为了解决这个问题,就需要从网络流控上来解决上下游速度差的问题,传统的做法可以在Producer端实现一个类似Rate Limiter这样的静态限流,Producer的发送速率是2MB/s,经过限流这一层后,往Send Buffer去传数据的时候就会降到1MB/s 了,这样的话Producer端的发送速率跟Consumer端的处理速率就可以匹配起来了,就不会导致上述问题。
之后再发送到 RateLimiter,再到 Sender,由 RateLimiter 进行限流的操作。接着日志继续发送到 Kafka,做检索的时候日志会被发送到 Elestic Search。 有了实时任务日志检索之后,业务程序不需要做任何改动就可以支持日志的检索。同时,开发人员可以便捷地验证业务逻辑。得益于限流措施,也不会存在日志存储瓶颈。此外,也减轻了...
在getRecordsFromKafka 方法中,通过rateLimiter对数据的消费进行了限流处理,对消费出来的数据由handover.produce对数据进行转移,由kafkaFetcher.runFetchLoop 三、消费偏移量的提交 在初始化中的open方法里,通过调用 fromConfiguration 其实已经确定了偏移量提交的方式,fromConfiguration代码如下: public static OffsetCommitMode...
为了解决这个问题,我们就需要网络流控来解决上下游速度差的问题,传统的做法可以在 Producer 端实现一个类似 Rate Limiter 这样的静态限流,Producer 的发送速率是 2MB/s,但是经过限流这一层后,往 Send Buffer 去传数据的时候就会降到 1MB/s 了,这样的话 Producer 端的发送速率跟 Consumer 端的处理速率就可以匹配起...
实际上动态反压不是万能的,我们流计算的结果最终是要输出到一个外部的存储(Storage),外部数据存储到 Sink 端的反压是不一定会触发的,这要取决于外部存储的实现,像 Kafka 这样是实现了限流限速的消息中间件可以通过协议将反压反馈给 Sink 端,但是像 ES 无法将反压进行传播反馈给 Sink 端,这种情况下为了防止外部存储...
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。反压并不会直接...
如果 Job 失败,Flink 会将流式程序恢复到最新 checkpoint 的状态,并从存储在 checkpoint 中的 offset 开始重新消费 Kafka 中的消息。 条件: 为了使 Kafka Consumer 支持容错,需要在 执行环境 中启用拓扑的 checkpointing。 如果未启用 checkpoint,那么 Kafka consumer 将定期向 kafka broker 提交 offset。 提交offset...
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。
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。
2. 网络流控的实现:静态限速 为了解决这个问题,我们就需要网络流控来解决上下游速度差的问题,传统的做法可以在 Producer 端实现一个类似 Rate Limiter 这样的静态限流,Producer 的发送速率是 2MB/s,但是经过限流这一层后,往 Send Buffer 去传数据的时候就会降到 1MB/s 了,这样的话 Producer 端的发送速率跟 Consu...