在颤动中关闭背压上的抽屉
，可以理解为在使用云计算中遇到的一种问题或挑战。以下是对该问题的完善且全面的答案：
背压（Backpressure）是指在数据流处理中，当生产者速度快于消费者处理速度时，消费者可以通过调整消费速度来对生产者施加一定的压力，以控制数据流量，从而达到平衡的状态。
关闭背压上的抽屉则是指停止对生产者施加压力，即不再控制数据流量。
在云计算中，背压的概念通常应用于分布式系统中的数据流处理场景。当系统中的某一组件（生产者）产生的数据速度超过了下游组件（消费者）的处理速度时，就会产生数据堆积的问题。为了避免数据堆积导致系统负载过高或崩溃，可以通过背压机制来平衡数据流量。
关闭背压上的抽屉意味着不再进行背压控制，这可能会导致生产者继续高速产生数据，而消费者无法及时处理，进而导致数据丢失、系统负载过高或性能下降等问题。
在解决这个问题时，可以采取以下几种方法：
- 优化消费者处理能力：可以通过优化消费者的算法、并行处理、引入更高效的计算模型等方式提升消费者的处理速度，以满足生产者的数据产生速度。
- 提高系统的可伸缩性：通过水平扩展或引入更多的资源，如增加计算节点、优化网络带宽、加强存储能力等，来提高整个系统的处理能力，以适应高速数据流的需求。
- 数据流量控制机制：在生产者和消费者之间引入合理的缓冲区或消息队列，以平衡数据流量。可以使用云计算平台中的消息队列服务，如腾讯云的消息队列 CMQ（Cloud Message Queue），具备高可靠性和高可用性。
- 采用流式计算引擎：使用流式计算引擎，如腾讯云的云原生流计算 TSE（Tencent Streaming Engine），它提供了实时数据处理的能力，可以有效处理高速数据流，并具备背压机制。
总结：在颤动中关闭背压上的抽屉是指停止对生产者施加压力，这可能导致数据堆积、系统负载过高等问题。为了解决这个问题，可以优化消费者处理能力、提高系统的可伸缩性、引入数据流量控制机制或采用流式计算引擎等方法。在实际应用中，可以选择腾讯云的消息队列 CMQ、云原生流计算 TSE 等相关产品来帮助解决该问题。
腾讯云相关产品介绍链接地址：
- 消息队列 CMQ：https://cloud.tencent.com/product/cmq
- 云原生流计算 TSE：https://cloud.tencent.com/product/tse
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我已经使用片段创建了一个导航抽屉，效果很好。问题是，当我单击任何片段中的back按钮时，它会将我导航到登录活动。如何处理按下后退按钮的碎片？
浏览 0提问于2019-10-08得票数 0
2回答
我的应用程序包含AppBaseActivity，它的NavigationView只有很少的菜单项。默认情况下，我加载Home片段&在从抽屉中单击每个菜单项时，我打开特定的片段。
我的问题是，如果用户单击“后退”按钮，我需要始终保存Home片段。
逐步解释：
在活动启动时，默认情况下加载Home片段
假设选择菜单项1，加载相关片段*4
假设选择菜单项2，加载相关片段*4
但是，我想让回栈变得清晰，保持Home片段的持久性，这样如果用户按后退按钮而不是从抽屉中选择菜单项，或者简单地转到任何片段&在杀死它时，应该导航回Home片段。
在我目前的情况下，它只是关
浏览 1提问于2017-01-05得票数 0
我正在使用Flink 1.10，我有一个简单的flink应用程序，
从Kafka处理数据(简单的一对一映射)Sink到DB中读取数据。
当我查看UI上的背压状态时，它显示：
Operator BackPresure
Source High
Map High
Sink OK
我会问，考虑到上述的背压状况，瓶颈在哪一部分？我认为接收器运算符是写到DB的瓶颈，但我不明白为什么它的BackPresure状态是OK
浏览 1提问于2021-06-24得票数 0
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我在xamarin上为android做了一个webview应用。
但当我点击Android Home按钮时，它会关闭应用程序，当我再次打开它时，它会加载主页，而不是最后一页。
当我触摸我的应用程序时，如何让它恢复到最新的页面？也许不用再次加载页面？
浏览 15提问于2018-11-01得票数 0
1回答
如何在spering云流中使用项目反应堆背压功能和kafka粘合剂？ @Bean
public Function<Flux<String>, Flux<String>> processor() {
return flux -> flux.delayElements(Duration.ofSeconds(1));
} 如果我使用这种方式，那么发布者发送消息有1秒的延迟，但是消费者消费消息没有任何延迟。 可以在cunsumer上使用backperessure和spring cloud stream吗？
浏览 52提问于2021-04-19得票数 2
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1回答
我正在尝试理解如何在Spring WebFlux中应用背压。我理解背压理论，但我不能复制它，所以我不完全理解它。
让我们以下面的例子为例：
public void test() throws InterruptedException {
EmitterProcessor<String> processor = EmitterProcessor.create();
new Thread(() -> {
int i = 0;
while(runThread) {
try {
浏览 2提问于2020-02-14得票数 1
我有个卡夫卡消费者：
new ReactiveKafkaConsumerTemplate<>(createReceivingOptions())
它愉快地处理消息，我设置
max-poll-records=1
这样我就不会被禁食了。我可以通过在poll方法中记录断点来验证
final Map<TopicPartition, List<ConsumerRecord<K, V>>> records = pollForFetches(timer);
有多少记录的投票结果，是的，是一张。然后，我要求它暂停所有分配的分区。在日志中可以看到它的作用！
o.a
浏览 3提问于2021-02-26得票数 0
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1回答
NiFi 1.2.0
有一个从db读取数据并进一步传递数据的自定义处理器。在最近的一次压力测试中，“成功”关系队列被阻塞，随后的流也被阻塞，因为处理器转储了数十万个数GB的流文件。显然，没有实现。我还读了一个关于节流和背压的内容丰富的。
我想出来的是，背压是我们在关系队列中配置的东西，像ControlRate这样的标准处理器可以帮助调节数据流。
问题：
在处理器中是否需要额外的编码(例如:要实现的某些接口)以使其能够为了背压而“休眠/停止消耗数据”，或者一旦处理器的“成功”关系被配置为用于背压，NiFi框架是否处理这一点
浏览 11提问于2017-07-03得票数 0
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1回答
采用多线程RxJava的反应拉力
、、、、
我正试图在RxJava中构建一个反应拉观测器。
我的观察者是这样的：
Observable<Command> myObs = Observable.create(s -> {
Command command;
int i = 0;
do {
command = NetworkOperation1.call(i);
logger.info("Init command " + i);
s.onNext(command);
i++;
} while (!command.isLast() &
浏览 1提问于2015-08-12得票数 3
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有一段时间，我一直试图在网上澄清这个问题，但没有成功，所以我会在此提出。
我想找到一些资源或例子，它展示了如何构建一个端到端、完全背压的REST服务+客户端。我的意思是，我希望看到，如果REST客户机实现了反应性流(无论是在Akka、JS还是其他类型的)，我将拥有(并且能够“可视化”)在构建的整个REST服务器中处理背压，例如使用Akka-Http。
为了明确起见，我正在搜索类似于以下谈话的内容(但我找不到幻灯片或视频来证实)：
我对大多数示例表示怀疑的是，我可以找到很多情况，REST服务(服务器)在后端使用Akka Http和Akka流，但我不确定如果客户端正在实现反应性流，背压是否通过HT
浏览 3提问于2015-05-18得票数 5
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1回答
我有两个站点(FE和BE )，我需要在每个站点上安装NIFI集群。FE站点需要使用站点到站点协议将数据传输到BE站点。 我确实知道，我有时会遇到网站之间的连接问题。由于我不想丢失数据，是否可以将FE NIFI集群配置为保留数据2-3天，以防站点之间的网络连接断开？我知道这需要更多的磁盘空间 如果可能，我需要哪个存储库来扩展内容或流文件？如何做到这一点呢？
浏览 18提问于2020-11-22得票数 1
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1回答
我一直试图谷歌和搜索堆栈的答案，但一直无法找到。
使用NiFi，是否有可能在以前的作业失败时停止一个进程？
我们有需要处理的用户数据，但是数据是按顺序构造的，这样如果作业失败，我们需要停止进一步的作业运行。
我知道我们可以创建脚本来在以前的进程失败时失败，但是如果我需要整个组在失败时停止，这有可能吗？我们不希望队列中的每个作业都遵循失败路径，我们希望它停止，直到我们能够查看数据并分析故障。
TL;DR -我们能否在失败时停止一个过程，而不仅仅是将所有剩余的作业导入失败流中。我们希望队列中的数据等待修复，从而停止进程，而不是一次又一次地失败。
谢谢你的反馈，干杯！
编辑:打印
浏览 6提问于2017-04-05得票数 3
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我有一个源源不断的类，它的定义如下：
abstract class StreamWrapper() {
def doStuff: Future[Unit] = ???
def recursiveStream(): Unit =
events.mapAsync(parallelism)(doStuff)
.runWith(Sink.fold(???))
.onComplete(
actorSystem.scheduler.scheduleOnce(delay)(recursiveStream())
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
在中，它显示了向已满的套接字写入的模式。
NetServer server = vertx.createNetServer(
new NetServerOptions().setPort(1234).setHost("localhost")
);
server.connectHandler(sock -> {
sock.handler(buffer -> {
sock.write(buffer);
if (sock.writeQueueFull()) {
sock.pause();
sock.drainHandle
浏览 0提问于2018-04-24得票数 0
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我是"backpressure".的初学者，我对RxJava的含义很好奇
这是否意味着生产者在消费者背后施加压力？
或者这是否意味着消费者正在对生产者施加压力？(相反方向的压力)
浏览 4提问于2017-10-01得票数 28
1回答
我一直在寻找新的rx java2，我不太确定我是否已经理解了backpressure的想法……
我知道我们有不支持backpressure的Observable和有backpressure支持的Flowable。
因此，基于示例，假设我有带有interval的flowable
Flowable.interval(1, TimeUnit.MILLISECONDS, Schedulers.io())
.observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.subscribe(new Consumer&l
浏览 19提问于2016-10-30得票数 146
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2回答
在过去的一周里，我和我的主管一直在把我们的头撞在墙上，试图弄清楚为什么Exchange服务器在队列中的速度非常慢。所有这些都是在日志填充分配的磁盘导致的背压情况下开始的。
服务器上的统计数据：
Exchange2010运行在Windows 2012 R2上的混合配置与Office 365
16逻辑核心，方框约占CPU使用率的1-5%。
72GB的内存，其中78%是在任何特定时间使用的。
Exchange安装在容量为205 on的驱动器上，其中77 on是免费的。
主数据库位于容量为2TB的驱动器上，其中338 2TB是免费的。
主日志位于容量为929 of的驱动器上，其中261 o
浏览 0提问于2020-12-15得票数 0
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在rxJava2中，可观察到的(不是背压的)和流动的(背压的)是有区别的。给出了使用可观察对象的一些原因，但据我所知，可观察对象的功能是流动对象的功能的子集。
有什么理由不总是使用flowables来代替吗？可观察性是不是更快？或者，你可以用可观察到的东西做你不能用流动的东西做的事情？
浏览 0提问于2017-01-12得票数 7
1回答
是否有一种方法来控制可由通量处理的数量数据。例:假设我在一个流中得到了数百万条消息，我想处理这些数据。我希望能够测量我的每个k8s吊舱，说我想每秒处理1000条消息，这怎么能在Flux中实现呢？我已经在平面图中尝试过极限率和并发性，但这并没有帮助。
Flux.fromIterable(a).limitRate(1000).publishOn(Schedulers.boundedElastic())
.flatMap(local -> {
System.out.println(System.currentTimeMillis() + "
浏览 8提问于2022-02-04得票数 1
1回答
背景
我试图用 3.3.0版本实现类似于简单的非阻塞速率限制器。例如，为了将请求限制为每秒100个请求，我使用以下实现：
myFlux
.bufferTimeout(100, Duration.ofSeconds(1))
.delayElements(Duration.ofSeconds(1))
..
这对于我的用例来说很好，但是如果订阅者跟不上myFlux发布者的速度，它就会抛出一个OverflowException
reactor.core.Exceptions$OverflowException: Could not emit buffer due t
浏览 12提问于2019-11-18得票数 1
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对于非Java订阅服务器(例如，一些JS )，有什么方法可以使用背压吗？
为这个出版商
Flux.range(1, 100)
而这个订户：
public class SystemOutBackpressureSubscriber<T> extends BaseSubscriber<T> {
private int delay;
public SystemOutBackpressureSubscriber(int delay) {
this.delay = delay;
}
public void hookOnSubs
浏览 2提问于2019-11-08得票数 1
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我想知道更多关于RxJava PublishProcessor的事。它是否默认处理背压，或者我们应该通过onBackPressure函数将此行为添加到它中？
浏览 108提问于2021-07-25得票数 0
对于每一个spark.streaming.blockInterval (比方说，1分钟)接收器听流源的数据。假设当前的微批处理需要一段不自然的很长时间才能完成(根据意图，比如20分钟)。在这一批处理过程中，接收者是否还会监听流源并将其存储在火花存储器中？
当前的管道运行在中，使用的是Spark结构化流。有人能帮我理解这一点吗？
浏览 1提问于2020-04-22得票数 0
我理解由于缺乏背压支持而使用Observable.create 。因此，我已经开始使用新的Observable.fromAsync来包装回调API，因为它以与Observable.create相同的行为来处理背压。
然而，在中，似乎有这样的建议:将我创建的可观察到的内容公开如下，应该可以解决这个问题：
Observable<T> observable = Observable.create(onSubscribe).onBackpressureBuffer();
这是正确的吗？在这一点上，这两个操作符的区别是什么？如果这不正确，是否有理由在.fromAsync上使用.fromAsy
浏览 2提问于2016-07-29得票数 4
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1回答
在三个节点集群中重新启动节点B总是以节点B上的以下警告消息结束：
对于总工作队列大小为764和平均处理时间为9242的索引工作池，背压是活动的。
排队的人数在不断增加。我在一台拥有20 GB内存、每台服务器4核的ubuntu12.04机器上运行DSE4.5Solr。监视系统资源似乎是“正常”的，12 GB的RAM使用量，非常低的CPU使用率。
opscenter向我展示了这个节点：
堆使用率为1，5GB，非常低的负载(0.32)，这是一个键空间的压缩任务，它现在是100%的几个小时。
在节点A上，nodetool -pr总是显示消息：
信息HintedHandoff:2 2015-0
浏览 3提问于2015-01-05得票数 0
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在使用rocksdb的flink v1.13.2中，我使用grafana中的以下命令测量任务压力：sum by (task_name)(flink_taskmanager_job_task_backPressuredTimeMsPerSecond{job="..."})
一些滤波函数(ProcessFilter_A，ProcessFilter_B，C，D)受背压的影响。但是下面的进程函数运行良好(没有背压-both进程和mongodb接收器-)。我也不知道如何解决过滤函数中的背压问题
，可能的原因是什么？
，而且我还想知道，由于我在聚合函数中使用rocksdb，所以KafkaO
浏览 5提问于2022-04-18得票数 0
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我正在尝试将这个RxJava1代码转换为RxJava2
public static Observable<Path> listFolder(Path dir, String glob) {
return Observable.<Path>create(subscriber -> {
try {
DirectoryStream<Path> stream =
Files.newDirectoryStream(dir, glob);
subscr
浏览 2提问于2016-11-01得票数 4
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1回答
我试着用弹簧-网络反应来表现背压，就像这里用akka - ( 28:20到29:20之间)显示的方式一样。
为了试用它，我使用了github 的下面的示例项目
在项目设置后，我在HomeController.java中添加了一个新端点，如下所示：
@RequestMapping(value = "/longflux",produces = "application/stream+json")
public Flux<Long> longFlux(){
return Flux.interval(Duration.ofMillis(10)).l
浏览 11提问于2017-02-16得票数 3
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我试图理解在Flink中背压百分比的含义。
我认为它指的是可用缓冲区的大小。但我不知道它的确切含义。
例如，它有80 %的背压，那么准确地说它意味着什么呢？我知道反压的一般概念在弗林克，但无法理解背压值的百分比，即使我读了相关的文章。
谢谢
浏览 12提问于2022-09-26得票数 0
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让我们假设我们有两个Akka Stream流，每个流都在自己的JVM上运行。
// A reactive streams publisher running on JVM 1:
val stringPublisher: Publisher[String] = Source(() => "Lorem Ipsum".split("\\s").iterator).runWith(Sink.publisher[String])
// A reactive streams subscriber running on JVM 2:
def subscriber: S
浏览 0提问于2015-03-06得票数 2
我要迁移到RxJava2.0，我不太明白为什么它将Flowables的概念引入到API中。
在2.x上，Observable类型不再支持背压。如果您的事件来源可以减缓，您应该使用具有适当背压策略的Flowable。
我的问题是:为什么他们没有保留Observable类型，只是让您调用.onBackPressureDrop()或类似的源，而这些源不能被减慢。这将防止MissingBackPressureException
编辑
如per @akarnokd答复：
“有一些用例.，人们不想丢失数据。如果数据源支持某种形式的协作，那么不同速度的阶段仍然可以一起工作，而不会溢出任何人或耗尽内存。”
浏览 6提问于2017-03-27得票数 0
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我正在尝试创建一个Flowable，它发布有关背压的事件，以避免内存问题，同时并行运行转换的每个阶段以提高效率。我创建了一个简单的测试程序来解释我的程序的不同步骤的行为以及事件何时发出和等待在不同的阶段。
我的计划如下：
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
Stream<Integer> ints = IntStream.range(0, 1000).boxed().collect(Collectors.toList())
.
浏览 4提问于2017-07-18得票数 5
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2回答
我正在学习API中的反应性流，我对它和JMS之间的相似之处感到震惊。在JMS中，我们也有异步处理、发布和订阅。我在做这个等价时缺少什么观点？
浏览 1提问于2017-03-09得票数 4
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2回答
假设我在我的应用程序中有两个表单。比方说loginForm和mainForm。在loginForm中，用户可以输入他/她的用户名和密码，然后进入mainForm。在mainForm中，我单击后退按钮，它将返回到loginForm，而现在，我的问题来自loginForm，如果我要单击back按钮，它将再次进入mainForm，而无需登录。
怎样才能最好地纠正这种情况呢？
loginForm
EditText edtU = (EditText) findViewById (R.id.txtU);
EditText edtP = (EditText) findViewById (R.id.txtP)
浏览 3提问于2017-07-06得票数 0
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我对RxJava还很陌生--从阅读开始学习，然后继续在上阅读，以了解RxJava2的不同之处。
然后，我尝试了部分中提到的第一个示例，不出所料地得到了MissingBackpressureException异常。然而，我再次尝试了相同的示例，但使用的是Observable (Kotlin代码)-
val valueProducer = PublishProcessor.create<Int>() // an ObservableSource
valueProducer
.observeOn(Schedulers.computation())
.map { Thr
浏览 3提问于2018-02-13得票数 0
1回答
我的角4前端有一个websocket连接使用一个可观察的订阅.当可观测到的数据在短时间间隔内非常快地接收时，前端滞后和完全阻塞。
是否有一种方法来缓冲接收到的数据并在每个事件之间执行延迟的next事件处理程序？或者其他能达到同样效果的解决方案。本质上，我需要减缓next事件的处理速度，但不要错过任何数据。
我看过函数，但它跳过了数据，我不想那样做。类似的东西，允许所有数据传递，但运行事件处理程序的延迟是我正在寻找的。
浏览 1提问于2018-03-18得票数 1
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1回答
。。当http响应实体未被使用时，或者客户端tcp缓冲区变满时，或者当客户端从其tcp缓冲区中取出数据的速率低于服务器向其推送数据的速率时？
我正在寻找一种方法来实现以下目标：
让我们假设服务器上有一个可反压的数据源，比如Apache Kafka主题。
如果我从远程位置消费此源，则该远程位置可以消费的速率可能会更低-如果使用Kafka客户端或消费者，则可以解决此问题。
但是，让我们假设客户端是一个浏览器，并且不可能公开直接的Kafka协议/连接。
此外，让我们假设即使跳过一些消息，也有可能获得所有值。
例如，在压缩主题的情况下，对于客户端来说，只获取每个键的最新值就足够了，不需要通过中间值。
浏览 18提问于2020-05-20得票数 0
2回答
如何从活动返回到片段
、、、
嘿，我是android开发的新手，我正在尝试开发一个带有导航抽屉的应用程序。因此，我创建了带有导航抽屉菜单的片段，并从其中一个片段中指定了一个新活动的意图。但我不知道如何从那个活动返回到之前的片段。
MainActivity.java
public class MainActivity extends AppCompatActivity
implements NavigationView.OnNavigationItemSelectedListener {
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
浏览 2提问于2018-02-04得票数 0
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我有一个导航抽屉活动，它有大约四个片段，都工作得很好。我还有另一个来自was的活动，我应该调用一个片段，它是带有导航抽屉活动的。我已经修复了从另一个单独的活动中调用片段的问题。真正的问题出现在这里，比如如果我从导航抽屉活动的fragmentB上按back，它会返回到主fragmentA，如果我从fragmentA上按back，它会显示fragmentB，这实际上应该从应用程序中移出，它不应该显示fragmentB。
我尝试过很多方法，比如:在导航抽屉活动中使用getActivity().onBackPressed()和覆盖onBackPressed()。
另外，如果我添加了getActivit
浏览 0提问于2017-11-09得票数 0
我们有几个包裹会断断续续地运行，直到它们被杀死。
当查看Activity时，我们可以看到对其中一个数据流的源查询处于挂起状态，并有一个ASYNC_NETWORK_IO等待。任务将一直处于状态，直到进程终止为止。
📷
这种情况发生在几个不同服务器上的几个不同的包中。被挂起的查询始终是一个非常简单的查询，如果在SSMS中运行，它将在一秒内运行。
我们看到有两个查询经常被挂起。一个是从数据库中的一个表到另一个数据库中的表的内部连接。它通常在一秒钟内返回大约500行，其中有10列。第二个例子就是从一个表中选择一个行数为100,000行的表。
我一直在阅读ASYNC_NETWORK_IO的含义，看起来它
浏览 0提问于2019-06-21得票数 2
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1回答
我想知道，怎样才是正确的方式来实现我自己的冷源(发布者)使用Mutiny库。
假设有一个巨大的文件解析器，应该根据订阅者的消耗率将行作为Multi<String>项返回。新的行应该只在之前处理好以优化内存使用后读取，同时缓冲几百个项以消除使用者空闲。
我知道Multi.createFrom.emitter()工厂方法，但使用它我找不到一种方便的方法来实现背压。
穆特尼是否有一种惯用的方法来创建冷源，只有在下游请求之后才产生下一个项目，或者在本例中，我应该使用实现自己的Publisher，然后将其包装在Multi中。
浏览 6提问于2022-10-06得票数 0
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1回答
如何应用背压来限制Publisher产生比并行运行的flatMap所能处理的更多的项目？
1.设置
为了举例说明，这里有一个快速的twitter用户名生成器、一个缓慢的twitter查找调用、一个缓慢的twitter文件编写器和一个打印方法。
private Consumer<FluxSink<String>> twitterUsernameGenerator() {
return (sink) -> Stream.of("a", "b", "c", "d").forEach(sink::ne
浏览 0提问于2019-07-03得票数 2
我是javascript中的ReadableStream API的新手，到目前为止，唯一证明背压的例子都使用了WriteableStream对象，但我想知道是否也可以只使用ReadableStream。
浏览 0提问于2019-07-27得票数 0
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引言
我们有一个日志库，它接收来自java微服务的日志，最近机器已经达到100%的利用率。
我注意到，对于管道的批量大小、工作人员和延迟以及ram，使用的值都很低。
我的感觉是，我可以通过将批处理大小增加到数千个、将延迟增加到秒以及增加内存来提高性能。
它似乎奏效了，我们已经从一个不断地(或接近它) 100%崩溃的逻辑仓库变成了(或低于) 70%。这是一个运行在vmware中的虚拟服务器，只分配了一个核心，所以资源有点有限。
问题
如何进一步优化？(不干扰微服务或限制传入消息的数量)？
如何找到延迟和批次大小的最优值？
此外，即使我们有一个核心，我有感觉有超过一个工人的帮助，但我不
浏览 3提问于2021-03-05得票数 0
我想保护我的服务器免受一些流氓客户端的DoS攻击。我不希望客户端快速发送大量数据。准确地说，我希望对这些选定的、潜在的流氓客户端进行速率限制。为此，我正在探索使用ChannelTrafficShapingHandler。我一直在尝试使用ChannelTrafficShapingHandler，方法是监视服务器的堆和直接内存使用情况，以及监视iptables计数器以查看客户端和服务器端网络上的字节数。在这些实验中，客户端快速发送大量数据。
我推断Netty限制了在服务器上读取来自套接字缓冲区的数据的速率。这会通过TCP的流量控制机制减慢客户端的速度。节流是在TCP级别进行的。如果确实如此，我可以
浏览 0提问于2018-05-10得票数 0
今天我发现，对于java中的并发，我们有很好的框架，比如Akka，我还发现，有一个像RxJava这样的反应式编程框架，可以在应用程序中执行multithreading。但我还是很困惑！为什么两者都比Java Concurrency框架更好？
如今，反应式编程是一个成熟的话题，大多数语言都支持Functional Reactive Programing，如Netflix提供了多种语言的关于Reactive programming的API。Rxjava是用于java、scala等的应用程序接口之一。根据RxJava的说法，它们在内部使用actors来维护multithreading，Akka也使用
浏览 1提问于2014-12-17得票数 37
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来自C#，当我使用RX并且有反压力时，项目会不断地添加到内部队列中，直到应用程序耗尽内存(就我所能回忆的而言)。
在ReactiveX (RXJava)中，他们似乎采取了不同的立场，在背压开始形成时抛出异常。
这意味着我必须使用像onBackpressureBuffer()这样的东西，并在调用subscribe()时传入一个Subscriber<? super T>，它使请求沿着流向上释放压力。
也许这是因为我使用了RX.NET方法，但对我来说，这似乎是精神上的。
首先，我的理解是正确的吗？
其次，有没有什么办法我可以“禁用”这个特性，这样它的行为就像RX.NET一样，因为我不想让
浏览 0提问于2015-01-20得票数 9
我的工作流程如下：
用Mysql SrcKafka ->查找->去重复(在proc时间上使用Top )-> Upsert /Mysql
但是我的工作是运行良好的数据，很好地流到Kafka和Mysql，但是它在检查点上失败了，也就是附加了相同的图像。
Ps :暂时我已经禁用了检查点，但是当我用相同的属性启用时，它会失败。
浏览 5提问于2022-02-25得票数 0
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2回答
嗨，我和akka streams一起和akka-stream-kafka一起工作。我正在用下面的设置设置一个流：
Source (Kafka) --> | Akka Actor Flow | --> Sink (MongoDB)
Actor Flow基本上是由处理数据的Actors提供的，下面是层次结构：
System
|
Master Actor
浏览 1提问于2018-11-16得票数 1
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2回答
在RxJava中，背压并不是真正的背压，而只是忽略了一些元素。
但是，如果我不能释放任何元素，并且我需要以某种方式减慢发射速度，该怎么办？
RxJava不能影响元素发射，所以开发者需要自己实现它。但是怎么做呢？
想到的最简单的方法是使用一些计数器，在发射时递增，在完成时递减。
就像这样：
public static void sleep(int ms) {
try {
Thread.sleep(ms);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public
浏览 2提问于2016-11-12得票数 2
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