RxJavaRxJava是一个在 Java VM 上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库。不是太明白 说白点 就是 对数据 流的操作 比如 过滤 判断 组合 等等它能够是程序逻辑越来越复杂的情况下 依然能够保持简洁清晰背压（backpressure）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
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2023-10-27 12:43:41
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# 理解Java中的背压问题及其解决方案
背压问题在流处理中是一个常见的挑战，尤其是在生产者-消费者模式下，它会导致数据流失、内存溢出等严重问题。本文旨在为刚入行的开发者提供一个清晰的关于Java背压的概述，并指导你实现解决方案。
## 背压流程概览
以下是解决背压问题的基本流程：
| 步骤 | 描述
上一节里我们学习了只使用Observable如何去解决上下游流速不均衡的问题, 之所以学习这个是因为Observable还是有很多它使用的场景, 有些朋友自从听说了Flowable之后就觉得Flowable能解决任何问题, 甚至有抛弃Observable这种想法, 这是万万不可的, 它们都有各自的优势和不足.在这一节里我们先来学习如何使用Flowable, 它东西比较多, 也比较繁琐, 解释起来也
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2023-11-14 07:28:19
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参考文档https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/monitoring/back_pressure.html
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.5/monitoring/back_pressure.html点击以后，如果抓包，会看到
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2024-05-05 18:02:39
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1 网络流控1.1 网络流控的作用1.2 网络流控的实现-静态限速1.3 网络流控的实现：动态反馈/自动反压2 TCP流控机制2.1 TCP包结构2.2 TCP滑动窗口3 Flink TCP-based反压机制（before V1.5）3.1 示例：WindowWordCount3.2 编译阶段：生成 JobGraph3.3 运行阶段：调度 ExecutionGraph3.4 问题拆解：
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2024-08-01 16:18:09
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网络监控工作中最重要的环节可能就是监控背压了，所谓背压是指系统接收数据的速率高于其处理速度 [1]。这种现象将给发送者带来压力，而导致它的原因可能有两种情况：
接收器很慢。
这可能是因为接收器本身就遇到了背压，所以无法以与发送方相同的速率继续处理数据；也有可能是接收器因为垃圾回收工作、缺少系统资源或 I/O 瓶颈而暂时卡住了。
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2024-03-29 11:30:15
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关于RxJava背压前言适用人群：了解RXJava1.0、RxJava2.0基本用法，了解RxJava的一些常用操作符的小伙伴讲些什么：了解背压是什么？了解阻塞形成的原因怎么去解决阻塞RxJava对背压的处理为什么讲：学习RxJava2.0用法，熟悉背压机制(我差点信了自己)能讲好吗：被闹，又不是开车，这我哪知道啊！好吧不扯了，开车吧，不不，是开始学习下背压什么是背压在RXJava2.0出来以后，
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2024-10-28 13:32:03
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1.背景介绍Flink是一个流处理和批处理框架，可以处理大规模数据集，提供高性能、低延迟和可扩展性。在这篇文章中，我们将分析Flink的数据集处理案例，揭示其核心概念、算法原理和具体操作步骤。Flink的核心特点包括：流处理和批处理一体化：Flink可以处理流数据和批数据，无需切换框架。高性能和低延迟：Flink采用了无锁、非阻塞的设计，可以实现高性能和低延迟。容错性和一致性：Flink提供了容错
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。BackPressure经常被翻译为背压，背压的字面意思比较晦涩，难以理解。它是指在异步场景下，被观察者发送事件速度远快于观察者处理的速度，从而导致下游的buffer溢出，这种现象叫做背压。产生条件：异步，被观察者和观察者处于不同的线程中。被观察
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2023-08-04 23:01:43
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背压模式背压模式的由来： RxJava1.X的时候，还没有背压模式， 我们的上游不停的发射，我们的下游处理不过来，就会照成内存泄漏 RxJava2.X之后，增加背压模式，Observable Flowable（解决背压） Observable — > Flowable（解决背压）什么时候用Observable<—>Observer， 什么使用Flowable<—>Su
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2023-08-05 23:34:05
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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。背压是指在异步场景下，背光插着发送事件速度远快于观察者处理的速度，从而导致下游的 buffer 溢出。 首先，背压必须是在异步的场景下才会出现，即被观察者和观察者处于不同的线程中。 其次，RxJava 是基于 Push 模型的。对于 Pul
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2024-01-12 12:32:45
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什么是背压(Backpressure)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。若被观察者发送事件的速度太快，而观察者处理太慢，而且还没有做相应背压措施，可能抛出MissingBackpressureException 压力异常示例Observable.interval(1,
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2024-01-10 16:52:41
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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。以一个简单的 Source -> Sink 作业为例。如果能看到 Source 有警告，这意味着 Sink 消耗数据的速度比 Source 生成速度慢。Sink 正在向 Source 施加反压。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
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2024-07-24 13:00:22
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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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RxJava2实战--第八章 RxJava的背压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。BackPressure经常被翻译为背压，背压的字面意思比较晦涩，难以理解。它是指在异步场景下，被观察者发送事件速度远快于观察者处理的速度，从而导致下游的buffer溢出，这种现象叫做背压。产生条件
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2023-07-18 20:39:19
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前言背压（Backpressure）可能是所有想要深入运用RxJava的朋友必须理解的一个概念。关于它的介绍，我本意是想写在RxJava2.0更新介绍的文章里的，可是写着写着发现，要完整介绍这个概念需要花费的篇幅太长，恰好目前对于背压的介绍文章比较少，所以决定单独拿出来，自成一篇。而关于RxJava2.0的文章修改之后就会发出来和大家探讨。如果对于RxJava不是很熟悉，那么在这篇文章之前，我希望
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2024-05-29 11:58:26
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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。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
单个 TaskManager 上的缓冲区总数通常不需要配置。需要配置时请参阅配置网络缓冲区文档。
造成背压（1）每当子任务的发送缓冲池耗尽时——也就是缓存驻留在结果子分区的缓存队列中或更底层的基于 Netty 的网络栈中时——生产者就被阻塞了，无法继续工作，并承受背压。接收器也是类似：较底层网络栈中传入的 Netty 缓存需要通过网络缓冲区提供给 Flink。如果相应子任务的缓冲池中没有可
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2024-07-05 20:52:26
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RxJava2.0有一个很大的特色是背压的支持，如果要使用背压的话需要使用 Flowable。为什么需要背压这种机制呢， 先抛开Flowable不说，我们想一个实际应用中的真实案例：如果发送事件和接收事件处于不同的线程中，而且事件处理的速度慢，事件发送的速度快，那么肯定需要一个池子来存储发送的事件等待下游消化，否则消息就会丢失。如果发送事件速度快而接收事件速度慢，那么这个池子会越来越大最终爆掉内存
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2023-08-19 21:58:13
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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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