pezynd的专栏

转眼间，2020年悄然落幕。这一年，Flink 社区高速发展繁荣，我们发布了三个版本，举办了40+线上线下活动，推送了100+技术干货与最佳实践。新的一年开启之时，社区从年度最佳实践、核心技术解析、实时数仓实践、开源技术生态、机器学习应用等多个维度盘点了过去一年的成果，并向社区所有贡献者致敬。2021年，我们还将迎来哪些高光时刻，到达多远的远方，依旧期待您与我们共同前行！2020年度发版回顾 官宣 | Apache Flink 1.10.0 重磅发布,年度最大规模版本升级！ ...

背景在微服务架构中，一个大系统被拆分成多个小服务，小服务之间大量 RPC 调用，经常可能因为网络抖动等原因导致 RPC 调用失败，这时候使用重试机制可以提高请求的最终成功率，减少故障影响，让系统运行更稳定。重试的风险重试能够提高服务稳定性，但是一般情况下大家都不会轻易去重试，或者说不敢重试，主要是因为重试有放大故障的风险。首先，重试会加大直接下游的负载。如下图，假设 A 服务调用 B 服务，重试次数设置为 r（包括首次请求），当 B 高负载时很可能调用不成功，这时 A 调用失败重试 B

2020 年马上就要过去了，相信这绝对会是让每个人印象最深刻的一年。今年我们发布了 100+ 篇技术干货文章，这里汇总成一篇合集分享给各位，方便收藏阅读学习。（以下蓝色字体可直接点击跳转）十大热文1、万字详解：腾讯如何自研大规模知识图谱 Topbase摘要：Topbase 是由 TEG-AI 平台部构建并维护的一个专注于通用领域知识图谱，其涉及 226 种概念类型，共计 1 亿多实体，三元组数量达 22 亿。本文主要梳理 Topbase 构建过程中的技术经验，从 0 到 1 的介绍了..

背景在字节跳动的实时计算场景中，我们有很多任务（数量 2k+）会直接服务于线上，其输出时延和稳定性会直接影响线上产品的用户体验，这类任务通常具有如下特点： 流量大，并发高（最大的任务并行度超过 1w） 拓扑类似于多流 Join，将各个数据源做整合输出给下游，不依赖 Checkpoint 没有使用 Checkpoint 并且对短时间内的小部分数据丢失不敏感（如 0.5%），但对数据输出的持续性要求极高 在 Flink 现有的架构设计中，多流 Join 拓扑下单个 Task 失