反壓在流式系統中是一種非常重要的機制，主要作用是當系統中下游算子的處理速度下降，導致數據處理速率低於數據接入的速率時，通過反向背壓的方式讓數據接入的速率下降，從而避免大量數據積壓在flink系統中，最后系統無法正常運行。flink具有天然的反壓機制，不需要通過額外的配置就能夠完成反壓處理。
當在flinkUI中切換到Backpressure頁簽時，flink才會對整個job觸發反壓數據的采集，反壓過程對系統有一定的影響，主要因為jvm進程采樣成本較高。flink通過在TaskManager中采樣LocalBufferPool內存塊上的每個Task的stackTrace實現。默認情況下，TaskManager會觸發一百次采樣，然后將采樣的結果匯報給JobManager，最終通過JobManager進行匯總計算，得出反壓比例並在頁面中展示，反壓比例等於反壓出現次數/采樣次數。
通過在頁面中點擊Back Pressure頁簽觸發反壓檢測，整個采樣過程大約會持續5s，每次采樣的間隔為50ms，持續100次。同時，為了避免讓TaskManager過多地采樣StackTrace,即使頁面被刷新，也要等待60s后才能觸發下一次Sampling過程。
通過觸發jvm進程采樣的方式獲取到反壓監控數據，同時flink會將反壓狀態分為三個級別，分別為OK、LOW、HIGH級別，其中OK對應的反壓比例為大於0小於10%，LOW對應的反壓比例為10%-50%,HIGH對應的反壓比例大於50%小於100%。
如果對task進行抽樣顯示，所有的subtasks狀態均顯示OK，表示未發生大規模的數據堵塞，系統整體運行正常，不需要做任何調整。
如果所有的subtasks狀態均顯示HIGH，表示系統觸發了比較多的反壓，需要適當的增加subtask並發度或者降低數據生產速度，否則經過長時間的運行后，系統中處理的數據將出現比較嚴重的超時現象。
針對反壓的優化，用戶可以調整以下參數：
- web.backpressure.cleanup-interval：當啟動反壓數據采集后，需要等待頁面並獲取反壓數據的時間長度，默認60s
- web.backpressure.delay-between-samples：Stack Trace抽樣到確認反壓狀態之間的時延，默認為50ms
- web.backpressure.num-sample：設定Stack Trace抽樣數以確定反壓狀態，默認為100