先上一张图整体了解Flink中的反压   可以看到每个task都会有自己对应的IG(inputgate)对接上游发送过来的数据和RS(resultPatation)对接往下游发送数据, 整个反压机制通过inputgate,resultPatation公用一个一定大小的memorySegmentPool来实现(Flink 中memorySegment作为内存使用的抽象,类比bytebuffer), 公用一个pool当接收上游数据时Decoder,往下游发送数据时Encoder,都会向pool中请求

我们都知道ASP.NET首先是从Global.aspx中开始运行的, 在Application_Start()中添加路由映射后, 就由URLRouting组件创建IRouteHandler并执行, 在ASP.NET MVC默认情况下是MvcRouteHandler(关于自定义RouteHandler, 请参考其他的相关文章), 我们先看看MvcRouteHandler的源码: public class MvcRouteHandler : IRouteHandler { protected vir

源码版本:Php5.6.15 源码目录:sapi/fpm/fpm 说明:源码的主要功能在上面直接注解 =============>>start<<================================ 主进程信号初始化,依据收到的信号类型,进行处理 int fpm_signals_init_main() /* {{{ */{struct sigaction act; //create sigaction structure and bind signal handle f

Spark数据分区调研 Spark以textFile方式读取文件源码 textFile方法位于 spark-core_2.11/org.apache.spark.api.java/JavaSparkContent.scala 参数分析: path       :String是一个URI,可以是HDFS.本地文件.或者其他Hadoop支持的文件系统 minPartitions:用于指定分区数,具体代码如下, 其中,defaultParallelism对应的就是spark.default.paral

实时流处理系统反压机制(BackPressure)综述 https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80708142 2018-06-15 19:05:37 MasterT-J 阅读数 4808更多 分类专栏: 实时流处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80

上一篇<Flink接收端反压机制>说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的,形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候,接收端会根据积压的数据量以及可用的buffer数量(可用的memorySegment数)来决定是否向上游发送Credit(简而言之就是当我还有空间的时候,我向上游也就是上一个Task的发送端发送一个ack消息,表明我还有空间你可以发送数据过来,如果下游没有给你Credit就证明下游已经堵了,没有空间了也就不能继续往下游发送了) 现在从

https://www.jianshu.com/p/2779e73abcb8 看完本文,你能get到以下知识 Flink 流处理为什么需要网络流控? Flink V1.5 版之前网络流控介绍 Flink V1.5 版之前的反压策略存在的问题 Credit的反压策略实现原理,Credit是如何解决 Flink 1.5 之前的问题? 对比spark,都说flink延迟低,来一条处理一条,真是这样吗?其实Flink内部也有Buffer机制,Buffer机制具体是如何实现的? Flink 如何在吞吐量和

12.0 序 函数是任何一门编程语言都具备的基本元素,它可以将多个动作组合起来,一个函数代表了一系列的动作.当然在调用函数时,会干什么来着.对,要在运行时栈中创建栈帧,用于函数的执行. 在python中,PyFrameObject对象就是一个对栈帧的模拟,所以我们即将也会看到,python虚拟机在执行函数调用时会动态地创建新的PyFrameObject对象.随着函数调用链的增长,这些PyFrameObject对象之间也会形成一条PyFrameObject对象链,这条链就是对象x86平台上运行时栈

一.前言 了解过flask的python开发者想必都知道flask中核心机制莫过于上下文管理,当然学习flask如果不了解其中的处理流程,可能在很多问题上不能得到解决,当然我在写本篇文章之前也看到了很多博文有关于对flask上下文管理的剖析都非常到位,当然为了学习flask我也把对flask上下文理解写下来供自己参考,也希望对其他人有所帮助. 二.知识储备 threadlocal 在多线程中,线程间的数据是共享的, 但是每个线程想要有自己的数据该怎么实现? python中的threading.l

前言:之所以打算写java集合框架源码剖析系列博客是因为自己反思了一下阿里内推一面的失败(估计没过,因为写此博客已距阿里巴巴一面一个星期),当时面试完之后感觉自己回答的挺好的,而且据面试官最后说的这几天可能会和你联系来看当时以为自己一面应该是通过的,但是事与愿违,痛定思痛,仔细回顾了一下面试官问我的整个过程,感兴趣的可以参看我的博客:[阿里内推一面]记我人生的处女面.感觉自己回答的不是很好的地方就是关于java方面的,所以下定决心将java中的核心知识来个大的梳理,java中的核心知识可能很多,

前言 2019年来了,2020年还会远吗? 请把下一年的年终奖发一下,谢谢... 回顾逝去的2018年,最大的改变是从一名学生变成了一位工作者,不敢说自己多么的职业化,但是正在努力往那个方向走. 以前想的更多是尝试,现在需要考虑的更多是落地.学校和公司还是有很大的不一样,学到了很多东西. 2019年了,新年新气象,给大家宣布一下”七夜安全博客“今年的规划: 1. 2019年不再接任何商业广告(文末腾讯广告除外),纯粹输出安全技术干货. 2. 2019年每周至少两篇原创图文,也就是说每个月至少八篇

反压(Back Pressure)机制主要用来解决流处理系统中,处理速度比摄入速度慢的情况.是控制流处理中批次流量过载的有效手段. 1 反压机制原理 Spark Streaming中的反压机制是Spark 1.5.0推出的新特性,可以根据处理效率动态调整摄入速率. 1.1 反压定义 当批处理时间(Batch Processing Time)大于批次间隔(Batch Interval,即 BatchDuration)时,说明处理数据的速度小于数据摄入的速度,持续时间过长或源头数据暴增,容易造成数据

lab1 源码剖析 从实模式到保护模式 初始化ds,es和ss等段寄存器为0 使能A20门,其中seta20.1写数据到0x64端口,表示要写数据给8042芯片的Output Port;seta20.2写数据到0x60端口,把Output Port的第2位置为1,从而使能A20门. 建立gdt,此处只设置了两个段描述符,分别对应代码段和数据段 gdt: SEG_NULLASM # null seg SEG_ASM(STA_X|STA_R, 0x0, 0xffffffff) # code seg

本系列是以陈儒先生的<python源码剖析>为学习素材,所记录的学习内容.不同的是陈儒先生的<python源码剖析>所剖析的是python2.5,本系列对应的是python3.7,所以某些地方会和原著有出入,另外我在介绍的过程中会穿插大量的python代码,不仅仅是介绍如何实现的,还会使用python实际地对我们的结论进行演示.下面就开始吧.不过在开始分析python的实现之前,我们有很多的准备工作要做.比如,首先应该了解一下python的整体架构,来对python的实现有一个宏观

一.背景 在默认情况下,Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据.当 batch processing time > batch interval 的时候,也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批间隔时间长:越来越多的数据被接收,但是数据的处理速度没有跟上,导致系统开始出现数据堆积,可能进一步导致 Executor 端出现 OOM 问题而出现失败的情况. 而在 Spark 1.5 版本之前

<Python源码剖析>笔记 第七章:编译结果 1.大概过程 运行一个Python程序会经历以下几个步骤: 由解释器对源文件(.py)进行编译,得到字节码(.pyc文件) 然后由虚拟机按照字节码一条一条执行对应的指令 2.PyCodeObject 程序运行时,Python会将编译结果都存放在内存中的PyCodeObject对象中.每一个名字空间都对应着一个PyCodeObject对象. typedef struct { PyObject_HEAD int co_argcount; /* #ar

Apache Spark源码剖析(全面系统介绍Spark源码,提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序,充分了解Spark的设计思想和运行机理) 许鹏 著   ISBN 978-7-121-25420-8 2015年3月出版 定价:68.00元 304页 16开 编辑推荐 Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐 1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,

STL是C++重要的组件之一,大学时看过<STL源码剖析>这本书,这几天复习了一下,总结出以下LZ认为比较重要的知识点,内容有点略多 :) 1.STL概述 STL提供六大组件,彼此可以组合套用: 容器(Containers):各种数据结构,如:vector.list.deque.set.map.用来存放数据.从实现的角度来看,STL容器是一种class template. 算法(algorithms):各种常用算法,如:sort.search.copy.erase.从实现的角度来看,STL算法

SpringMVC完成初始化流程之后,就进入Servlet标准生命周期的第二个阶段,即“service”阶段.在“service”阶段中,每一次Http请求到来,容器都会启动一个请求线程,通过service()方法,委派到doGet()或者doPost()这些方法,完成Http请求的处理. 在初始化流程中,SpringMVC巧妙的运用依赖注入读取参数,并最终建立一个与容器上下文相关联的spring子上下文.这个子上下文,就像Struts2中xwork容器一样,为接下来的Http处理流程中各种编程

1,IO多路复用 三种多路复用的机制:select.poll.epoll 用的多的两个:select和epoll 简单的说就是:1,select和poll所有平台都支持,epoll只有linux支持2,select效率不高,epoll效率高3,IO多路复用用来监听socket对象内部是否变化4,要调用select模块 什么是文件描述符: 当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时,内核向进程返回一个文件描述符.文件描述符的有效范围是 0 到 OPEN_MAX linux查看OPEN_MAX的方法