背压机制 在生产-发布模式下，由于事件处理平台大小有限制，生产者和消费者存在处理速度的差异，生产者不能持续不断的发布数据并推送，即流量控制问题。异步式编程采用背压机制来保持系统稳定。 背压机制简单理解，通过一种反馈机制来告知生产者当前消费者的处理能力，生产者动态调整数据生成的速率，确保消费者能够处理生产者产生的数据。 背压的策略包括： 缓冲（buffering）：将超出消费者处理能力的数

摘要： 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 Stream

背压的概念 背压(Back Pressure)机制是老吕在学习 RxJava和Reactive响应式编程框架时学习到的一种概念，后来被我运用在了项目中真的解决了问题。 背压的字面意思就是 背后感受到了压力，比如 在生产者和消费者模型中，有一个缓冲区，当生产者生产的速度大于消费者消费的速度时，缓冲区就会慢慢变满，如果不及时解决，就面临缓冲区溢出的问题，这时候我们可以认为 消费者端压力很大，生产者端

什么是背压 在异步场景下，被观察者（生产者）发射事件（数据）的速度过快，导致观察者（消费者）处理事件（数据）不及时，从而造成 Buffer 溢出。对于这种现象，我们称之为「背压」。 注意的是，异步场景指的是被观察者与观察者需要在不同的线程中，并且被观察者生产速度大于观察者消费速度，导致观察者的 Buffer 溢出。 为了更好地理解，举个例子，例如有一个服务器不断地接收来自用户的 HTTP 请求

一步一个脚印，一天一道面试题（有些难点的面试题不一定每天都能发，但每天都会写） 什么是背压 Backpressure 在流式处理框架中，如果下游的处理速度，比上游的输入数据小，就会导致程序处理慢，不稳定，甚至出现崩溃等问题。 出现背压的原因 上游数据突然增大 比如数据源突然数据量增大多倍，下游处理速度跟不上。就像平时的小饭店能处理的很轻松，突然到了过年人多了很多，就会需要客人排队。 网

RocksDB是Flink中用于持久化状态的默认后端，它提供了高性能和可靠的状态存储。然而，当处理大型状态并频繁读写时，可能会导致背压问题，因为RocksDB需要从磁盘读取和写入数据，而这可能成为瓶颈。 遇到的问题 Flink开发中遇到读写state大对象的问题，Flink webUI 火焰图表现如下： 从图上看，瓶颈卡在序列化与反序列化，结合业务逻辑代码，业务涉及state大对象的读写，并且

Flink系列之：背压下的检查点 一、Checkpointing under backpressure二、缓冲区 Debloating三、非对齐 Checkpoints四、对齐 Checkpoint 的超时五、限制六、故障排除 一、Checkpointing under backpressure 通常情况下，对齐 Checkpoint 的时长主要受 Checkpointing 过

Flink在实时处理滑动窗口数据时, 由于窗口时间长, 滑动较为频繁, 导致算子计算压力过大, 下游算子计算速度抵不上上游数据产生速度, 会出现背压现象. 需求: 统计6小时用户设备共同用户数, 每10min统计一次 公共类 @Data@AllArgsConstructor// flatMap转换对象private static class UserDevice {private fi