1、需求分析 系统用户：注册此系统的总用户量 在线用户：在某时间段登录且在线的用户 UV ：登录系统的用户，UV可产生多个PV PV：用户浏览页面的次数 性能测试：测试软件在系统中的运行性能，度量系统与预定义目标的差距 负载测试：是一种性能测试，通过逐步增加系统负载确定在满足性能指标情况下，被测系统最大所能承受的负载量 压力测试：是一种性能测试，通过逐步增加系统负载确定在什么负载条件下系统失败，测
前言： 在了解RxJava2.0的更新前，首先了解一个概念“背压”backpressure。 从字面意思理解就是：你在完成一件事的时候，后面一直在增加事情。在事情增加到你完成不了的时候就会崩溃。 在RxJava中，如果被观察者一直发送事件，观察者的事件处理速度跟不上事件发送速度，事件就会一直累积，直到内存奔溃。 网上有网友对背压（Backpressure）做一个明确的定义：背压是指在异步场
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2024-07-12 14:05:10
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目录【Koltin Flow（一）】五种创建flow的方式【Koltin Flow（二）】Flow操作符之末端操作符【Koltin Flow（三）】Flow操作符之中间操作符（一）【Koltin Flow（三）】Flow操作符之中间操作符（二）【Koltin Flow（三）】Flow操作符之中间操作符（三）【Koltin Flow（四）】Flow背压【Koltin Flow（五）】SharedFl
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2023-09-05 21:40:15
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目录了解背压什么是背压背压产生的原因背压导致的影响定位背压解决背压 了解背压什么是背压在流式处理系统中，如果出现下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度，就种现象就叫做背压 (backpressure，也叫反压)背压产生的原因下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度，可能出现的原因如下：节点有性能瓶颈，可能是该节点所在的机器有网络、磁盘等等故障，机器的网络延迟和磁盘不 足、频繁 GC、数据热点等原因
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2024-01-29 12:58:12
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《flink中的背压的处理原理》什么是背压问题流系统中消息的处理速度跟不上消息的发送速度，导致消息的堆积。如果系统能感知消息堆积，并调整消息发送的速度。 使消息的处理速度和发送速度相协调就是有背压感知的系统。背压如果不能得到正确地处理，可能会导致资源被耗尽或者 甚至出现更糟的情况导致数据丢失。flink就是一个有背压感知的基于流的分布式消息处理系统。 举例说明： 1.正常情况：消息处理速度
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2024-05-05 22:07:40
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Android之Rxjava2.X 8————Rxjava 背压策略一.目录 文章目录Android之Rxjava2.X 8————Rxjava 背压策略一.目录二.背压的引入1.同步订阅2.异步订阅3.存在的问题三.背压的概述1.背压定义2.背压的作用3.背压的原理四.背压的实现Flowable1.Flowable 介绍2.Flowable 特点3.Flowable的基本使用五.背压的使用1.
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2023-07-29 23:41:58
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https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki/Backpressure-(2.0)1.前言1.在Rxjava1.x中不存在背压模式
2.在RxJava2.x中产生了了背压模式1.什么是背压模式背压模式主要是为了解决上游发送大量的事件，下游处理不过来的情况，使用Flowable来操作。相比较Observable多了背压策略。
背压涉及到数据缓冲池，缓冲池大小为12
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2023-09-04 18:21:08
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背压问题背压是指在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下，一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略简而言之，背压是流速控制的一种策略。需要强调两点：背压策略的一个前提是异步环境，也就是说，被观察者和观察者处在不同的线程环境中。背压（Backpressure）并不是一个像flatMap一样可以在程序中直接使用的操作符，他只是一种控制事件流速的策略。响应式拉取（reactive
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2023-10-24 06:57:36
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# Android 背压（Backpressure）概述与实践
在 Android 开发中，尤其是涉及到数据流和异步编程时，背压（Backpressure）是一种重要的机制，用于处理生产者与消费者之间的数据流量不匹配的问题。背压帮助我们控制数据流，保证应用的稳定性，避免因为数据量过大而导致的崩溃。
## 什么是背压？
背压是一个源自流处理的概念，最初用于解决流数据处理中的速率不匹配问题。在
原创
2024-07-31 06:35:37
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# Android背压详解与示例
在Android开发中，背压（Backpressure）是一个重要的概念，尤其是在处理流式数据时。背压指的是一种机制，用于处理生产者和消费者之间的数据流速不同步时的情形。正确地处理背压能够提高应用的性能和响应能力，防止内存溢出等错误。本文将深入探讨Android背压的机制，并提供一些代码示例。
## 什么是背压？
背压是基于流控的一个设计模式。假设有一个数据
1. 背压在 RxJava 中， 会遇到被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关的消息，这就是典型的背压( Back Pressure )场景。在 RxJava 官方的维基百科中关于 Back Pressure 是这样描述的：In ReactiveX it is not difficult to get into a situation in which an Observa
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2023-09-14 17:40:02
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前言
Rxjava，由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点，深受各大 Android开发者的欢迎。 本文主要讲解的是RxJava中的 背压控制策略，希望你们会喜欢。
目录
1. 引言
1.1 背景观察者 & 被观察者 之间存在2种订阅关系：同步 & 异步。具体如下：对于异步订阅关系
前言
Rxjava，由于其基于事件流的链式调用、逻辑简洁 & 使用简单的特点，深受各大 Android开发者的欢迎。 本文主要讲解的是RxJava中的 背压控制策略，希望你们会喜欢。本文所有代码 Demo均存放在Carson_Ho的Github地址目录1. 引言1.1 背景观察者 & 被观察者 之间存在2种订阅关系：同步 & 异步。具体如下：对于异步订阅关系，存在 被观察者
RxJava 2.X 中的背压简介:本文章介绍的是 RxJava 2.X 中的压背.目录:1.什么是背压2.背压的策略1.什么是背压定义: 在 RxJava 中, 会遇到 被观察者 发送消息太快以至于它的操作符或者 订阅者 不能及时处理相关的消息, 这就是典型的 背压(Back Pressure)Back Pressure 经常被翻译为 背压. 是指在异步场景下, 被观察者 发送事件速度远快于
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2024-02-08 17:04:06
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Backpressure（背压、反压力）在rxjava中会经常遇到一种情况就是被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关的消息。那么随之而来的就是如何处理这些未处理的消息。举个例子，使用zip操作符将两个无限大的Observable压缩在一起，其中一个被观察者发送消息的速度是另一个的两倍。一个比较不靠谱的做法就是把发送比较快的消息缓存起来，当比较慢的Observable发送消息
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2023-07-29 21:28:38
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一 . 你在开发Flink任务时，有没有遇到过背压问题，你是如何排查的？1. 背压产生的原因背压常常出现在大促或者一些热门活动等场景中， 在上面这类场景中, 短时间内流量陡增导致数据的堆积，系统整体的吞吐量无法提升。2. 监控背压方法可以通过 Flink Web UI 发现背压问题Flink 的 TaskManager 会每隔 50 ms 触发一次反压状态监测，共监测 100 次，并将计算结果反馈
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2024-05-06 20:22:18
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前言大家喜闻乐见的Backpressure来啦.这一节中我们将来学习Backpressure. 我看好多吃瓜群众早已坐不住了, 别急, 我们先来回顾一下上一节讲的Zip.正题上一节中我们说到Zip可以将多个上游发送的事件组合起来发送给下游, 那大家有没有想过一个问题, 如果其中一个水管A发送事件特别快, 而另一个水管B 发送事件特别慢, 那就可能出现这种情况, 发得快的水管A
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，可以观看我另外一篇 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。(注：当subscribeOn与
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2023-09-04 08:47:17
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RxJava源码阅读理解系列（六）背压 背压在前两篇中，我们分析了几个常用的操作符，其他的操作符实现原理也都是大同小异，就不再多做分析了。今天我们开始讲RxJava2中新增的背压。 什么是背压？我们看下官方文档的解释： Backpressure is when in an Flowable processing pipeline, some asynchronous stages can’t p
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2024-06-03 13:39:24
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RxJava2 Flowable以及背压前述java-1.8maven-3rxjava-2.2.3背压背压是指在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下，一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略。----https://www.jianshu.com/p/0cd258eecf60Flowable的官方介绍:io.reactivex.Flowable: 0..N flows,
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2024-01-04 14:14:30
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