Flink中接收端反壓以及Credit機制 (源碼分析)
先上一張圖整體了解Flink中的反壓 可以看到每個task都會有自己對應的IG(inputgate)對接上游發送過來的數據和RS(resultPatation)對接往下游發送數據, 整個反壓機制通過inputgate,resultPatation公用一個一定大小 ...
原文：Flink中Idle停滯流機制(源碼分析)
前幾天在社區群上，有人問了一個問題 既然上游最小水印會決定窗口觸發，那如果我上游其中一條流突然沒有了數據，我的窗口還會繼續觸發嗎 看到這個問題，我蒙了 對哈，因為我是選擇上游所有流中水印最小的一條作為當前水印時間，那萬一最小水印的那條流突然里面沒有數據了 那我的最小水印不就一直不往前走了，一直是那個沒有數據流的水印了嗎，因為它的水印最小，而且一直不會更新了 然后窗口再也不觸發 思考了一下，發現好像 ...
2019-08-30 17:05 2 469 推薦指數：
相關推薦
Flink中發送端反壓以及Credit機制(源碼分析)
上一篇《Flink接收端反壓機制》說到因為Flink每個Task的接收端和發送端是共享一個bufferPool的，形成了天然的反壓機制,當Task接收數據的時候，接收端會根據積壓的數據量以及可用的buffer數量(可用的memorySegment數)來決定是否向上游發送Credit(簡而言之 ...
Flink 中LatencyMarks延遲監控（源碼分析）
流式計算中處理延遲是一個非常重要的監控metric flink中通過開啟配置 metrics.latency.interval 來開啟latency后就可以在metric中看到askManagerJobMetricGroup/operator_id ...
Flink中異步AsyncIO的實現 (源碼分析)
先上張圖整體了解Flink中的異步io 阿里貢獻給flink的，優點就不說了嘛，官網上都有，就是寫庫不會柱塞性能更好 然后來看一下， Flink 中異步io主要分為兩種 一種是有序Ordered 一種是無序UNordered 主要區別是往下游output的順序（注意這里順序 ...
Flink源碼解析(三)——從RM與TM的心跳交互分析Flink心跳機制
0. 說明 基於Flink 1.12 1. 背景知識 1.1 Actor模型 Flink底層RPC是通過AKKA實現的，AKKA是基於Actor模型實現的框架。下面，將大致介紹一下actor模型。 在Actor模型中，一切事物都是actor，一個actor是一個基本的計算單元，每個 ...
flink checkpoint 源碼分析 （一）
轉發請注明原創地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8029356.html checkpoint是Flink Fault Tolerance機制的重要構成部分，flink checkpoint的核心類名為 ...
flink checkpoint 源碼分析 （二）
轉發請注明原創地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8260370.html flink checkpoint 源碼分析 （一）一文主要講述了在JobManager端定時生成TriggerCheckpoint的代碼部分，本文繼續研究 ...
Flink中Periodic水印和Punctuated水印實現原理(源碼分析)
） AssignerWithPeriodicWatermarks（周期性的生成水印） 來看一下源碼中 ...