index_test的博客

解决遇到的一些问题

源码篇：包含了Flink中的Job提交流程、实际中优化的原理等考察点

进阶篇：包含了Flink中的如何保证Exactly-Once语义、Watermark机制、容错机制、状态机制、重启策略、分区策略、序列化、内存模型、反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点

基础篇：包含了Flink中的原理、特点、发展时间线、集群角色、与Spark Streaming对比、任务提交流程、FlinkCDC、批流一体、CEP机制等知识点

背压，归根结底就是为了让实施消费的数据和处理在流式处理系统中，如果出现下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度，就种现象就叫做背压(backpressure,有人叫反压，不纠结，本篇叫背压)。本篇主要以Flink作为流式计算框架来简单背压机制，为了更好理解，只做简单分享。2.背压产生的原因下游消费的速度跟不上上游生产数据的速度，可能出现的原因如下：（1）节点有性能瓶颈，可能是该节点所在的机器有网络、磁盘等等故障，机器的网络延迟和磁盘不足、频繁GC、数据热点等原因。（2）数据源生产数据的速度过快，计算