这一课时我们主要讲解生产环境中 Flink 任务经常会遇到的一个问题，即如何处理好反压问题将直接关系到任务的资源使用和稳定运行。反压问题是流式计算系统中经常碰到的一个问题，如果你的任务出现反压节点，那么就意味着任务数据的消费速度小于数据的生产速度，需要对生产数据的速度进行控制。通常情况下，反压经常出现在促销、热门活动等场景，它们有一个共同的特点：短时间内流量陡增造成数据的堆积或者消费速度变慢。不同
反压处理反压（BackPressure）通常产生于这样的场景：短时间的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，或遇到大促、秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。 反压机制是指系统能够自己检测到被阻塞的 Operator，然后自适应地降低源头或上游数据的发送速率，从而维
Flink网络传输的数据流向Flink网络传输的数据流向如下图所示。Sender在发送数据时，首先写入TaskManager内部的网络缓存，利用Netty进行传输——将待发送的数据存入Netty的ChannelOutboundBuffer，再经由Socket的发送缓存发送出去。Receiver在接收数据时是反过来的，同样要经过3层缓存，即Socket接收缓存→Netty ChannelInboun
大数据之Flink优化总结2第3章 反压处理概述Flink网络流控及反压的介绍：https://flink-learning.org.cn/article/detail/138316d1556f8f9d34e517d04d670626反压的理解简单来说，Flink 拓扑中每个节点（Task）间的数据都以阻塞队列的方式传输，下游来不及消费导致队列被占满后，上游的生产也会被阻塞，最终导致数据源的摄入被
问题导读1.Barrier 对齐会造成什么问题？ 目前的 Checkpoint 算法在大多数情况下运行良好，然而当作业出现反压时，阻塞式的 Barrier 对齐反而会加剧作业的反压，甚至导致作业的不稳定。2.Barrier 对齐是否会造成反压？3.如何理解Unaligned Checkpoint ？作为 Flink 最基础也是最关键的容错机制，Checkpoint 快照机制很好地保证了
流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。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
转载
2021-06-11 16:41:48
155阅读
流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。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
转载
2021-06-11 16:42:34
220阅读
1.概述问题描述：检查点刚开始是可以的做checkpoint的，后期越来越不能够做checkpoint的情况总结2.反压问题2.1 什么是反压(如下图1所示)？ 图2-1 部分算子反压表现（web ui）2.2.flink中反压机制是干什么的？ flink中的反压机制是flink中由于个别算子接收receive数据的速度远大于处理完成数据的速度，数据在算子接收之前的数据积压（在buffer缓冲区）
Flink 原理与实现：如何处理反压问题 这一篇文章中我们讲了 Flink 的反压机制。本文我将更加详细的介绍先后采用的两种反压机制：基于 TCP 的反压（< 1.5）基于信用的反压（≥ 1.5）1. 逻辑视图Flink 网络栈是 flink-runtime 的核心组件，所有来自 TaskManager 的工作单元（子任务）都通过它来互相连接。你的流式传输数据流都要经过网络栈，所以它对 Fl
阐述Flink、Storm，Spark Streaming 的反压机制，Flink 如何定位及分析反压？概念反压（backpressure）是流式计算中十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压通常是从某个节
Apache Flink作为国内最火的大数据计算引擎之一，自身支持高吞吐，低延迟，exactly-once语义，有状态流等特性，阅读源码有助加深对框架的理解和认知。在各种大数据实时计算系统中，反压机制的实现意味着这个系统能不能经受住大量数据的冲击，像主流的大数据引擎Spark，Storm等都有自己的一套反压实现机制，Flink也有自己的反压机制，当下游Operator消费速度低于上游Operato
反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。关于 Flink
1. 反压机制flink的反压机制，在1.4和1.5版本有一个较大改动，在1.5引入了Credit反压机制。1.1. flink1.5前的反压机制问题1.5版本前反压机制会存在当一个 Task 出现反压时，可能导致其他正常的 Task 接收不到数据如上图所示，我们的任务有4个 SubTask，SubTask A 是 SubTask B的上游，即 SubTask A 给 SubTask B 发送数据
想起来之前被问到了一个问题，如果Flink中的Task是一直不停的运行的话，那么拉取Kafka数据的Source端是不是会一直不停的拉取数据，如果消费速度不及时，内存不就很快会被撑爆了么？一开始对这个问题是一脸闷逼，后来随着对Flink使用的逐渐深入，对Flink的内部也有了一定的了解，所以本文就来了解下Flink内部的反压机制，看下反压机制是如何解决该问题的。&nbs
反压（BackPressure）通常产生于这样的场景：短时间的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，或遇到大促、秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。 反压机制是指系统能够自己检测到被阻塞的 Operator，然后自适应地降低源头或上游数据的发送速率，从而维持整个系
流量控制 Flink在两个Task之间建立Netty连接进行数据传输，每一个Task会分配两个缓冲池，一个用于输出数据，一个用于接收数据。当一个Task的缓冲池用尽之后，网络连接就处于阻塞状态，上游Task无法产出数据，下游Task无法接收数据，也就是我们所说的“反压”状态。这是一种非常自然的“反压”的机制，但是过程也相对比较粗暴。
一、背压概述流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。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。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。目前主流的流处理系统 Storm/JStorm/Spark Strea
反压在流式系统中是一种非常重要的机制，主要作用是当系统中下游算子的处理速度下降，导致数据处理速率低于数据接入的速率时，通过反向背压的方式让数据接入的速率下降，从而避免大量数据积压在flink系统中，最后系统无法正常运行。flink具有天然的反压机制，不需要通过额外的配置就能够完成反压处理。 当在flinkUI中切换到Backpressure页签时，flink才会对整个job触发反压数据的采集
转载
2021-04-20 21:54:57
984阅读
2评论
参考： http://wuchong.me/blog/2016/04/26/flink-internals-how-to-handle-backpressure/
转载
2016-03-11 23:31:00
268阅读
2评论
流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。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。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。目前主流的流处理系统 Storm/JStorm/Spark Streaming
