本文深入探讨了Flink反压的实现原理，通过分析1.13版本的源码，解释了在数据发送过程中如何因缓存不足导致的反压现象。当本地缓存耗尽时，Flink会阻塞并等待缓冲区返回，从而实现反压。在Web UI中，可以通过观察stack traces比率来评估反压状态。
1.概述
在 Flink UI: Flink 1.10 如何查看 数据源 的背压（反压）情况（消费kafka） 中我们学会了如何查看反压。
在 【Flink】Flink反压（背压）网络流控 这里我们对反压有了一个整体的认识。
在这篇文章中，我们一直没有去研究代码，只是理论上知道了，如果在反压的时候多次执行jstack可能得到如下异常栈
为了判断是否进行反压，jobmanager会每50ms触发100次stack traces。
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