Flink学习笔记——反压

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mob604757008d56 2016-03-11 23:31:00

参考：

http://wuchong.me/blog/2016/04/26/flink-internals-how-to-handle-backpressure/

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这一课时我们主要讲解生产环境中 Flink 任务经常会遇到的一个问题，即如何处理好反压问题将直接关系到任务的资源使用和稳定运行。反压问题是流式计算系统中经常碰到的一个问题，如果你的任务出现反压节点，那么就意味着任务数据的消费速度小于数据的生产速度，需要对生产数据的速度进行控制。通常情况下，反压经常出现在促销、热门活动等场景，它们有一个共同的特点：短时间内流量陡增造成数据的堆积或者消费速度变慢。不同

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大数据之Flink优化总结2第3章反压处理概述Flink网络流控及反压的介绍：https://flink-learning.org.cn/article/detail/138316d1556f8f9d34e517d04d670626反压的理解简单来说，Flink 拓扑中每个节点（Task）间的数据都以阻塞队列的方式传输，下游来不及消费导致队列被占满后，上游的生产也会被阻塞，最终导致数据源的摄入被

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反压的理解Flink 中每个节点间的数据都以阻塞队列的方式传输，下游来不及消费导致队列被占满后，上游的生产也会被阻塞，最终导致数据源的摄入被阻塞。简单来说就是系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。反压如果不能得到正确的处理，可能会影响到 checkpoint 时长和 state 大小，甚至可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。这两个影响对于生产环境的作业来说是十分危险的，因为 checkpoin

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阐述Flink、Storm，Spark Streaming 的反压机制，Flink 如何定位及分析反压？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 的，所以反压通常是从某个节

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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，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。关于 Flink

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所以这里不再介绍TCP-based 的反压机制。在flink1.5以后引入了Credit-based 反压，可以理解为就是在 Flink 层面实现类似 TCP 流控的反压机制来解决上述的弊端，Credit 可以类比为 TCP 的 Window 机制。Credit-based 反压在 Flink 层面实现反压机制，通过 ResultPartition 和 InputGate 传输 feedback

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1. 反压机制flink的反压机制，在1.4和1.5版本有一个较大改动，在1.5引入了Credit反压机制。1.1. flink1.5前的反压机制问题1.5版本前反压机制会存在当一个 Task 出现反压时，可能导致其他正常的 Task 接收不到数据如上图所示，我们的任务有4个 SubTask，SubTask A 是 SubTask B的上游，即 SubTask A 给 SubTask B 发送数据

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在flink1.5以后引入了Credit-based 反压，可以理解为就是在 Flink 层面实现类似 TCP 流控的反压机制来解决上述的弊端，Credit 可以类比为 TCP 的 Window 机制。Credit-based 反压在 Flink 层面实现反压机制，通过 ResultPartition 和 InputGate 传输 feedback 。Credit-base 的 feedback

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想起来之前被问到了一个问题，如果Flink中的Task是一直不停的运行的话，那么拉取Kafka数据的Source端是不是会一直不停的拉取数据，如果消费速度不及时，内存不就很快会被撑爆了么？一开始对这个问题是一脸闷逼，后来随着对Flink使用的逐渐深入，对Flink的内部也有了一定的了解，所以本文就来了解下Flink内部的反压机制，看下反压机制是如何解决该问题的。&nbs

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一、背压概述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，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。目前主流的流处理系统 Storm/JStorm/Spark Strea

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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。　　当在flinkUI中切换到Backpressure页签时，flink才会对整个job触发反压数据的采集

flink
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在分布式流处理系统中，反压（Backpressure）是一个常见的问题，它发生在下游处理速度跟不上上游数据发送速度时。Apache Flink 是一个高性能的流处理框架，它提供了多种机制来处理反压问题。下面是一步步分析问题原因，给出案例，并提出解决方案的过程。### 1. 问题原因分析**上游发送速度过快**：如果上游数据源产生数据的速度超过了下游处理单元的处理能力，就会产生反压。**下游处理能力

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