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高并发中的 限流、熔断、降级、预热、背压！

当他这么说的时候，他并不是在说高并发中的限流，它只是逻辑意义上的。 web开发中，tomcat默认是200个线程池，当更多的请求到来，没有新的线程能够去处理这个请求，那这个请求将会一直等待在浏览器方。...背压，英文Back Pressure，其实是一种智能化的限流，指的是一种策略。 背压思想，被请求方不会直接将请求端的流量直接丢掉，而是不断的反馈自己的处理能力。...它们大多使用事件驱动，多是非阻塞的弹性应用，基于数据流进行弹性传递。在这种场景下，背压实现就简单的多。 背压，让系统更稳定，利用率也更高，它本身拥有更高的弹性和智能。...欲练此功，必先自宫 降级 从请求入口，大范围的灭掉过载请求 预热 给系统一些启动预热时间，加载缓存，避免资源死锁 背压 被调用方反馈自己的能力给调用方。...，如果被调用方能够反馈自己的状态，那么请求方就可以根据需要加大或者缩减马力，这就是背压的思想。

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Flink中的数据抽象&交换&Credit&背压问题详解

一、数据流转——Flink的数据抽象及数据交换过程 本部分讲一下flink底层是如何定义和在操作符之间传递数据的。...其中，第一个构造函数的checkBufferAndGetAddress()方法能够得到direct buffer的内存地址，因此可以操作堆外内存。...至此，数据在跨jvm的节点之间的流转过程就讲完了。 三、Credit漫谈 1. 背压问题 那么Flink又是如何处理背压的呢？答案也是靠这些缓冲池。...基于Credit的流控就是这样一种建立在信用（消费数据的能力)上的，面向每个虚链路（而非端到端的）流模型，如下图所示： 首先，下游会向上游发送一条credit message，用以通知其目前的信用（可联想信用卡的可用额度...当上游把数据发送给下游时，它就从下游的信用卡上划走相应的额度（credit balance）： 如上图所示，a是面向连接的流设计，b是端到端的流设计。

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    一种并行，背压的Kafka Consumer

    结果，当我们将它们分成独立的组件时，我们最终得到了一个改进的模型，它可以适当地支持并行处理和背压。下面更详细地描述了每个组件。...满时，它会向 Poller 施加背压，以便它可以跟进适当的操作。 work queue（工作队列）是异步的，它将轮询和消息处理分离，允许它们独立发生。...对于每个 Executor 无法跟上消息传入速率的 TopicPartition，其对应的工作队列将变满，并对 Poller 进行背压。...在rebalance事件之前，它只需要向 Executor 发送一个即发即弃的信号以停止处理。然后它取消工作队列并返回等待rebalance。丢失的消息是那些仍在队列中或正在处理中的消息。...◆ 总结 我们分析了 loop-then-process 循环的各种问题，并提出了一个更合适的模型来理解和实现 Kafka Consumer。缺点是它要复杂得多，对于初学者来说可能并不容易。

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    Java一分钟之-Spring WebFlux：响应式编程

    核心特性 非阻塞IO：通过异步处理模型提高应用的并发处理能力。 响应式编程：基于Reactive Streams规范，支持背压，更高效地管理资源。...阻塞操作误用 问题描述：在WebFlux中，如果在非阻塞线程中执行了阻塞操作（如数据库的JDBC操作），会导致整个线程池阻塞，影响性能。...解决方案：使用反应式数据库驱动，如R2DBC，或者将阻塞操作放入一个独立的线程池执行。 2. 背压处理不当 问题描述：数据生产速度大于消费速度时，如果没有正确处理背压，可能导致内存溢出或数据丢失。...错误理解响应式编程 问题描述：初学者常将响应式编程简单理解为异步编程，忽略了响应式编程的核心在于数据流和背压。...解决方案：深入理解响应式编程的四个基本要素：异步、非阻塞、事件驱动、背压，通过实践加深对响应式编程模型的认识。

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    Java一分钟之-Spring WebFlux：响应式编程

    核心特性非阻塞IO：通过异步处理模型提高应用的并发处理能力。响应式编程：基于Reactive Streams规范，支持背压，更高效地管理资源。...阻塞操作误用问题描述：在WebFlux中，如果在非阻塞线程中执行了阻塞操作（如数据库的JDBC操作），会导致整个线程池阻塞，影响性能。...解决方案：使用反应式数据库驱动，如R2DBC，或者将阻塞操作放入一个独立的线程池执行。2. 背压处理不当问题描述：数据生产速度大于消费速度时，如果没有正确处理背压，可能导致内存溢出或数据丢失。...错误理解响应式编程问题描述：初学者常将响应式编程简单理解为异步编程，忽略了响应式编程的核心在于数据流和背压。...解决方案：深入理解响应式编程的四个基本要素：异步、非阻塞、事件驱动、背压，通过实践加深对响应式编程模型的认识。

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    Flink的处理背压​原理及问题-面试必备

    当Worker进程中的Executor线程发现自己的接收队列满了时，也就是接收队列达到high watermark的阈值后，因此它会发送通知消息到背压线程。 2....当缓冲区大小达到high watermark时触发反压，并保持有效，直到缓冲区大小低于low watermark。此设计的基本原理是防止拓扑在进入和退出背压缓解模式之间快速振荡。 5....这很好理解：你从池子中拿走一个缓冲，填上数据，在数据消费完之后，又把缓冲还给池子，之后你可以再次使用它。...5.3 反压实验 另外，官方博客中为了展示反压的效果，给出了一个简单的实验。...消费者以同样的速度处理数据。然后，我们将消费task的速度降至其最高速度的30%。你就会看到背压问题产生了，正如我们所见，生产者的速度也自然降至其最高速度的30%。

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    2020-6-8-理解node中的stream的背压机制

    今天和大家聊一聊node中的stream的背压机制。 ---- 为什么要有流 在编写服务时，经常会需要涉及到文件或者数据压缩的问题。...使用合适的压缩算法能够有效减少请求文件的大小，从而减少网络中的数据传输量，提升响应速度。 假设我们采用最普通的方式处理一个文件的获取，压缩，发送这个过程，就会是如下所示的图形表示： ?...背压问题 背压问题来源于生产者消费者模式中，消费者处理速度过慢。 比如说，我们下载过程，处理速度为3Mb/s，而压缩过程，处理速度为1Mb/s，这样的话，很快缓冲区队列就会形成堆积。...什么是背压处理 背压处理可以理解为一个向上”喊话”的过程。 当压缩处理发现自己的缓冲区数据挤压超过阈值的时候，就对下载处理“喊话”，我忙不过来了，不要再发了。 下载处理收到消息就暂停向下发送数据。...<---^---------------------< +============+ 从图中我们可以看到pipe对流的背压处理

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    给初学者的RxJava2.0教程(五)：背压（Backpressure）

    正题 上一节中我们说到Zip可以将多个上游发送的事件组合起来发送给下游, 那大家有没有想过一个问题, 如果其中一个水管A发送事件特别快, 而另一个水管B 发送事件特别慢, 那就可能出现这种情况, 发得快的水管...它将每根水管发出的事件保存起来, 等两个水缸都有事件了之后就分别从水缸中取出一个事件来组合, 当其中一个水缸是空的时候就处于等待的状态. 题外话: 大家来分析一下这个水缸有什么特点呢?...这个时候上游每次调用emitter.onNext(i)其实就相当于直接调用了Consumer中的: ? 所以这个时候其实就是上游每延时2秒发送一次. 最终的结果也说明了这一切....当上下游工作在同一个线程中时, 这时候是一个同步的订阅关系, 也就是说上游每发送一个事件必须等到下游接收处理完了以后才能接着发送下一个事件....从图中我们可以看出, 同步和异步的区别仅仅在于是否有水缸. 相信通过这个例子大家对线程之间的通信也有了比较清楚的认知和理解.

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    Flink Back Pressure(背压)是怎么实现的？有什么绝妙之处？

    关键词：Flink 反压 什么是 Back Pressure 如果看到任务的背压警告（如 High 级别），这意味着 生成数据的速度比下游算子消费的的速度快。...背压实现 采样线程 背压监测通过反复获取正在运行的任务的堆栈跟踪的样本来工作，JobManager 对作业重复调用 Thread.getStackTrace()。 ?...如果采样（samples）显示任务线程卡在某个内部方法调用中，则表示该任务存在背压。 默认情况下，JobManager 每50ms为每个任务触发100个堆栈跟踪，来确定背压。...Web 显示 在 Flink WebUI 的作业界面中可以看到 Back Pressure 选项页面。 采样中 表示 JobManager 对正在运行的任务触发堆栈跟踪采样。...背压状态 运行正常状态 ? 背压状态 ? 对比 Spark streaming Spark Streaming 的 back pressure 是从1.5版本以后引入。

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    RSocket云原生架构下的另一种通信协议选择

    之前我们Reactive相关文章说过从Reactor到WebFlux，响应式规范的兴起，目的之一就是为了解决海量终端设备背景下，服务端接受请求过载，超时宕机等问题，通过响应式编程中的背压可以实现这种压力过载的控制...类似于“背压”的能力，可以根据自己的性能情况控制调用方的频率。 所以其更适合分布式场景下的通信。...另一个优势就是我们多次提到的“背压”，其“背压”实现上实现了一种“租约机制”，响应者可以指定请求者在定义的时间范围内发送多少请求。...既然一直在提“背压”，那么“背压”在真实产品体验上有什么用呢？...如果有了基于应用程序协议上的“背压”实现，可以一定程度上减少APP上的无效或重复请求，一定程度上提升系统资源利用率。一些超级用户量产品的通信工程团队已经这样搞了，比如谷歌和FB。

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    外行人都能看懂的WebFlux，错过了血亏

    我们从Spring的官网拉下一点点就可以看到介绍WebFlux的地方了 ? WebFlux的简介 从官网的简介中我们能得出什么样的信息？...总结起来，WebFlux只是响应式编程中的一部分(在Web控制端)，所以一般我们用它与SpringMVC来对比。 二、如何理解响应式编程？...三步走 执行中间操作实际上就是给我们提供了很多的API去操作Stream流中的数据(求和/去重/过滤)等等 ? 中间操作 解释 说了这么多，怎么理解数据流和声明式呢？...Processor就是在发布者与订阅者之间处理数据用的 在响应式流上提到了back pressure（背压)这么一个概念，其实非常好理解。...在响应式流实现异步非阻塞是基于生产者和消费者模式的，而生产者消费者很容易出现的一个问题就是：生产者生产数据多了，就把消费者给压垮了。 而背压说白了就是：消费者能告诉生产者自己需要多少量的数据。

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    Spring Boot中的WebFlux编程模型

    Spring Framework 提供了一个基于 Reactor 的库，称为 Spring WebFlux，它使得在 Spring Boot 应用中实现响应式编程变得轻松和高效。...本文将深入探讨 Spring Boot 中的 WebFlux 编程模型，包括其原理、优势以及如何在项目中应用。什么是WebFlux？...与传统的 Spring MVC 框架相比，WebFlux 提供了更高的并发能力和响应速度，特别适合 I/O 密集型应用或需要高度并发处理的场景。Spring Boot中的WebFlux集成1....总结通过本文的介绍，你现在应该对 Spring Boot 中的 WebFlux 编程模型有了深入的理解。...希望本文能够帮助你更好地应用和理解 Spring Boot 中的 WebFlux 技术，提升你的开发效率和应用程序的性能。

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    外行人都能看懂的WebFlux，错过了血亏

    我们从Spring的官网拉下一点点就可以看到介绍WebFlux的地方了 ? WebFlux的简介 从官网的简介中我们能得出什么样的信息？...总结起来，WebFlux只是响应式编程中的一部分(在Web控制端)，所以一般我们用它与SpringMVC来对比。 二、如何理解响应式编程？...三步走 执行中间操作实际上就是给我们提供了很多的API去操作Stream流中的数据(求和/去重/过滤)等等 ? 中间操作 解释 说了这么多，怎么理解数据流和声明式呢？...Processor就是在发布者与订阅者之间处理数据用的 在响应式流上提到了back pressure（背压)这么一个概念，其实非常好理解。...在响应式流实现异步非阻塞是基于生产者和消费者模式的，而生产者消费者很容易出现的一个问题就是：生产者生产数据多了，就把消费者给压垮了。 而背压说白了就是：消费者能告诉生产者自己需要多少量的数据。

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    reactor 第一篇 响应式简介

    背压，消费者可以向生产者发送信号表示发布速率太快 与并发无关的高阶抽象 reactor 是响应式编程的一种实现。 现代应用程序需要处理大量并发请求并处理大量数据。标准的阻塞代码不再足以满足这些要求。...2 reactor 优势和劣势分别是什么 优势 异步 非阻塞 代码可读性高 背压 解决消息的消费可能比生产慢。 劣势 对于非响应式 java 开发者来说，学习曲线陡峭。...反应式堆栈 Web 框架 Spring WebFlux 是在 5.0 版中添加的。...它是完全非阻塞的，支持 Reactive Streams 背压，并且可以在 Netty、Undertow 和 Servlet 3.1+ 容器等服务器上运行。...它与 Java 8 Stream 和 Optional 类似，不同之处在于它支持异步编程、内置错误处理、支持背压并具有大量运算符（map、filter 等等）。

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    Spring WebFlux运用中的思考与对比

    系列目录： Spring WebFlux运用中的思考与对比 CompletableFuture与Spring的Sleuth结合工具类 CommpetableFuture使用anyOf过程中的一些优化思考...怎样实现真正的异步背压的Reactor模型呢？ 这个问题，除此运用像WebFlux和Vertx的框架的人，都会对这个有误解。...认为仅仅简单的把webFlux的依赖添加进来，之后接口返回Mono就实现了异步背压的Reactor模型。实际上并不是这样的。 我们来举几个例子，分步骤深入了解下。...首先编写测试代码，看看直接简单调用并just是否实现了异步背压： @Log4j2 @RestController public class TestController { @Autowired...这些进一步限制了WebFlux的性能。 Vertx是一个跨语言的框架

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    响应式编程

    在传统的请求响应模型中，每个客户端请求会分配一个线程，这些线程会一直等待直到请求完成，这可能导致资源的浪费和性能瓶颈。响应式编程使用异步非阻塞的方式，通过订阅和处理事件流来处理请求。...什么是 WebFlux Spring Boot 中采用的是响应式编程模型为 Spring WebFlux。 WebFlux 是一个响应式的 Web 框架。...比较 MVC 和 WebFlux Spring MVC 采用命令编程的方式，代码被一句句执行，方便开发者理解与调试代码。 WebFlux 则是基于异步响应式编程。...WebFlux 工作方式 WebFlux 的工作流程是：主线程接收到请求 -> 立即返回数据和函数的组合（Mono 或 Flux，不是结果） -> 开启一个新 Work 线程去做实际的数据准备工作，进行真正的业务操作...@Controller、@RequestMapping 等标准的 Spring MVC 数据流 Serlet API Reactive Streams：一种支持背压的异步数据流处理标准，主流实现有 RxJava

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    SpringWebFlux的优点及和MVC的

    Spring WebFlux 可以定义为已知和广泛使用的 Spring MVC 的“并行”版本，主要区别在于支持反应式 NIO 流和支持背压概念以及默认嵌入其体系结构中的 Netty 服务器....另一个原因是 WebFlux 使函数式/反应式编程概念更容易理解和使用。添加了 Java 8 的功能特性（例如 lambda 表达式、流、Optional ...）。...在风格/编程模型方面，Java 8 允许 Spring WebFlux 在应用程序中具有功能端点和带注释的控制器。 它是如何工作的？...在 Webflux 中，这会有点不同： 客户端发出请求到我们的非阻塞服务器（Netty），它内部有一个事件循环来管理这些请求，然后它传递给 reactor-netty（它使这个接口与应用程序反应），它通过到调度程序处理程序...在 Spring Webflux 方面，我们有功能端点、事件循环、Netty 和一些已经存在于 MVC 中但在 Webflux 中开始得到更大支持的功能，例如 Reactive Clients。

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