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张小明 2026/1/19 4:12:31
网络运维和网站开发哪个好,深圳软件外包公司排名,微信做购物网站怎么抽佣,免费网站推广大好的,我们来详细解释一下 Flink 的反压机制。 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阻塞。 反压(BackPressure)通常产生于这样的场景:短时间的负载高峰…好的,我们来详细解释一下 Flink 的反压机制。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阻塞。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。Flink 的反压机制在分布式流处理系统中,反压是一个核心概念,用于处理当下游算子处理速度跟不上上游算子数据生产速度的情况。如果不加以控制,这会导致数据在系统中堆积,最终可能耗尽内存、导致任务失败或数据丢失。Flink 实现了高效的反压机制,使得系统能够稳定运行。核心原理:基于信用 (Credit-based) 的流量控制Flink 的反压机制主要建立在基于信用的流量控制之上。其工作原理可以概括如下:初始信用分配:当下游算子(接收数据的算子)启动时,它会为其上游算子(发送数据的算子)分配一定数量的信用。这个信用代表了上游可以向下游发送多少数据(通常以缓冲区的容量为单位)。数据传输:上游算子根据当前拥有的信用数量,向下游发送相应数量的数据。每发送一个数据单元(例如,一个网络缓冲区),就消耗一个信用。信用请求:下游算子处理完接收到的数据后,会释放其内部的缓冲区空间。当有可用的缓冲区空间时,下游会主动向上游发送新的信用(通常伴随着一个确认信息,表明数据已成功接收和处理)。流量调节:上游算子收到新的信用后,才能继续发送更多数据
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