 提高 数据 消费者 的消费效率 ; 背压代码示例 : 以 100 ms间隔发射元素 , 以 200 ms 间隔收集元素 , 发射元素的效率...I 发射元素 5 , 当前线程 main 23:37:51.353 System.out kim.hsl.coroutine I 收集元素耗时 2284 ms 二、使用缓冲处理背压问题...收集元素 5 , 当前线程 main 23:39:42.821 System.out kim.hsl.coroutine I 收集元素耗时 1601 ms 三、使用 flowOn 处理背压问题

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Flink的处理背压​原理及问题-面试必备

反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。...当Worker进程中的Executor线程发现自己的接收队列满了时，也就是接收队列达到high watermark的阈值后，因此它会发送通知消息到背压线程。 2....背压线程将当前worker进程的信息注册到Zookeeper的Znode节点中。具体路径就是 /Backpressure/topo1/wk1下 3....当缓冲区大小达到high watermark时触发反压，并保持有效，直到缓冲区大小低于low watermark。此设计的基本原理是防止拓扑在进入和退出背压缓解模式之间快速振荡。 5....消费者以同样的速度处理数据。然后，我们将消费task的速度降至其最高速度的30%。你就会看到背压问题产生了，正如我们所见，生产者的速度也自然降至其最高速度的30%。

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一种并行，背压的Kafka Consumer

如果我们再次查看我们的消费者代码，它可以订阅多个主题并可能接收来自多个分区的消息。然而，在处理这些消息时，它会一一处理。这不是最优的。...结果，当我们将它们分成独立的组件时，我们最终得到了一个改进的模型，它可以适当地支持并行处理和背压。下面更详细地描述了每个组件。...满时，它会向 Poller 施加背压，以便它可以跟进适当的操作。 work queue（工作队列）是异步的，它将轮询和消息处理分离，允许它们独立发生。...对于每个 Executor 无法跟上消息传入速率的 TopicPartition，其对应的工作队列将变满，并对 Poller 进行背压。...每个队列由一个worker处理。 一个worker可以负责多个队列。 对于每个队列，worker 会一一处理其消息。 通过这种设置，一个分区内的消息按顺序处理，而来自不同分区的消息并行处理。

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高并发中的 限流、熔断、降级、预热、背压！

所以，我们希望负载均衡组件，能够依据JVM进程的启动时间，动态的慢慢加量，进行服务预热，直到达到正常流量水平。 《没有预热，不叫高并发，叫并发高》 5. 背压 考虑一下下面两种场景： 没有限流。...背压，英文Back Pressure，其实是一种智能化的限流，指的是一种策略。 背压思想，被请求方不会直接将请求端的流量直接丢掉，而是不断的反馈自己的处理能力。...它们大多使用事件驱动，多是非阻塞的弹性应用，基于数据流进行弹性传递。在这种场景下，背压实现就简单的多。 背压，让系统更稳定，利用率也更高，它本身拥有更高的弹性和智能。...欲练此功，必先自宫 降级 从请求入口，大范围的灭掉过载请求 预热 给系统一些启动预热时间，加载缓存，避免资源死锁 背压 被调用方反馈自己的能力给调用方。...，如果被调用方能够反馈自己的状态，那么请求方就可以根据需要加大或者缩减马力，这就是背压的思想。

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Node.js Stream 背压 — 消费端数据积压来不及处理会怎么样？

背压是一个术语，表示向流中写入数据的速度超过了它所能处理的最大能力限制。例如，基于 Stream 写一个文件时，当写入端处理不过来时，会通知到读取端，你可以先等等，我这里忙不过来了......state.destroyed 直接改为 return true; 禁用掉背压处理。...image.png 为什么背压我没听说过？ 经过上面的测试，可以看到没有正确处理积压的结果和正常的经过处理的存在极大的差别，但是你可能又有疑问：“为什么我没有听说过背压？也没遇到过类似问题？”。...这是因为 Node.js 的 Stream 模块提供的一些方法 pipe()、pipeline() 已经为我们做了这些处理，使用了这些 API 方法我们是不需要自己考虑去处理 “背压” 这一问题的**。...总结 可写流在消费数据时，内部有一个缓冲区，一旦缓冲区的数据满了之后，也没做任何 “背压” 处理，会导致缓冲区数据溢出，后面来不及消费的数据不得不驻留在内存中，直到程序处理完毕，才会被清除。

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Flink中的数据抽象&交换&Credit&背压问题详解

"Corrupt stream, found tag: " + tag); } } 然后再次在StreamInputProcessor.processInput()循环中得到处理...至此，数据在跨jvm的节点之间的流转过程就讲完了。 三、Credit漫谈 1. 背压问题 那么Flink又是如何处理背压的呢？答案也是靠这些缓冲池。...基于Credit的流控就是这样一种建立在信用（消费数据的能力)上的，面向每个虚链路（而非端到端的）流模型，如下图所示： 首先，下游会向上游发送一条credit message，用以通知其目前的信用（可联想信用卡的可用额度...当上游把数据发送给下游时，它就从下游的信用卡上划走相应的额度（credit balance）： 如上图所示，a是面向连接的流设计，b是端到端的流设计。...其中，a的设计使得当下游节点3因某些情况必须缓存数据暂缓处理时，每个上游节点（1和2）都可以利用其缓存保存数据；而端到端的设计b里，只有节点3的缓存才可以用于保存数据（读者可以从如何实现上想想为什么）。

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给初学者的RxJava2.0教程(五)：背压（Backpressure）

A 已经发送了1000个事件了, 而发的慢的水管B 才发一个出来, 组合了一个之后水管A 还剩999个事件, 这些事件需要继续等待水管B 发送事件出来组合, 那么这么多的事件是放在哪里的呢?...没错, Zip给我们的每一根水管都弄了一个水缸 , 用来保存这些事件, 用通俗易懂的图片来表示就是: ? 如图中所示, 其中蓝色的框框就是zip给我们的水缸!...它是按顺序保存的, 先进来的事件先取出来, 这个特点是不是很熟悉呀? 没错, 这就是我们熟知的队列, 这个水缸在Zip内部的实现就是用的队列, 感兴趣的可以翻看源码查看....当上下游工作在同一个线程中时, 这时候是一个同步的订阅关系, 也就是说上游每发送一个事件必须等到下游接收处理完了以后才能接着发送下一个事件....上游把事件发送到水缸里去, 下游从水缸里取出事件来处理, 因此, 当上游发事件的速度太快, 下游取事件的速度太慢, 水缸就会迅速装满, 然后溢出来, 最后就OOM了.

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Flink Back Pressure(背压)是怎么实现的？有什么绝妙之处？

关键词：Flink 反压 什么是 Back Pressure 如果看到任务的背压警告（如 High 级别），这意味着 生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。...许多情况都会导致背压。例如，GC导致传入数据堆积，或者数据源在发送数据的速度上达到峰值。如果没有正确处理反压力，可能会导致资源耗尽，甚至在最坏的情况下，数据丢失。 看一个简单的例子。...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()。 ?...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。...、当前批处理的记录条数以及处理完成事件来估算出一个速率，用于更新流每秒能够处理的最大记录的条数。

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流处理框架中的反压（back pressure）机制

流处理系统通常需要优雅地处理反压（back pressure）问题。反压通常产生是由于短时间内负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。...比如，垃圾回收停顿可能导致流入的数据快速堆积，后者双十一等造成流量陡增。反压如果不能够得到很好地处理，可能会导致资源好近甚至系统崩溃。...1、Storm如何处理反压问题 对于开启了acker机制的Storm程序，可以通过设置conf.setMaxSpoutPending参数来实现反压效果，如果下游bolt处理速度跟不上导致spout发送的...，将反压信息写入到zookeeper节点 zookeeper通知该topo上所有的worker进入反压状态 spout降低发送tuple的速率 2、JStorm如何处理反压问题 JStorm的限流机制，...4、Flink中如何处理反压问题 Flink 在运行时主要由 operators 和 streams 两大组件构成。每个 operator 会消费中间态的流，并在流上进行转换，然后生成新的流。

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彻底掌握 Node.js 四大流，解决爆缓冲区的“背压”问题

背压 但是 read 和 write 都是异步的，如果两者速率不一致呢？...而如果 Readable 读入数据的速率小于 Writable 写入速度的速率呢？那没关系，最多就是中间有段空闲时期。 这种读入速率大于写入速率的现象叫做“背压”，或者“负压”。...，解决了背压问题。...pipe 有背压问题么？ 平时我们经常会用 pipe 来直接把 Readable 流对接到 Writable 流，但是好像也没遇到过背压问题，其实是 pipe 内部已经做了读入速率的动态调节了。...pipe 就没有这个问题，因为内部做了处理。 流是掌握 IO 绕不过去的一个概念，而背压问题也是流很常见的问题，遇到了数据丢失可以考虑是否发生了背压。

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微众银行的金融级消息服务平台建设实践和思考

在分布式消息系统的构建过程中，基于业务的需求，我们在RocketMQ的消息系统中添加了多项高级特性，包括多中心多活、灰度发布、熔断机制、消息存活期、流量的权重、消息去重、惊群效应问题的解决、背压模式、消息服务治理...基于RocketMQ添加的一些消息高级特性 同城多活 DC级别的多活希望解决的问题是，不仅消息不能丢，还要保证服务不能中断。...微众已经通过IDC断网演练检验同城多活能力。 ? 灰度发布 灰度发布希望解决的问题是，同一个消费组内不同的实例有监听不一样的topic时，能保证不同topic的消息被正确的实例消费。 ?...消息服务去重原理图 消息的背压消费模式 ? 背压模式示意图 在一些特殊场景下，需要对消息引擎做一些加强，例如背压模式。当消息拉到本地的消费线程池时，会出现一个问题。...于是我们做了一个类似Reactor框架的背压处理，能够根据处理能力实时拉取消息。 消息存活期 当对消息的有效期有要求时，可以在消费消息时对存活时间进行判断，超时则丢弃。

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Flink Back Pressure

欢迎您关注《大数据成神之路》 什么是 Back Pressure 如果看到任务的背压警告（如 High 级别），这意味着 生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。...许多情况都会导致背压。例如，GC导致传入数据堆积，或者数据源在发送数据的速度上达到峰值。如果没有正确处理反压力，可能会导致资源耗尽，甚至在最坏的情况下，数据丢失。 看一个简单的例子。...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()。...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。...Flink 的 back pressure 机制不通，通过一定时间内 stack traces 采样，监控阻塞的比率来确定背压的。

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RxJava2--Flowable与BackPress

转载自：Rxjava2入门教程五：Flowable背压支持——对Flowable最全面而详细的讲解 背压介绍 当上下游在不同的线程中，通过Observable发射，处理，响应数据流时，如果上游发射数据的速度快于下游接收处理数据的速度...，这样对于那些没来得及处理的数据就会造成积压，这些数据既不会丢失，也不会被垃圾回收机制回收，而是存放在一个异步缓存池中，如果缓存池中的数据一直得不到处理，越积越多，最后就会造成内存溢出，这便是响应式编程中的背压...如果上下游处在同一个线程中，则不会出现背压的问题。因为下游处理完时间后，上游才会发射。...由于只有在上下游运行在不同的线程中，且上游发射数据的速度大于下游接收处理数据的速度时，才会产生背压问题。...： 在此策略下，通过Create方法创建的Flowable相当于没有指定背压策略，不会对通过onNext发射的数据做缓存或丢弃处理，需要下游通过背压操作符（onBackpressureBuffer()

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【译】Flink Network Stack Vol. 2: Monitoring, Metrics, and that Backpressure Thing

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。...监控 网络监控中最重要的部分可能是监控背压，这种情况下系统接收的数据速率高于处理速度¹。这种行为将导致发送者受到压力，可能由两件事引起： 接收器很慢。...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。...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。

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flink和spark Streaming中的Back Pressure

这种限速的弊端很明显，比如假如我们后端处理能力超过了这个最大的限制，会导致资源浪费。需要对每个spark Streaming任务进行压测预估。成本比较高。...事件，并且基于 processingDelay 、schedulingDelay 、当前 Batch 处理的记录条数以及处理完成事件来估算出一个速率；这个速率主要用于更新流每秒能够处理的最大记录的条数...采样线程 Back Pressure（后面翻译成背压）是通过重复采样正在运行的tasks的tack trace样本数据来监控任务的。...点击之后，就触发了该操作算子所有task的采样。 ? 背压状态 如果您看到任务的状态ok，则表示没有背压指示。另一方面，HIGH意味着任务被加压。 ? ?...Flink的背压就不仅限于从kafka拉去数据这块，而且背压方式不相同，他是通过一定时间内stack traces采样，阻塞的比率来确定背压的。

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反应式编程在微服务下的重生

但是，其它的语言，如 golang, goroutine 和 channel 已经是异步和非阻塞的，那么它们不用函数式编程也一样可以实现反应式编程。 背压：背压是另一个自己把自己难倒的概念。 ?...背压就是处理数据的接收方指挥发送方何时发送信息和发多少信息，比如我们排队过安检，安检的人招手了，我们才走过去。本来都是发送方有数据就发送，那么压力就在接收方，因为处理不了就挂了。...现在压力反过来了，在发送方，就叫背压。这个名字不好，如果我起，就叫“憋呀”，简单易懂。发送方数据多了怎么办？憋着。正是这个憋，是背压形象直观的解释，而它保障了系统不会挂。...所以，用不是很准确的方式总结反应式编程的主要部分，就是异步编程、非阻塞流和背压。...但是随着微服务架构的复杂化，从A到B也许中间要经过其他的环节。这个时候，怎么传递背压的信息，而不是在中间环节丢失；怎么从端到端执行背压，就显得特别重要。这对很多现有的反应式编程框架都是挑战。

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反应式编程在微服务下的重生

但是，其它的语言，如 golang, goroutine 和 channel 已经是异步和非阻塞的，那么它们不用函数式编程也一样可以实现反应式编程。 背压：背压是另一个自己把自己难倒的概念。 ?...背压就是处理数据的接收方指挥发送方何时发送信息和发多少信息，比如我们排队过安检，安检的人招手了，我们才走过去。本来都是发送方有数据就发送，那么压力就在接收方，因为处理不了就挂了。...现在压力反过来了，在发送方，就叫背压。这个名字不好，如果我起，就叫“憋呀”，简单易懂。发送方数据多了怎么办？憋着。正是这个憋，是背压形象直观的解释，而它保障了系统不会挂。...所以，用不是很准确的方式总结反应式编程的主要部分，就是异步编程、非阻塞流和背压。...但是随着微服务架构的复杂化，从A到B也许中间要经过其他的环节。这个时候，怎么传递背压的信息，而不是在中间环节丢失；怎么从端到端执行背压，就显得特别重要。这对很多现有的反应式编程框架都是挑战。

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2020-6-8-理解node中的stream的背压机制

今天和大家聊一聊node中的stream的背压机制。 ---- 为什么要有流 在编写服务时，经常会需要涉及到文件或者数据压缩的问题。...我们看到整个执行流程是串行的，所有耗时都会累加，导致整个过程耗时很长。 流的出现就是为了解决这个串行处理的问题。...这样从宏观上看，整个处理流程就可以并行执行，从而大大减少处理耗时。 ? 背压问题 背压问题来源于生产者消费者模式中，消费者处理速度过慢。...什么是背压处理 背压处理可以理解为一个向上”喊话”的过程。 当压缩处理发现自己的缓冲区数据挤压超过阈值的时候，就对下载处理“喊话”，我忙不过来了，不要再发了。 下载处理收到消息就暂停向下发送数据。...<---^---------------------< +============+ 从图中我们可以看到pipe对流的背压处理

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