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
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2024-03-01 13:22:20
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RxJava3.x入门(七)——背压策略一、背压简介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，这样对于那些没来得及处理的数据就会造成积压，这些数据既不会丢失，也不会被垃圾回收机制回收，而是存放在一个异步缓存池中，如果缓存池中的数据一直得不到处理，越积越多，最后就会造成内存溢出，这便是响应式编程中的背压（backpres
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2023-09-15 09:40:06
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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
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2024-06-02 12:10:19
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# Spark 背压和反压：新手入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知刚入行的小白在学习新技能时可能会遇到的困惑。在这篇文章中，我将详细解释如何实现Spark的背压和反压，帮助新手快速掌握这一关键技术。
## 什么是背压和反压？
在分布式系统中，背压（Backpressure）是一种机制，用于控制数据流的速度，防止上游生产者过快地向下游消费者发送数据，导致下游消费者处理不过来。反压（Ba
原创
2024-07-20 11:16:10
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背景在默认情况下，Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时间长；越来越多的数据被接收，但是数据的处理速度没有跟上，导致系统开始出现数据堆积，可能
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2024-10-14 15:17:23
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反压的理解Flink 中每个节点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阻塞。简单来说就是系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。 反压如果不能得到正确的处理，可能会影响到 checkpoint 时长和 state 大小，甚至可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。 这两个影响对于生产环境的作业来说是十分危险的，因为 checkpoin
关于Flink背压了解多少？1.什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,有人叫反压，不纠结，本篇叫背压)。本篇主要以Flink作为流式计算框架来简单背压机制，为了更好理解，只做简单分享。2.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：（1）节点有性能瓶颈，可能是该节点所在的机器有网络、磁
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2024-01-19 15:28:05
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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
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
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2024-05-24 23:31:40
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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
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2024-02-11 14:50:41
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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
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2024-05-14 12:23:08
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因特殊业务场景，如大促、秒杀活动与突发热点事情等业务流量在短时间内剧增，形成巨大的流量毛刺，数据流入的速度远高于数据处理的速度，对流处理系统构成巨大的负载压力，如果不能正确处理，可能导致集群资源耗尽最终集群崩溃，因此有效的反压机制(backpressure)对保障流处理系统的稳定至关重要。Storm和Spark Streaming都提供了反压机制，实现各不相同对于开启了acker机制的storm程
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2023-12-24 10:57:39
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目录流量控制简介Spark Streaming流控基本设置Spark Streaming反压机制的具体实现动态流量控制器基于PID机制的速率估算器通过RPC发布流量阈值借助Guava令牌桶完成流量控制The End流量控制简介在流式处理系统中，流量控制（rate control/rate limit）是一个非常重要的话题。对系统进行流控，主要目的是为了保证运行的稳定性，防止突发大流量造成整个系统的
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2024-02-14 19:59:41
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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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本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由 Apache Flink Contributor、OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享，社区志愿者张友亮整理。主要内容如下：网络流控的概念与背景TCP 的流控机制Flink TCP-based 反压机制（before V1.5）Flink Credit-based 反压机制 （since V1.5）总结与思考 网络流控的概念与背景
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2024-05-22 13:18:50
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# Spark 背压反压机制
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源分布式计算框架。它提供了一个快速、通用、可扩展的大数据处理平台。然而，在实际应用中，我们可能会遇到资源分配不均、任务执行缓慢等问题。为了解决这些问题，Spark 引入了背压反压机制（Backpressure Mechanism）。本文将通过代码示例和状态图，详细解释 Spark 背压反压机制的原理和应用
原创
2024-07-19 12:27:07
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(1)背压的存在背景默认情况下，上游是在主线程执行的，那么下游也必然在主线程中运行，比如：Observable.create(new ObservableOnSubscribe() {
@Override
public void subscribe(ObservableEmitter e) throws Exception {
for (int i=0;;i++){
e.onNext(String
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2024-05-15 00:52:00
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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。Flowable的官方介绍:io.reactivex.Flowable: 0..N flows, supporting Reactive-Streams and backpressu
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2023-12-15 11:01:37
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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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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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