数据流背压

最新推荐文章于 2025-06-23 16:42:58 发布
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#数据 #背 

当接收机处理数据速度小于发射机发送数据速度时导致接收机buffer出现溢出，这就是数据流背压。
发送速度大于接收速度，所以需要 Buffer；外部条件有限制，所以 Buffer 需要有上限； Backpressure 的出现其实是一种危险边界，唯一的选择是丢弃新数据。
【大数据面试题】007 谈一谈 Flink 背压
Jweilai
02-16 1322
在流式处理框架中，如果下游的处理速度，比上游的输入数据小，就会导致程序处理慢，不稳定，甚至出现崩溃等问题。
Kotlin协程流背压处理：多数据源合并策略实战.pdf
06-30
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spark streaming数据背压(积压)
大怀特的博客
10-29 1670
$SPARK_HOME/bin/spark-submit --num-executors 1 --executor-memory 1g --executor-cores 1 --master yarn --deploy-mode cluster \ --conf spark.streaming.backpressure.enabled=true --conf spark.streaming.backpressure.initialRate=1000 --conf spark.streaming.stopG.
Flink中的反压与背压：原理、检测与应对
qq_42773076的博客
06-23 1180
Flink流处理系统中，反压与背压机制对保障系统稳定性至关重要。本文首先辨析二者概念，指出其本质均为处理数据生产与消费速度不匹配问题。随后剖析反压产生的三大根源：数据生成速度过高、操作符处理速度差异及系统资源不足。通过测试程序演示如何模拟反压场景，并介绍利用subtask状态和Buffer使用率等Metrics指标精准定位反压瓶颈的方法。最后强调开发者需掌握反压分析技术，优化系统配置，确保Flink在大数据场景下的高效稳定运行。文章为处理流计算性能问题提供了系统性解决方案。
流式计算的背压问题
weixin_30537391的博客
05-10 336
在流模型中，我们期待数据是像水流一样平滑的流过我们的引擎，但现实生活不会这么美好。数据的上游可能因为各种原因数据量暴增，远远超出了下游的瞬时处理能力（回忆一下98年大洪水），导致系统崩溃。那么框架应该怎么应对呢？和人类处理自然灾害的方式类似，我们修建了三峡大坝，当洪水来临时把大量的水囤积在大坝里；对于Flink来说，就是在数据的接收端和发送端放置了缓存池，用以缓冲数据，并且设置闸门阻止数据向下流。...
大数据数仓项目第05天_背压处理方式_kafka并行度优化 一般有用 看1
okbin1991的博客
02-22 191
大数据数仓项目第05天 课程目标 能够整合Phoenix、HBase实现订单明细查询 掌握使用Phoenix创建二级索引提高查询效率 掌握Flink程序优化 完成 Imply 安装 能够使用 Druid 完成数据的摄取以及数据查询 Phoenix 什么是Phoenix Phoenix是一个基于HBase的开源SQL引擎，可以使用标准的JDBC API代替HBase客户...
什么是背压
weixin_42611177的博客
01-04 1191
背压是指在数据流系统中，数据的生成速度大于数据的处理速度时，为了防止数据在系统中的积压，系统会采取措施来减缓数据的生成速度，以维护系统的稳定性。 例如，在一个消息队列系统中，如果生产者生产消息的速度大于消费者消费消息的速度，那么消息队列中的消息会越来越多，甚至可能导致消息队列的内存溢出。为了避免这种情况的发生，系统可以采取背压策略，即通过暂停生产者的工作或者降低生产者的生产速度来减缓数据的生成速度...
3天掌握C#异步流背压控制：实时数据处理与性能调优.pdf
06-29
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C#异步流背压控制3日速成：实时数据推送系统与资源管理实战.pdf
06-29
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Kotlin协程通道背压：百万级数据流的生产者-消费者策略.pdf
最新发布
07-09
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Kotlin协程背压处理：Channel缓冲策略在实时数据流中的应用对比.pdf
06-30
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响应式流中的背压机制
WannaRunning的博客
10-27 447
关于流的处理，存在两种基本的实现机制。一种就是传统开发模式下的“拉”模式，即消费者主动从生产者拉取元素；而另一种就是“推”模式，在这种模式下，生产者将元素推送给消费者。相较于“拉”模式，“推”模式下的数据处理的资源利用率更好，下图所示的就是一种典型的推模式处理流程。 上图中，数据流的生产者会持续地生成数据并推送给消费者。这里就引出了流量控制问题，即如果数据的生产者和消费者处理数据的速度是不一致的，我们应该如何确保系统的稳定性呢？ 首先想到的应该是队列缓冲，但是无论是阻塞队列还是无界队列，都会因为生
响应式流的核心机制——背压机制
riemann_的博客
01-16 1214
采用背压机制，消费者会根据自身的处理能力来请求数据，而生产者也会根据消费者的能力来生产数据，从而在两者之间达成一种动态的平衡，确保系统的即时响应性。
Apache Flink如何处理背压
weixin_39545874的博客
02-08 844
Apache Flink如何处理背压 经常有人会问Flink如何处理背压问题。其实，答案很简单：Flink没用使用任何通用方案来解决这个问题，因为那根本不需要那样的方案。它利用自身作为一个纯数据流引擎的优势来优雅地响应背压问题。这篇文章，我们将介绍背压问题，然后我们将深挖Flink的运行时如何在task之间传输数据缓冲区内的数据以及流数据如何自然地两端降速来应对背压，最终将以一个小示例来演示它。 1.什么是背压 像Flink这样的流处理系统需要能够优雅地应对背压问题。背压通常产生于这样一种场景：当一个系统接
rxjava背压_RxJava源码解析（三）背压+源码+同步异步+原理
weixin_39635432的博客
12-18 468
背压问题背压是指在异步场景中，被观察者发送事件速度远快于观察者的处理速度的情况下，一种告诉上游的被观察者降低发送速度的策略简而言之，背压是流速控制的一种策略。需要强调两点：背压策略的一个前提是异步环境，也就是说，被观察者和观察者处在不同的线程环境中。背压(Backpressure)并不是一个像flatMap一样可以在程序中直接使用的操作符，他只是一种控制事件流速的策略。响应式拉取(reactive...
SODBASE CEP学习进阶篇（六）：实现反压和流限速
happynyear的博客
08-10 1315
前面文章介绍过流数据输入速率要和处理能力相匹配，短时数据爆发由内部缓冲队列来缓冲。如果确实存在某个时间点持续数据爆发，可以考虑采取反压限流的方法。
【Kotlin 协程】Flow 异步流 ⑧ ( 背压概念 | 使用缓冲处理背压问题 | 使用 flowOn 处理背压问题 | 从提高收集元素效率方向解决背压问题 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
12-24 2184
一、背压概念、 二、使用缓冲处理背压问题、 三、使用 flowOn 处理背压问题、 四、从提高收集元素效率方向解决背压问题、 1、Flow#conflate 代码示例、 2、Flow#collectLatest 代码示例、
Java版Flink使用指南——背压
方亮的专栏
07-11 1139
通过这个无界数据流，我们可以持续给系统提供数据，进而方便我们测试。这块代码见《Java版Flink使用指南——自定义无界流生成器》。
Flink 如何处理背压
goTsHgo的博客
08-05 1817
初次接触Flink的同学会对背压有很多的疑问。本文就是我学习的一些心得和体会，以及借鉴一些文章的感想。Flink 如何处理背压效应。答案很简单：Flink 没有使用任何复杂的机制，因为它不需要。由于是纯数据流引擎，它可以优雅地响应背压。我们介绍了背压问题。然后我们深入研究 Flink 的运行时如何在任务之间传输数据缓冲区，并展示流数据传输如何自然地作为背压机制加倍。Flink 与像 Kafka 这样的持久源一起，可以让你免费处高效地理背压，并且不会丢失数据。
响应式编程mono 数据流
06-08
<think>嗯，我需要帮助用户理解响应式编程中Mono数据流的用法和实现，并提供示例。首先，用户提供了几个引用，需要从中提取有用信息。引用1展示了创建和订阅Mono的基本代码；引用2提到Reactor框架中的Flux和Mono是Publisher接口的实现；引用3详细展示了Mono的消息处理，包括值处理、错误处理和完成处理；引用4解释了Flux和Mono的区别。用户明确询问Mono的用法和示例，所以我需要覆盖创建、订阅、操作符、错误处理等方面。需要确保使用正确的LaTeX格式，如内联公式$Mono<T>$，并且独立公式用$$...$$。结构要清晰，分点回答。首先，定义Mono：引用4提到Mono代表最多一个项目的异步序列。要强调其单值或空值的特性，适合异步任务如HTTP请求。创建方法有Mono.just()、Mono.empty()、Mono.error()，这些在引用1和3中有示例。订阅部分，引用1和3显示subscribe()方法的三种处理函数：onNext、onError、onComplete。特别要注意空Mono只会触发onComplete，如引用3中的emptyMono示例。错误处理方面，引用3的Mono.error()示例展示了抛出异常时的处理流程。操作符部分，用户引用中没有具体提到，但根据知识，map()用于转换值，flatMap()用于嵌套异步操作，需要补充示例，如将字符串转大写或模拟数据库查询。注意时间相关的操作符如delayElement，但可能属于优化内容。线程调度部分，需要提到subscribeOn()控制执行线程，虽然用户引用未提及，但这是重要用法。最后总结应用场景时，结合引用4，提到单值结果、异步任务、错误处理等场景。还需要验证所有示例代码是否正确。例如，引用3中的emptyMono订阅时，onNext不会被调用，这和描述一致。同时，错误处理的示例需要展示Mono.error()的创建和订阅结果。在生成相关问题部分，需要围绕操作符、错误处理优化、与Flux的区别展开，参考用户之前的示例问题结构。比如如何组合多个Mono，或者处理背压问题。最后，确保所有引用标注正确，如[^1][^2][^3][^4]对应各自的来源。内容保持自然，使用中文，结构清晰分步骤，避免冗余但覆盖关键点。</think> 下面详细介绍响应式编程中 `Mono` 数据流的用法和实现示例，结合Reactor框架的解释： ### 一、Mono 的核心概念 `Mono<T>` 表示一个**最多发射一个元素**的异步数据流，适用于以下场景： - 单值结果（如数据库查询结果） - 异步任务（如HTTP请求响应） - 空值操作（如删除操作） - 错误处理（如抛出异常） > 核心特性：要么成功发出0或1个值并结束，要么因错误终止[^4]。 ### 二、基础用法示例 #### 1. 创建 Mono ```java // 创建包含值的 Mono Mono<String> dataMono = Mono.just("Hello Reactor"); // 创建空 Mono (触发完成信号) Mono<Void> emptyMono = Mono.empty(); // 创建错误 Mono (立即触发错误信号) Mono<Object> errorMono = Mono.error(new RuntimeException("DB Error")); ``` #### 2. 订阅消费数据 ```java dataMono.subscribe( value -> System.out.println("接收值: " + value), // onNext error -> System.err.println("错误: " + error), // onError () -> System.out.println("流已完成") // onComplete ); // 输出： // 接收值: Hello Reactor // 流已完成 emptyMono.subscribe( value -> {}, // 不会执行 error -> {}, // 不会执行 () -> System.out.println("空流完成") ); ``` ### 三、操作符实战 #### 1. 数据转换 (map) ```java Mono<Integer> numMono = Mono.just(5) .map(n -> n * 10); // 转换成50 ``` #### 2. 异步转换 (flatMap) ```java Mono<String> apiMono = Mono.just("user123") .flatMap(id -> fetchUserFromAPI(id)); // 模拟API调用 private Mono<String> fetchUserFromAPI(String id) { return Mono.just("User:" + id).delayElement(Duration.ofMillis(200)); } ``` #### 3. 异常恢复 (onErrorResume) ```java Mono<Integer> safeMono = Mono.error(new IOException("File missing")) .onErrorResume(e -> { System.out.println("备用方案启动"); return Mono.just(0); // 返回默认值 }); ``` #### 4. 线程调度 (subscribeOn) ```java Mono.fromCallable(() -> { Thread.sleep(500); // 阻塞操作 return "Result"; }) .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()) // 指定线程池 .subscribe(System.out::println); ``` ### 四、典型应用场景 | 场景 | 示例 | 特点 | |-------------------|------------------------------|--------------------------| | HTTP响应处理 | WebFlux控制器返回值 | 单次请求单次响应 | | 缓存查询 | Redis的GET操作 | 存在返回1值，无则返回空 | | 事务操作 | 数据库更新 | 返回更新行数或完成信号 | | 定时任务 | 延迟执行 | `Mono.delay(Duration)` | > **重要区别**：`Mono` vs `Flux$ $Mono$ 处理 **0-1**个元素，$Flux$ 处理 **0-N**个元素流[^4]。在异步编程中，$Mono$≈$Future$，但提供更丰富的操作符支持。 [^1]: Mono基本创建和订阅 [^2]: Reactor框架核心组件 [^3]: Mono消息处理机制 [^4]: Flux与Mono的本质区别
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