闲置宽带也能赚钱?我试了,真香!

负三云:闲置宽带也能赚钱?我试了,真香!——一个普通用户的真实分享

大家好,我是一个普通的打工人。今天不聊工作,也不聊生活压力,就想跟大家唠唠我最近发现的一个“神器”——负三云。这东西说白了就是个小盒子,连上家里的路由器,就能用闲置的宽带赚钱。听起来是不是有点玄乎?一开始我也不信,但用了两个月后,我只能说:真香!

我是怎么知道负三云的?

其实我一开始是冲着网心云去的,毕竟网上吹得挺火。但后来朋友推荐了负三云,说性价比更高,收益也稳定。我一想,反正都是试试,不如选个便宜的,结果没想到还真捡到宝了!
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使用体验:简单、省心、真能赚钱
  1. 安装超简单
    我是个技术小白,平时连路由器设置都得看教程。但负三云的安装真的没啥难度,插上电源,连上路由器,微信绑定设备,完事儿!全程不到10分钟,比我装个电脑软件还快。

  2. 收益挺稳定
    我家是100M的宽带,平时也就晚上刷刷剧、打打游戏,白天基本闲置。用了负三云后,每天收益大概在2块左右,一个月下来能赚个几十块钱。虽然不算多,但覆盖网费绰绰有余,还能多买几杯奶茶,美滋滋!
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  3. 不影响日常使用
    最让我担心的是会不会影响网速,毕竟家里人都要用网。结果用了负三云后发现,它特别“懂事”,会根据网络使用情况自动调整,我看剧、打游戏一点不卡,完全没影响。
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负三云的优势:性价比高,适合普通人
  1. 价格亲民
    负三云的价格比市面上其他类似产品便宜不少,我当时买的时候还有优惠,算下来不到100块。用了两个月就把成本赚回来了,现在每天都是纯赚,感觉像白捡了个赚钱工具。

  2. 安全放心
    一开始我也担心隐私问题,但负三云用的是加密技术,数据安全有保障。用了这么久,没遇到过啥问题,心里也踏实。

  3. 省电不占地
    这东西功耗特别低,一天电费也就几分钱,几乎可以忽略不计。而且它体积小,随便找个角落一放就行,完全不占地方。

适合谁用?
  • 像我一样的打工人:赚点零花钱,补贴家用。
  • 家里宽带闲置多的:白天上班,晚上才用网的朋友,特别适合。
  • 想尝试新鲜事物的:边缘计算听起来高大上,其实用起来很简单,还能学点新知识。
我的建议

如果你家里有闲置宽带,又想赚点外快,负三云真的可以试试。反正成本不高,收益稳定,就算不赚钱也亏不了啥。我现在每天看着APP里的收益,心里就特别踏实,感觉像是多了一份“睡后收入”。

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——一个普通的负三云用户

(本文纯属个人体验分享,不吹不黑,大家理性种草!)

<think>我们正在讨论的是在Flink作业中如何优化因预留并行度导致的资源闲置问题。用户之前已经了解了通过预留并行度和动态扩展Kafka分区来实现不重启作业的动态调整,但预留的并行度会导致部分Slot资源闲置。现在需要优化这种资源闲置情况。参考引用内容:引用[1]提到:并行度设置需要综合考虑多个因素,包括source、sink类别、数据量、任务复杂度、集群资源等。引用[2]指出:如果Flink的并行度设置高于Kafka的分区数,会导致资源分配问题(比如数据不均衡,水印传递延迟)。引用[3]和[5]提到:当sink到Kafka时,如果Flink的并行度小于Kafka分区数,会轮询写入分区;如果并行度不小于分区数,则每个分区可以对应一个subtask(fixedPartition方式)。优化思路:1.动态调整Slot资源:利用Flink的reactivemode(响应模式)或自适应调度(AdaptiveScheduler)动态调整Slot数量。2.共享Slot:利用Flink的Slot共享组(SlotSharingGroup)让多个算子共享Slot,减少空闲Slot的浪费。3.弹性资源管理:结合外部资源管理器(如Kubernetes)动态调整TaskManager数量。4.精细化并行度预留:根据业务增长预测,分阶段预留并行度,避免一次性预留过多。具体优化方法:方法一:使用FlinkReactiveMode(响应模式,Flink1.13+实验性功能)-原理:根据工作负载自动调整TaskManager数量。当Kafka分区增加时,Flink可以自动申请更多TaskManager;当分区减少(或负载降低)时,释放多余的TaskManager。-配置示例(flink-conf.yaml):```yamljobmanager.scheduler:adaptivecluster.declarative-resource-management.enabled:true```-优点:无需手动干预,资源利用率高。-缺点:需要外部资源管理器支持(如Kubernetes),且目前是实验性功能。方法二:精细化Slot共享-将KafkaSource与其他算子(如map、filter)放在不同的Slot共享组中,避免Source的空闲Slot影响其他算子的资源使用。-示例代码:```javaDataStream<String>source=env.addSource(kafkaConsumer).setParallelism(15)//预留15个并行度.slotSharingGroup("source-group");//指定Slot共享组DataStream<String>processed=source.map(...).slotSharingGroup("process-group");//处理算子使用另一组Slot```-优点:空闲的SourceSlot不会占用处理算子的资源。-缺点:需要更多Slot,因为不同组不能共享Slot。方法三:分阶段预留并行度-根据业务增长预测,分阶段增加预留并行度(例如每季度调整一次),并配合Kafka分区扩展计划。-例如:阶段1:Kafka分区10→FlinkSource并行度12(预留2)阶段2:Kafka分区15→FlinkSource并行度18(预留3)-优点:避免一次性预留过多资源。-缺点:仍需人工规划。方法四:利用外部资源管理器动态伸缩-在Kubernetes等环境中,通过监控Flink作业的背压(backpressure)或Kafka消费延迟指标,触发TaskManager的扩缩容。-工具:FlinkKubernetesOperator(支持自动伸缩)。-流程:1.监控Kafka消费延迟或Flink背压。2.延迟超过阈值→调用KafkaAPI增加分区(参考之前方法)。3.同时触发FlinkTaskManager扩容(增加TaskManager数量)。4.当负载下降时,自动缩容。资源闲置监控指标:-`sourceIdleTime`:Source空闲时间(FlinkWebUI或Metrics)。-`unassignedPartitions`:未分配的分区数(通过KafkaConsumer的metrics监控)。-当发现Source长时间空闲时,可考虑减少预留并行度(但需重启作业,因此更推荐动态伸缩方案)。总结优化方案对比:|方法|自动化程度|是否需要重启|实现复杂度|适用场景||--------------------|------------|--------------|------------|------------------------||ReactiveMode|高|否|高|云原生环境(K8s)||Slot共享分组|低|否(但需预先配置)|中|所有Flink版本||分阶段预留|低|是(调整时)|低|业务增长可预测||外部资源管理器伸缩|中高|否|高|已部署K8sOperator环境|推荐组合策略:1.在云原生环境中:**ReactiveMode+外部资源管理器**,实现全自动资源调整。2.在传统集群中:**Slot共享分组+分阶段预留**,定期审查预留量。>注意:任何动态调整方案都需确保Exactly-Once语义不受影响,特别是在Checkpoint期间进行资源调整时[^3]。---###§§相关问题§§1.FlinkReactiveMode的具体实现原理是什么?2.如何监控Flink作业中Slot的实际利用率?3.在Kubernetes中如何配置Flink自动扩缩容?4.分阶段预留并行度时,如何预测业务增长?5.Slot共享组如何影响作业的容错机制?[^1]:Flink并行度设置原则[^2]:Kafka分区与并行度匹配优化[^3]:资源调整下的状态一致性保证</think>### 优化预留并行度资源闲置的方法 在动态调整 Flink Kafka 消费并行度时,为避免重启作业而预留的并行度确实会导致资源闲置。以下是针对性的优化策略,结合引用内容的核心原则: --- #### 1. **精细化并行度预留(核心优化)** - **动态预测机制**:基于历史流量模式(如小时/日/周规律)动态调整预留量,而非固定高预留 ```java // 示例:根据时间动态调整预留比例 int basePartitions = 10; // 当前分区数 int hour = LocalTime.now().getHour(); int reserveRatio = (hour >= 9 && hour <= 18) ? 30 : 10; // 高峰时段预留30%,其他时段10% int totalParallelism = basePartitions * (100 + reserveRatio) / 100; ``` - **分区增长预警**:监控 Kafka 分区增长趋势,当 `当前分区数/预留并行度 > 阈值(如80%)` 时触发告警,人工介入调整[^1] --- #### 2. **Slot 资源复用技术** - **Slot 共享组优化**:将空闲的 Kafka Consumer Slot 分配给其他算子使用 ```yaml # flink-conf.yaml 配置 taskmanager.numberOfTaskSlots: 4 ``` ```java // 为不同算子设置共享组 source.slotSharingGroup("kafka-group"); mapOperator.slotSharingGroup("compute-group"); // 其他算子使用独立组 ``` - **动态 Slot 分配**:在 Flink 1.15+ 中使用 `Reactive Mode` 自动释放闲置 Slot[^4] ```bash # 启动命令 bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=reactive ... ``` --- #### 3. **混合消费模式(创新方案)** ```mermaid graph LR A[Kafka Topic] --> B(主作业-固定并行度) A --> C(弹性作业-按需启动) B --> D[核心处理逻辑] C --> D D --> E[Sink] ``` - **主作业**:消费基础分区(固定并行度=当前分区数) - **弹性作业**:消费新增分区(按需启动/停止,通过 `flink.partition-discovery` 自动发现) - **优势**:闲置资源趋近于零,新增分区时自动扩容 --- #### 4. **资源感知调度(K8s 环境)** ```bash # 基于 CPU 利用率自动扩缩容(K8s HPA 配置) kubectl autoscale deployment flink-taskmanager \ --cpu-percent=60 \ --min=3 \ --max=10 ``` - **垂直伸缩**:监控 Slot 利用率,低于阈值时缩减 TaskManager 资源 - **水平伸缩**:当新增分区导致负载上升,自动扩容 TaskManager 实例[^3] --- #### 5. **状态优化策略** - **轻量化状态**:对 Kafka Consumer 使用 `OperatorState` 而非 `KeyedState`,减少资源占用 - **增量 Checkpoint**:配置状态后端为增量 Checkpoint,降低资源闲置时的存储开销 ```java env.setStateBackend(new EmbeddedRocksDBStateBackend(true)); // 增量CK ``` --- ### 优化效果对比表 | 方案 | 资源闲置率 | 伸缩延迟 | 实现复杂度 | 适用场景 | |---------------------|------------|----------|------------|------------------------| | 固定高预留 | 高(30-50%) | 秒级 | 低 | 流量稳定场景 | | 动态预测预留 | 中(10-20%) | 分钟级 | 中 | 周期性流量波动 | | 混合消费模式 | 低(<5%) | 秒级 | 高 | 突发流量场景 | | K8s 弹性伸缩 | 低(<10%) | 分钟级 | 高 | 云原生环境 | > **最佳实践**:生产环境建议组合使用 **动态预测预留 + K8s 弹性伸缩**,在资源利用率和响应速度间取得平衡[^1][^4]。 --- ### 关键配置示例 ```yaml # flink-conf.yaml 核心配置 taskmanager.numberOfTaskSlots: 8 # 每个TM的Slot数 jobmanager.adaptive-scheduler.resource-wait-timeout: 30s # 弹性资源等待 execution.checkpointing.interval: 30s # 对齐分区发现间隔 ``` ```java // 动态分区发现配置(需匹配CK间隔) consumer.setProperty("flink.partition-discovery.interval-millis", "30000"); ``` --- ###
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