目前主流的流处理系统 Apache Storm、JStorm、Spark Streaming、S4、Apache Flink、Twitter Heron都采用反压机制解决这个问题，不过他们的实现各自不同...Flink 反压机制 Flink 没有使用任何复杂的机制来解决反压问题，因为根本不需要那样的方案！它利用自身作为纯数据流引擎的优势来优雅地响应反压问题。...对于 Flink 的网络机制一种形象的类比是，Flink 使用了高效有界的分布式阻塞队列，就像 Java 通用的阻塞队列（BlockingQueue）一样。...记录“A”进入了 Flink 并且被 Task 1 处理。（这里省略了 Netty 接收、反序列化等过程） 记录被序列化到 buffer 中。...如果缓冲池1中有空闲可用的 buffer 来序列化记录 “A”，我们就序列化并发送该 buffer。
后续基于时间相关的各种操作， 都会使用数据记录中的 Ingestion Time。 13、面试题十三：数据高峰的处理 问题：Flink 程序在面对数据高峰期时如何处理？...Apache Flink摒弃了Java原生的序列化方法，以独特的方式处理数据类型和序列化，包含自己的类型描述符，泛型类型提取和类型序列化框架。 TypeInformation 是所有类型描述符的基类。...Flink 使用了高效有界的分布式阻塞队列，就像 Java 通用的阻塞队列（BlockingQueue）一样。下游消费者消费变慢，上游就会受到阻塞。 28、Flink的反压和Strom有哪些不同？...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列，下游消费变慢会导致发送端阻塞。 二者最大的区别是Flink是逐级反压，而Storm是直接从源头降速。...将operators链接成task是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。这就是我们所说的算子链。
每个task在一个线程中执行。 将operators链接成task是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。...Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。 98、Flink 的组件栈有哪些？...Apache Flink摒弃了Java原生的序列化方法，以独特的方式处理数据类型和序列化，包含自己的类型描述符，泛型类型提取和类型序列化框架。 TypeInformation 是所有类型描述符的基类。...Flink 使用了高效有界的分布式阻塞队列，就像 Java 通用的阻塞队列（BlockingQueue）一样。下游消费者消费变慢，上游就会受到阻塞。 129、Flink的反压和Strom有哪些不同？...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列，下游消费变慢会导致发送端阻塞。二者最大的区别是Flink是逐级反压，而Storm是直接从源头降速。
第二部分：Flink 进阶篇，包含了 Flink 中的数据传输、容错机制、序列化、数据热点、反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点。...Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。 三、 Flink 的组件栈有哪些？...Apache Flink摒弃了Java原生的序列化方法，以独特的方式处理数据类型和序列化，包含自己的类型描述符，泛型类型提取和类型序列化框架。 TypeInformation 是所有类型描述符的基类。...Flink 使用了高效有界的分布式阻塞队列，就像 Java 通用的阻塞队列（BlockingQueue）一样。下游消费者消费变慢，上游就会受到阻塞。 十三、Flink的反压和Strom有哪些不同？...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列，下游消费变慢会导致发送端阻塞。 二者最大的区别是Flink是逐级反压，而Storm是直接从源头降速。
Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。 3、Flink的组件栈有哪些？...Apache Flink摒弃了Java原生的序列化方法，以独特的方式处理数据类型和序列化，包含自己的类型描述符，泛型类型提取和类型序列化框架。TypeInformation 是所有类型描述符的基类。...Flink 使用了高效有界的分布式阻塞队列，就像 Java 通用的阻塞队列（BlockingQueue）一样。下游消费者消费变慢，上游就会受到阻塞。...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列，下游消费变慢会导致发送端阻塞。二者最大的区别是Flink是逐级反压，而Storm是直接从源头降速。...将operators链接成task是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。这就是我们所说的算子链。
客户端可以作为触发执行 Java/Scala 程序的一部分运行，也可以在命令行进程 ./bin/flink run ... 中运行。...Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。 5....Flink 使用了高效有界的分布式阻塞队列，就像 Java 通用的阻塞队列（BlockingQueue）一样。下游消费者消费变慢，上游就会受到阻塞。 12. 如何排查生产环境中的反压问题 1....将 operators 链接成 task 是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。这就是我们所说的算子链。...介绍下Flink的序列化 Flink 摒弃了 Java 原生的序列化方法，以独特的方式处理数据类型和序列化，包含自己的类型描述符，泛型类型提取和类型序列化框架。
容错机制上：二者保证exactly-once的方式不同。spark streaming 通过保存offset和事务的方式；Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。 3....这个技术可以高效使用网络资源，并达到高吞吐。类似于网络或磁盘 I/O 协议中使用的缓冲技术。...Flink中的算法（如 sort/shuffle/join）会向这个内存池申请MemorySegment，将序列化后的数据存于其中，使用完后释放回内存池。默认情况下，池子占了堆内存的70% 的大小。...对于最后一种数据类型，Flink会使用Kryo进行序列化和反序列化。...每个task在一个线程中执行。将operators链接成task是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。
) 如果使用DeliveryGuarantee.EXACTLY_ONCE 的语义保证，则需要使用 setTransactionalIdPrefix(String) 04 序列化器 构建时需要提供 KafkaRecordSerializationSchema...Flink 提供了 schema 构建器 以提供一些通用的组件，例如消息键（key）/消息体（value）序列化、topic 选择、消息分区，同样也可以通过实现对应的接口来进行更丰富的控制。...(Serializer) 来使用 Kafka 提供而非 Flink 提供的序列化器 KafkaRecordSerializationSchema.builder() .setTopicSelector...DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE: sink 在 checkpoint 时会等待 Kafka 缓冲区中的数据全部被 Kafka producer 确认。...java.util.ArrayList; /** * @author 浅夏的猫 * @description kafka 连接器使用demo作业 * @datetime 22:21 2024/
，今天要练习的是Flink内置的connector，即下图的红框位置，这些connector可以通过StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用： ?...今天的实战选择Kafka作为数据源来操作，先尝试接收和处理String型的消息，再接收JSON类型的消息，将JSON反序列化成bean实例； Flink的DataSource三部曲文章链接 《Flink.../kafka.html 要重点关注的是官方提到的通用版(universal Kafka connector )，这是从Flink1.7开始推出的，对于Kafka1.0.0或者更高版本都可以使用： ?...下图红框中是我的工程中要依赖的库，蓝框中是连接Kafka用到的类，读者您可以根据自己的Kafka版本在表格中找到适合的库和类： ?...; import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2
（Flink 基于两阶段提交协议，实现了端到端的 exactly-once 语义保证。...带反压的流模型 Flink是采用java开发的，flink计算集群运行在java虚拟机中，因为flink计算会面临大量数据处理、大量状态存储，完全基于jvm的堆内存管理存在较大的缺陷，flink...Flink中的算法（如sort/shuffle/join）会向这个内存池申请MemorySegment，将序列化后的数据存于其中，使用完后释放回内存池。默认情况下，池子占用了堆内存的70%的大小。...这使得数据结构可以对高速缓存更友好，可以从 L1/L2/L3 缓存获得性能的提升 Flink量身定制的序列化框架 Flink没有采用java生态圈众多的序列化框架，而是自己实现了序列化框架。...总结 Flink面对jvm存在的问题，从自己管理内存、到自己实现序列化框架、再到使用堆外内存，基本上是按照大数据生态通用的解决方式去处理，其解决思路值得我们在进行分布式计算框架设计和实现的时候作参考
Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。...Flink 的序列化 link 摒弃了 Java 原生的序列化方法，以独特的方式处理数据类型和序列化，包含自己的类型描述符，泛型类型提取和类型序列化框架。...在 Flink 的后台任务管理中，我们可以看到 Flink 的哪个算子和 task 出现了反压。最主要的手段是资源调优和算子调优。...Flink 使用了高效有界的分布式阻塞队列，就像 Java 通用的阻塞队列（BlockingQueue）一样。下游消费者消费变慢，上游就会受到阻塞。...将 operators 链接成 task 是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。这就是我们所说的算子链。
1.序篇-本文结构 protobuf 作为目前各大公司中最广泛使用的高效的协议数据交换格式工具库，会大量作为流式数据传输的序列化方式，所以在 flink sql 中如果能实现 protobuf 的 format...%20order%20by%20created%20DESC pr 见：https://github.com/apache/flink/pull/14376 这一节主要介绍 flink sql 中怎么自定义实现...这种实现的具体使用方式如下： 7 其实现有几个特点： 复杂性：用户需要在 flink sql 程序运行时，将对应的 protobuf java 文件引入 classpath，这个特点是复合 flink...目前博主的想法如下： flink 程序在客户端获取到对应的 protobuf message 定义 然后根据这个定义恢复出 proto 文件 客户端本地执行 protoc 将此文件编译为 java 文件...客户端本地动态将此 java 文件编译并 load 到 jvm 中 使用 codegen 然后动态生成执行代码 一气呵成！！！
堆内内存（on-heap memory） 1.1 什么是堆内内存 Java 虚拟机在执行Java程序的过程中会把它在主存中管理的内存部分划分成多个区域，每个区域存放不同类型的数据。...0 简介 首先，Flink 使用自主的内存管理： JVM 内存管理的不足 1）Java 对象存储密度低。Java 的对象在内存中存储包含 3 个主要部分：对象头、实例数据、对齐填充部分。...Java 应用程序（包括用户代码）和 JVM 运行整个进程所消耗的总内存。...Java 应用程序消耗的内存，包括用户代码，但不包括 JVM为其运行而分配的内存。...如果没超过池子容量，则会继续留在池子中，减少反复申请的开销。 反压的过程 1）记录“A”进入了 Flink 并且被 Task 1 处理。
前言 Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。...下面将会介绍在Flink中，TaskManager之间如何传输数据，看看 Flink 中数据传输的生产者-消费者模式的具体形式。...2.3 TaskManager之间的数据传输 下图来源于Apache Flink (http://flink.apache.org) 图中相关概念： ResultPartition（RP） ResultSubPartition...对于 Flink来说，信用值就是接收端TaskManager 可用的 Buffer 的数量，这样就可以保证发送端 TaskManager 不会向 TCP 连接中发送超出接收端缓冲区可用容量的数据。...小结 本文首先介绍了Flink中跨TaskManager的数据传输，引出了「生产者-消费者模式」在吞吐率不同时，导致的普遍性问题，以及「动态反馈」机制的必要性，并明确了「反压」的概念，「反压」是流式系统中关于处理能力的动态反馈机制
最后（流式）任务的线程从这些队列中读取并尝试在RecordReader的帮助下，通过SpillingAdaptiveSpanningRecordDeserializer将积累的数据反序列化为 Java...）；或者是因为序列化记录被添加到了没有足够剩余空间的网络缓冲区中。...不管怎样，Flink 将使用这些数据，并继续将剩余数据写入新的网络缓冲区。...在 Flink 中，有三种情况下 Netty 服务器可以消费缓存： 写入记录时缓冲区变满 缓存超时命中 发送特殊事件，例如检查点障碍 缓冲区满后刷新 RecordWriter 与本地序列化缓冲区一起使用当前记录...原文链接： https://flink.apache.org/2019/06/05/flink-network-stack.html
通过使用flink-connector-base，可以方便地实现自定义的连接器，并将Flink与各种外部系统集成起来，所以需要引用DataStream API,均需要加上此依赖。...04 深入认识 4.1 flink-connector-base简介概述 flink-connector-base是Apache Flink中的一个模块，它提供了连接外部系统和数据源的基础功能。...它定义了一些通用的接口和类，用于实现不同类型的连接器。...（2）连接器的配置和参数 flink-connector-base提供了一些通用的配置类，用于配置连接器的参数。...（3）连接器的序列化和反序列化 flink-connector-base定义了一些序列化和反序列化的工具类，用于在连接器和Flink之间进行数据的传输和转换。
依赖 Flink版本：1.11.2 Apache Flink 内置了多个 Kafka Connector：通用、0.10、0.11等。...这个通用的 Kafka Connector 会尝试追踪最新版本的 Kafka 客户端。不同 Flink 发行版之间其使用的客户端版本可能会发生改变。...通用 Connector： org.apache.flink flink-connector-kafka_2.11...对 Flink 读写数据会非常有用。这个 Schema 是其他通用序列化方法的高性能替代方案。...如果作业失败，Flink 会从最新检查点的状态恢复流处理程序，并从保存在检查点中的偏移量重新开始消费来自 Kafka 的记录。 因此，检查点间隔定义了程序在发生故障时最多可以回退多少。
它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到与元素个数相同的数组流。然后返回这个新数据流。...RecordWriter 首先使用SpanningRecordSerializer将记录序列化为一个灵活的堆上字节数组。然后它尝试将这些字节写入目标网络通道的关联网络缓存。...也就是说，records并不是一个接一个的发送，而是先放入缓冲，然后再以batch的形式发送。这个技术可以高效使用网络资源，并达到高吞吐。类似于网络或磁盘 I/O 协议中使用的缓冲技术。...最后（流式）任务的线程从这些队列中读取并尝试在RecordReader的帮助下，通过Deserializer将积累的数据反序列化为 Java 对象。...此方法从序列化器中复制数据到目标channel，我们可以看出来，每条记录都是写入到buffer中。
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