flink 背压
系统承受持续负载时应如何响应？
它是否应该一直接受请求，直到其响应时间跟随致命的曲棍球棒，然后崩溃？
除非系统设计为处理比其处理能力更多的请求到达的情况，否则通常会发生这种情况。
如果我们看到请求的持续到达率大于我们的系统处理能力，那么就必须付出代价。
让整个系统降级不是我们想要为客户提供的理想服务。
更好的方法是以我们的系
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
转载
2024-07-05 20:52:26
48阅读
先上一张图整体了解Flink中的反压 可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小的memorySegmentPool来实现(Flink中memo
转载
2024-04-20 18:18:42
52阅读
通过这篇文章，大家在玩Flink的时候可以更加深刻地了解Checkpoint是怎么实现的，并且在设置相关参数以及使用的时候可以更加地得心应手。
目录相关基础问题反压InputGate(接收端处理反压)ResultPartition(发送端处理反压)总结最后相关基础在讲解Flink的checkPoint和背压机制之前，我们先来看下checkpoint和背压
转载
2023-12-18 19:11:28
145阅读
文章目录一、背压1.1、背压机制产生的背景二、SparkStreaming的背压机制2.1、spark1.5之前2.1.1、receiver模式2.1.2、direct模式2.1.3、缺点2.2、spark1.5之后2.2.1、一些相关的参数三、Flink背压机制3.1、背压实现3.1.1、采样线程3.1.2、Sample3.1.3、配置3.2、如何定位背压3.2.1、在web页面发现fink的
转载
2024-01-08 12:23:52
154阅读
反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backp
转载
2021-08-10 11:59:35
450阅读
《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
转载
2024-05-05 22:07:40
48阅读
一，作用 Spark Streaming在处理不断流入的数据是通过每间隔一段时间(batch interval)，将这段时间内的流入的数据积累为一个batch，然后以这个batch内的数据作为job DAG的输入RDD提交新的job运行。当一个batch的处理时间大于batch interval时，意味着数据处理速度跟不上接受速度，此时在数据接收端（Receive一般数据
转载
2023-07-11 17:47:17
0阅读
185-spark-核心编程-Streaming：数据处理延迟的长短分为：实时数据处理（毫秒级别），离线数据处理（小时，天）数据处理的方式分为：流式数据处理（streaming，来一点处理一点），批量数据处理（batch，来一批数据处理一批）sparkstreaming，准实时（秒，分钟），微批次（时间）的数据处理框架。 用于流式数据的处理SparkStreaming 架构图Spark Strea
转载
2024-08-06 20:05:44
49阅读
最近flink job出现了背压的问题, 后果是导致了checkpoint的生成超时, 影响了flink job的运行.定位问题:如下图:flink的checkpoint生成超时, 失败: 2) 查看jobmanager日志,定位问题: 3) 找大神帮忙定位问题, 原来是出现了背压的问题, 缓冲区的数据处理不过来，barrier流动慢，导致checkpoint生成时间长, 出现超时的现象. (ch
转载
2024-04-30 16:50:29
116阅读
在实时数据处理的战场上，数据洪流永不停歇。当上游数据生产速度超过下游消费能力时，系统会面临"数据堰塞湖"的风险——这就是流处理领域的核心挑战：背压（Backpressure）。作为分布式流计算的标杆，
Flink 运行时的构建块是操作符和流。每个操作符都在使用中间流，通过对它们进行转换， 产生新的流。描述网络机制的最佳类比是 Flink 使用具有有限容量的有效分布式阻塞队列。与 Java 连接线程的常规阻塞队列一样，一旦队列的缓冲区耗尽（有界容量），处理速度较慢的接收器就会降低发送器发送数据的速度。可以看一下这个外国博主的描述被压机制图片，记录“A”进入Flink，被Task 1处理。 &nbs
转载
2023-11-28 02:56:20
56阅读
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”面试“获取更多惊喜0 简介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 Cre...
转载
2021-09-06 09:38:16
1397阅读
1、资源调优Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。（1）内存设置Flink是实时流处理，关键在于资源情况能不能抗住高峰时期每秒的数据量，通常用QPS/TPS来描述数据情况。bin/flink run \
-t yarn-per-job \
-d \
-p 5 \
转载
2023-11-09 10:46:05
86阅读
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
转载
2024-03-01 13:22:20
143阅读
之前我在知乎上受邀回答过一个关于RxJava背压（Backpressure）机制的问题，今天我把它整理出来，希望对更多的人能有帮助。RxJava的官方文档中对于背压（Backpressure）机制比较系统的描述是下面这个：github.com/ReactiveX/R…但本文的题目既然是要“形象地”描述各个机制，自然会力求表达简洁，让人一看就懂。所以，下面我会尽量抛开一些抽象的描述，主要采用打比方的
1. 前言Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。既然是对流式数据进行处理，那么就要面临数据在流动计算时，上下游数据通信以及数据处理速度不一致所带来的问题。本文先从「生产者-消费者模式」的角度介绍了Flink中的数据传输，从而引出了「反压」的概念。接着介绍了Flink在V1.
转载
2024-04-25 22:14:39
122阅读
笔者最近回顾自己对Flink技术栈细节的理解，发现对Flink的网络栈、流控与反压这一套机制存在比较大的盲区。虽然平时多次处理过作业反压的问题，但是不完全理解背后的实现显然说不过去。于是专门写一篇总结，站在大佬们的肩膀上彻底搞清楚Flink是怎么做流控与处理反压的。
转载
2021-08-09 15:06:24
393阅读
文章目录什么是反压Flink反压机制1. Flink是如何监控反压的1. Flink反压状态Spark Streaming反压机制参考 什么是反压在流处理系统中，出现下游消费者消费数据的速率跟不上上游生产者生产数据的速率的情况，就叫做反压。Flink反压机制Flink的web界面上提供了一个标签来监控正在运行的job的反压行为。如果你看一个task的back pressure warning为H
转载
2024-05-13 12:27:32
147阅读
KALI手记[L]为方法 [Q]是问题点 [A]为解决办法 [T]为工具系统操作[A]虚拟机安装VMtools1.VM中点击虚拟机，点击“重新安装…” 2.KALI中打开光驱，复制VMware…tar.gz，到系统中的目录，可以是Home 3.简单操作就是右键解压，复杂操作就是用控制台，本次操作复杂点 4.解压VMware…tar.gz，使用命令#tar zxvf VMwareTools-xxxx
