Flink 原理与实现：如何处理反压问题-低调大师

Flink 原理与实现：如何处理反压问题

2016-11-23 882

流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。

目前主流的流处理系统 Storm/JStorm/Spark Streaming/Flink 都已经提供了反压机制，不过其实现各不相同。

Storm 是通过监控 Bolt 中的接收队列负载情况，如果超过高水位值就会将反压信息写到 Zookeeper ，Zookeeper 上的 watch 会通知该拓扑的所有 Worker 都进入反压状态，最后 Spout 停止发送 tuple。具体实现可以看这个 JIRA STORM-88

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Flink 原理与实现：Window 机制

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2016-11-24

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2016-11-24

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