摘要： 本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源，是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念，如：Slot、SlotSharingGroup、CoLocationGroup、Chain等。并会着重讨论 Flink 如何对计算资源进行管理和隔离，如何将计算资源利用率最大化等等。理解 Flink 中的计算资源对于理解 Job 如何在集群中运行的有很大的帮助，
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2024-03-06 22:37:11
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一文弄懂Flink网络流控及反压1. 为什么需要网络流控?2. 网络流控的实现：静态限速3. 网络流控的实现：动态反馈/自动反压3.1 案例一：Storm 反压实现3.2 案例二：Spark Streaming 反压实现3.3 为什么 Flink（before V1.5）没有用类似的方式实现 feedback 机制？3.4 TCP 流控机制4. Flink TCP-based 反压机制（befo
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2024-04-26 14:14:41
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Flink以固定的缓存块为单位进行网络数据传输，用户可以通过设 置缓存块超时值指定缓存块的传输时机。如果缓存块的超时值为0，则系统可以获得最低的处理延迟；如果缓存块的超时值为无限大，则系统可以获得最高的吞吐量...
原创
2022-03-09 10:43:55
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Flink以固定的缓存块为单位进行网络数据传输，用户可以通过设 置缓存块超时值指定缓存块的传输时机。如果缓存块的超时值为0，则系统可以获得最低的处理延迟；如果缓存块的超时值为无限大，则系统可以获得最高的吞吐量...
原创
2021-09-11 10:40:19
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# 高吞吐低延迟Java：实现效率的关键
在现代软件开发中，特别是分布式系统和高并发应用，"高吞吐"（High Throughput）与"低延迟"（Low Latency）是两个极为重要的性能指标。本文将探讨如何在Java中实现高吞吐和低延迟，并通过代码示例和图表来直观展示相关概念。
## 什么是高吞吐和低延迟？
- **高吞吐**：指一个系统在单位时间内处理大量事务的能力。通常情况下，这意
原创
2024-10-10 03:29:01
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# HBase 之所以吞吐量高的原因
HBase 是一个开源的分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，基于 Hadoop 的 HDFS（Hadoop Distributed File System）构建，专门设计用于处理大规模数据。它的高吞吐量归因于多个因素，本文将详细探讨这些因素，并包含代码示例和图表来帮助理解。
## HBase 架构
在讨论 HBase 的吞吐量之前，首先我们需要了解其基
原创
2024-09-04 03:52:01
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目录1. 安装规划2. 下载解压(在bigdata001操作)3. Standalone模式3.1 修改conf/flink-conf.yaml(在bigdata001操作)3.2 修改conf/masters和conf/workers(在bigdata001操作)3.3 依赖jar包的添加和环境变量的添加(在bigdata001操作)3.4 启动和验证4. Yarn模式4.1 修改conf/f
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2024-10-10 11:12:36
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高性能应用构成了现代网络的支柱。LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求。要优化用户体验，低延迟地响应这些请求非常重要。
比如说，用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更新的专业活动和内容的列表。动态信息在LinkedIn随处可见，包括公司页面，学校页面以及最重要的主页。基础动态信息数据平台为我们的经济图谱(会员，公司，群组等等)中各种实体的更新建立索引，它必须
原创
2021-07-28 17:26:55
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本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有学习和参考意义。背景高性能应用构成了现代网络的支柱。LinkedIn 内部有许多高吞吐量服务来满足每秒成千上万的用户请求。为了获得最佳的用户体验，以低延迟响应这些请求是非常重要的。例如，我
原创
2020-12-10 16:00:31
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高性能应用构成了现代网络的支柱。LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求。要优化用户体验，低延迟地响应这些请求非常重要。 比如说，用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更新的专业活动和内容的
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2023-07-12 20:42:07
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Java 虚拟机 （JVM） 调优是调整默认参数以满足我们的应用程序需求的过程。这包括通过选择合适的垃圾回收器来使用优化版本
1. 为什么网络对LLMs至关重要？背景：随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，AI应用对网络基础设施的需求显著增加。LLMs需要处理海量数据，同时保证低延迟和高吞吐量。关键点：
多模态LLMs（如支持文本、音频、图像输入的模型）需要快速数据处理和同步。网络性能直接影响模型部署速度、推理效率以及用户体验。2. AI数据的特性与网络设计训练阶段：
需要高带宽以支持大规模数据传输。依赖“大象流量”（
文章目录Kafka高吞吐特性分析一、Message Queue二、Kafka基础架构三、分区&日志四、顺序写入&MMF五、零拷贝总结 Kafka高吞吐特性分析Kafka的特性之一就是高吞吐率，但是Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，但是Kafka即使是普通的服务器。Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，
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2024-02-16 10:43:12
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数据存储结构是主要原因，还有就是kafka只支持pull模式。而rocketmq有pull、push两种模式 （虽然这个迟也就高了。
原创
2022-11-26 11:48:46
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【大牛经验】高吞吐低延迟Java应用的垃圾回收优化高性能应用构成了现代网络的支柱。LinkedIn有许多内部
原创
2022-04-06 10:32:41
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引言：响应式编程的复兴根据Lightbend最新报告，采用响应式架构的系统在云原生环境中实现平均4.9倍吞吐量提升。当Java遇见Reactive Streams规范，传统阻塞式编程模式正被彻底颠覆。本文将深入解析响应式编程在Java生态中的三大核心实践：背压控制、事件溯源和全链路异步，结合金融交易、物联网等场景，揭示如何构建百万级QPS的现代响应式系统。一、响应式编程内核原理1.1 背压（Bac
# Flink Redis Sink 高吞吐实现指南
## 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 Flink Redis Sink 实现高吞吐率。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成以下步骤，并提供相关的代码示例和注释。
1. 安装 Redis 和 Flink。
2. 创建 Flink 作业。
3. 配置 Flink Redis Sink。
4. 提高吞吐率的优化技巧。
## 流程
原创
2023-08-20 06:52:40
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1.为什么要引入MQ（好处）异步、解耦、削峰MQ有一个非常好的优势，就是可以把原本必须串行执行的业务并发进行，比如用户注册后，进行注册邮箱验证、注册手机号验证、增加积分等操作，使用消息队列可以在注册后就返回成功，把这些操作都分给不同消息队列，实现“以空间换时间”。2.MQ缺点系统可用性降低任何集群的可用性都是<1的，因此引入MQ需要尽可能保证其可靠性系统复杂度增高、学习成本增大消息一致性问题
1、磁盘顺序读写保证了消息的堆积顺序读写 磁盘会预读,预读即在读取的起始地址连续读取多个页面，主要时间花费在了传输时间,而这个时间两种读写可以认为是一样的。 随机读写 因为数据没有在一起，将预读浪费掉了，需要多次寻道和旋转延迟，而这个时间可能是传输时间的许多倍。2、零拷贝避免CPU将数据从一块存储拷贝到另外一块存储的技术 传统的数据复制：&nbs
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2024-03-19 06:58:53
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Kafka HA设计解析
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2021-06-21 15:13:43
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