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 ...
背压 backpressure 监控 本文翻译自Back Pressure Monitoring Flink的web接口提供了监控运行job的背压行为的功能 一 背压 back pressure 如果你看到了一个任务的back pressure警告 如过高 ,则意味着该任务产生数据的速度要高于下游Operator消化的速度。数据沿着job的数据流图向下游流动 如从source到sink ,而背压 ...
2016-07-16 15:39 0 2195 推荐指数:
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 ...
在之前的文章中,我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制。作为这一系列的第二篇文章,本文将在第一篇的基础上更进一步,主要探讨如何监视与网络相关的指标,从而识别背压等因素带来的影响,或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在。本文将简要介绍处理背压的手段,而之后的文章将进一步 ...
目录 相关基础 问题 反压 InputGate(接收端处理反压) ResultPartition(发送端处理反压) 总结 最后 相关基础 在讲解Flink的checkPoint和背压机制之前,我们先来看下checkpoint和背压的相关 ...
反压在流式系统中是一种非常重要的机制,主要作用是当系统中下游算子的处理速度下降,导致数据处理速率低于数据接入的速率时,通过反向背压的方式让数据接入的速率下降,从而避免大量数据积压在flink系统中,最后系统无法正常运行。flink具有天然的反压机制,不需要通过额外的配置就能够完成反压处理 ...
定位问题: 如下图: 1) flink的checkpoint生成超时, 失败: checkpoint超时 2) 查看jobmanager日志,定位问题 ...
一图道尽心酸: 大的原理,上游的task产生数据后,会写在本地的缓存中,然后通知JM自己的数据已经好了,JM通知下游的Task去拉取数据,下游的Task然后去上游的Task拉取数据,形成链条。 ...
链接:https://www.zhihu.com/question/49618581/answer/117107570 来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。 首先,从大的方面说,这篇文档的名字,虽然叫“Backpressure”(背压 ...
作者:张铁蕾 链接:https://www.zhihu.com/question/49618581/answer/117107570 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。 首先,从大的方面说,这篇文档的名字,虽然叫“Backpressure”(背压 ...