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
转载
2024-06-02 12:10:19
0阅读
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
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
转载
2024-05-24 23:31:40
259阅读
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
转载
2024-02-11 14:50:41
127阅读
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
转载
2024-05-14 12:23:08
205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
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
转载
2023-09-15 09:40:06
254阅读
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
转载
2024-01-19 15:28:05
150阅读
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
转载
2024-05-05 18:02:39
124阅读
当消费者的消费速率低于生产者的发送速率时，会造成背压，此时消费者无法从TCP缓存区中读取数据，因为它无法再从内存池中获取内存，从而造成TCP通道阻塞。生产者无法把数据发送出去，这就使生产者不再向缓存队列中写入数据，从而降低了生产速率。当消费者的消费速率提升且TCP通道不再阻塞时，生产者的发送速率又会得到提升，整个链路运行恢复正常。TCP的流量控制中有个非常重要的概念——TCP窗口。TCP窗口的大小
转载
2024-06-11 11:32:31
95阅读
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
转载
2024-03-20 22:26:31
43阅读
开胃菜在讲解Flink的checkPoint和背压机制之前，我们先来看下checkpoint和背压的相关基础，有助于后面的理解。作为用户，我们写好Flink的程序，上管理平台提交，Flink就跑起来了(只要程序代码没有问题），细节对用户都是屏蔽的。 实际上大致的流程是这样的：Flink会根据我们所写代码，会生成一个StreamGraph的图出来，来代表我们所写程序的拓扑结构。然后在提交的
转载
2024-02-22 02:39:10
67阅读
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
转载
2024-02-11 08:39:35
152阅读
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
# 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
72阅读
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
转载
2024-10-14 15:17:23
35阅读
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：
转载
2024-08-01 16:18:09
41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/F
转载
2023-09-25 23:37:09
178阅读
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
转载
2024-01-08 21:46:50
105阅读
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
转载
2023-09-21 20:04:39
49阅读
