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
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2023-09-25 23:37:09
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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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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
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2023-12-18 19:11:28
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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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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
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2024-06-11 11:32:31
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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
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2024-02-22 02:39:10
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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
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2024-03-20 22:26:31
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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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# Flink 写 MySQL 背压机制探索
Apache Flink 是一个流处理框架，其强大的特性使得其在实时数据处理场景中得到了广泛应用。在将数据写入 MySQL 时，背压（Backpressure）是一个不可忽视的问题。本文将讲解 Flink 在写入 MySQL 时的背压问题，并提供代码示例和相应的解决方案。
## 什么是背压？
在流处理系统中，背压是指生产者（例如 Flink 中的
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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声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章 &nbs
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2024-04-23 12:55:19
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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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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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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
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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经常有人会问Flink如何处理背压问题。其实，答案很简单：Flink没用使用任何通用方案来解决这个问题，因为那根本不需要那样的方案。它利用自身作为一个纯数据流引擎的优势来优雅地响应背压问题。这篇文章，我们将介绍背压问题，然后我们将深挖Flink的运行时如何在task之间传输数据缓冲区内的数据以及流数据如何自然地两端降速来应对背压，最终将以一个小示例来演示它。什么是背压像Flink这样的流处理系统需
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2024-04-03 09:29:54
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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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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
# 使用Flink进行MySQL维表操作及数据背压处理指南
在现代数据工程中，Flink作为实时数据流处理框架，经常需要与MySQL等后端系统交互。从MySQL抽取维表信息，并对数据流进行背压处理是非常常见的场景。本文将详细介绍如何实现“MySQL维表与Flink背压”的流程，代码示例及其注释。
## 流程概述
实现"mysql维表 flink背压"的整体流程如下表所示：
| 步骤 |
原创
2024-09-15 06:12:22
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1.概述 在大数据的浪潮之下，技术的更新迭代十分频繁。受技术开源的影响，大数据开发者提供了十分丰富的工具。但也因为如此，增加了开发者选择合适工具的难度。在大数据处理一些问题的时候，往往使用的技术是多样化的。这完全取决于业务需求，比如进行批处理的MapReduce，实时流处理的Flink，以及SQL交互的Spark SQL等等。而把这些开源框架，工具，类库，平台整合到一起，所需要的
