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。【大量进线索，负载高峰，导致销售们跟进线索的速率跟不上进线的速率】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/Flink 都已经提供了反
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
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2024-01-08 21:46:50
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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
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2023-09-21 20:04:39
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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
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2024-02-11 08:39:35
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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
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2024-03-22 14:42:09
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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
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2024-08-07 19:51:53
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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
# Spark中的反压机制详解
在大数据处理框架中，Spark因其高效能和灵活性而受到广泛认可。然而，随着数据流的增大，处理速度可能会受到影响，从而导致数据堆积，甚至耗尽系统资源。为了解决这个问题，Spark引入了反压机制（Backpressure），它能够在数据处理过程中动态调整数据流速，从而保障系统的稳定性和效率。本文将详细介绍Spark的反压机制，并通过代码示例来帮助读者更好地理解这一概念
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
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2021-06-11 16:41:48
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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
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2021-06-11 16:42:34
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# 什么是Spark反压
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，我们可能会遇到一种现象，即Spark任务开始执行后，由于各种原因导致作业无法及时处理完所有的输入数据，这时就会出现所谓的"Spark反压"（Spark backpressure）。具体来说，Spark反压是指当Spark Streaming应用程序无法及时处理输入数据流时，在输入数据速率超过Spark处理速率时所出现的
原创
2024-04-07 03:42:30
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-------------------------一 .网络流控的概念与背景1.1. 为什么需要网络流控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1.3.1.案例一：Storm 反压实现1.3.2.1.3.3.疑问：为什么 Flink（before V1.5）里没有用类似的方式实现 feedback 机制？二 .TCP的流控机制2.1. TCP 流控：滑动窗口
电压反接保护（Reverse Voltage Protect, RVP）电路主要用在需要直流电压供电电源的输入端，用于防止输入电压极性反接而造成电路系统元器件的损坏，甚至事故！ 大多数电路系统都需要极性正确的直流电压进行供电才能够正常地工作，如果电压极性一旦反接，则很有可能损坏内部电路元器件，因为很多元器件不能够承受过大的反向电压。比如，铝电解电容都是有极性的，而它可以承受的最大反向电压
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
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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# 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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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
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2024-04-24 15:01:03
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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
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2024-03-21 08:58:35
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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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