上一篇《Flink接收端反压机制》说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的，形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候，接收端会根据积压的数据量以及可用的buffer数量(可用的memorySegment数)来决定是否向上游发送Credit(简而言之 ...

反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压 ...

1.概念 反压（backpressure）是流式计算中十分常见的问题。 反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based ...

串口接收端verilog代码分析 仿真结果： 注意： 　　分析寄存器的更新一定要结合时钟沿，然后寄存器在时钟沿前后的变化状态。 ...

摘要：反压是 Flink 应用运维中常见的问题，它不仅意味着性能瓶颈还可能导致作业的不稳定性。 反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。 问题场景 ...

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　　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 ...

现在有一个需求： 在发送端服务器出现故障后，接收端的接收方法要停下来，关于停止接收的方法，我做了下面这些事情： 然后写了一个方法，停止接收 ，其实就是将connection关闭： 亲测好使。 ...