在处理SparkStreaming中的背压（Backpressure）问题时，综合考虑提升数据消费速度与应对下游消费能力上限是至关重要的。以下内容将详细介绍背压的原理、应对策略以及具体的调优参数配置，帮助您有效缓解背压问题，提升SparkStreaming应用的性能和稳定性。一、背压（Backpressure）原理背压

WebFlux响应式框架原理介绍WebFlux简介WebFlux是什么?什么是响应式程序为什么使用响应式程序SpringBoot中的响应式架构图开发使用SpringMVC还是WebFlux?特点响应式宣言(TheReactiveManifesto)WebFlux的特点代码实现maven配置Controller接口理论支撑阿姆达尔定

一、响应式流是什么？响应式流旨在为无阻塞异步流处理提供一个标准。它旨在解决处理元素流的问题——如何将元素流从发布者传递到订阅者，而不需要发布者阻塞，或订阅者有无限制的缓冲区或丢弃。响应式流模型存在两种基本的实现机制。一种就是传统开发模式下的“拉”模式，即消费者主动

SparkStreaming是个准实时、微批量的流式处理架构，数据是向水流一样一直不断流过来，那么我们该怎么配置数据的接收速率？Spark1.5以前的版本，用户若需要限制Receiver的数据接收速率，可以通过设置静态配置参数“spark.streaming.receiver.maxRate”的值来实现，这个配置虽可以通过限制接

1.前言Rxjava背压：被观察者发送事件的速度大于观察者接收事件的速度时，观察者内会创建一个无限制大少的缓冲池存储未接收的事件，因此当存储的事件越来越多时就会导致OOM的出现。（注：当subscribeOn与observeOn不为同一个线程时，被观察者与观察者内存在不同时长耗时任务，就会使发送与接收速

我们一般碰到的压力来自以下几个方面：一，产生数据流的速度如果过快，而下游的算子消费不过来的话，会产生背压问题。背压的监控可以使用FlinkWebUI(localhost:8081)来可视化监控，一旦报警就能知道。一般情况下背压问题的产生可能是由于sink这个操作符没有优化好，做一下优化就可以了。比

背压就是流量控制。Reactor提供的背压策略由OverflowStrategy枚举指定：IGNORE：完全忽略下游背压请求。ERROR：当下游无法跟上时，发出IllegalStateException信号。DROP：如果下游没有准备好接收传入信号，则丢弃传入。LATEST：下游将仅获得来自上游的最新信号。BUFFER：如果下游跟不上，缓冲

当数据流启动时，源就开始把一行行数据填到一个类似桶的缓存（buffer）中。源根本不知道下游是什么。一旦缓存满了，桶就随着流水线流到下游组件（component）上，同时引擎抓一个新的空缓存过来给源。源根本不知道这一切，它只是不断地填桶。有时源填了太多的桶，转换和端都来不及应付了；此时引擎会

【Flink】浅谈Flink背压问题（1）大家好，我们的gzh是朝阳三只大明白，满满全是干货，分享近期的学习知识以及个人总结（包括读研和IT），跪求一波关注，希望和大家一起努力、进步！！概述在多线程

英文|​​I'mnotfeelingtheasyncpressure​​【1】原作|ArminRonacher，2020.01.01译者|豌豆花下猫@Python猫声明：本翻译基于​​CCBY-NC-SA4.0​​【2】授权协

内容是nodejs官方的，对于需要开发自己的stream是很值得学习参考的参考资料​​https://nodejs.org/en/docs/guides/backpressuring-in-streams/​​​​https://nodejs.org