作者:张铁蕾链接:https://www.zhihu.com/question/49618581/answer/117107570来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 首先,从大的方面说,这篇文档的名字,虽然叫“Backpressure”(背压),但却是在讲述一个更大的话题,“Flow Control”(流控).Backpressure只是解决Flow Control的其中一个方案. 就像小学做的那道数学题:一个水池,有一个进水管和一个出水管.如果进水管水流更大,过一段时间水池就

英文原文:https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki/Backpressure Backpressure(背压.反压力) 在rxjava中会经常遇到一种情况就是被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关的消息.那么随之而来的就是如何处理这些未处理的消息. 举个例子,使用zip操作符将两个无限大的Observable压缩在一起,其中一个被观察者发送消息的速度是另一个的两倍.一个比较不靠谱的做法就是把发送比较快的消息缓存起来,当比较慢的Obs

今天测试人员在测试应用APP的时候应用crash了,查看了下crash log如下所示: java.lang.IllegalStateException: Exception thrown on Scheduler.Worker thread. Add `onError` handling. at rx.android.schedulers.LooperScheduler$ScheduledAction.run(LooperScheduler.java:112) at android.os.Ha

在之前的文章中,我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制.作为这一系列的第二篇文章,本文将在第一篇的基础上更进一步,主要探讨如何监视与网络相关的指标,从而识别背压等因素带来的影响,或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在.本文将简要介绍处理背压的手段,而之后的文章将进一步研究网络栈微调的话题.如果你不是很熟悉网络栈的知识,强烈建议先阅读本系列的第一篇文章 <原理解析 | 深入了解 Apache Flink 的网络协议栈>. 监控 网络监控工作中最重要的环节可能就是监控背压了

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/zhaoyanjun6/article/details/76443347 本文出自[赵彦军的博客] 以前写过 Rxjava 系列教程, 如下所示 RxJava 和 RxAndroid 一 (基础) RxJava 和 RxAndroid 二(操作符的使用) RxJava 和 RxAndroid 三(生命周期控制和内存优化) RxJava 和 RxAndroid 四(RxBinding的使用) RxJava 和 RxAndroid 五(线程调

观察者模式的概念 RxJava是android的异步框架,官方介绍是可观测的序列,组成异步基于事件程序的库.特点是观察者模式,基于事件流的链式调用,随着异步操作调度过程复杂的情况下,程序逻辑也变得越来越复杂,但RxJava依然能够保持简洁. 简单的说观察者A与被观察者B建立订阅关系,当被观察者B发生某种改变时,立即通知观察者A 添加依赖 compile 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.1.0' compile 'io.reactivex.rxjava2:rxandr

RxJava2.0的使用详解 1,初识RxJava RxJava就是一种用Java语言实现的响应式编程,来创建基于事件的异步程序 RxJava是一个基于事件订阅的异步执行的一个类库,目前比较火的一些技术框架! 参考资料: Github上RxJava的项目地址: https://github.com/ReactiveX/RxJava 技术文档Api: http://reactivex.io/RxJava/javadoc/ RxAndroid,用于 Android 开发: https://githu

1.概述 大多数场景使用MVC都是阻塞式的,WebFlux使用的场景是异步非阻塞的 响应式编程是基于异步和事件驱动的非阻塞程序,只是垂直通过在JVM内启动少量线程扩展,而不是水平通过集群扩展. Spring Boot2.x 包含了一个新的spring-webflux模块,该模块包含对响应式HTTP和webSocket交互等程序的支持. 2.优势 微服务架构越来越火,Spring Boot是一大趋势,所以Spring Cloud是基于Spring Boot的,所以学好Spring Boot Web

摘记: 1.map -- 转换  有些服务端的接口设计,会在返回的数据外层包裹一些额外信息,这些信息对于调试很有用,但本地显示是用不到的.使用 map() 可以把外层的格式剥掉,只留下本地会用到的核心格式.代码大致形式: api.getData() .map(response -> response.data) .subscribeOn(Schedulers.io()) .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) .subscribe(observer)

简书地址 http://www.jianshu.com/p/2badfbb3a33b 描述 RxJava 1.X RxJava 2.X package包名 rx.xxx io.reactivex.xxx Reactive Streams规范 1.X早于Reactive Streams规范出现,仅部分支持规范 完全支持 Backpressure 背压 对背压的支持不完善 Observable设计为不支持背压新增Flowable支持背压 null空值 支持 不再支持null值,传入null值会抛出 

02:WebFlux 快速入门实践 Spring Boot 2.0 spring.io 官网有句醒目的话是: BUILD ANYTHING WITH SPRING BOOT Spring Boot (Boot 顾名思义,是引导的意思)框架是用于简化 Spring 应用从搭建到开发的过程.应用开箱即用,只要通过一个指令,包括命令行 java -jar .SpringApplication 应用启动类 . Spring Boot Maven 插件等,就可以启动应用了.另外,Spring Boot 强

摘要: 原创出处 https://www.bysocket.com 「公众号:泥瓦匠BYSocket 」欢迎关注和转载,保留摘要,谢谢! 02:WebFlux 快速入门实践 文章工程: JDK 1.8 Maven 3.5.2 Spring Boot 2.1.3.RELEASE 工程名:springboot-webflux-1-quickstart 工程地址:见文末 一.Spring Boot 2.0 spring.io 官网有句醒目的话是: BUILD ANYTHING WITH SPRING

背压(backpressure)监控 本文翻译自Back Pressure Monitoring --------------------------------------------------- Flink的web接口提供了监控运行job的背压行为的功能 一.背压(back pressure) 如果你看到了一个任务的back pressure警告(如过高),则意味着该任务产生数据的速度要高于下游Operator消化的速度.数据沿着job的数据流图向下游流动(如从source到sink),而

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

RxJava2实战--第八章 RxJava的背压 1 背压 在RxJava中,会遇到被观察者发送消息太快以至于它的操作符或者订阅者不能及时处理相关的消息,这就是典型的背压(Back Pressure)场景. BackPressure经常被翻译为背压,背压的字面意思比较晦涩,难以理解.它是指在异步场景下,被观察者发送事件速度远快于观察者处理的速度,从而导致下游的buffer溢出,这种现象叫做背压. 产生条件: 异步,被观察者和观察者处于不同的线程中. 被观察者发送消息的速度远远快于观察者处理的的数

1.为什么引入Backpressure 默认情况下,Spark Streaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据,计算过程中会出现batch processing time > batch interval的情况,其中batch processing time 为实际计算一个批次花费时间, batch interval为Streaming应用设置的批处理间隔.这意味着Spark Streaming的数据接收速率高于Spark从队列中移除数据的速率,也就是数据处理能力低,在设置

akka-stream原则上是一种推式(push-model)的数据流.push-model和pull-model的区别在于它们解决问题倾向性:push模式面向高效的数据流下游(fast-downstream-subscriber),pull model倾向高效的上游(fast-upstream-publisher).现实中速度同等的上下游并不多见,不匹配的上下游速度最终造成数据丢失.如果下游的subscriber无法及时接收由publisher向下游推送的全部数据,那么无论有多大的缓冲区,最终

这几天上海快下了五天的雨☔️☔️☔️☔️,淅淅沥沥,郁郁沉沉.     一共存在四个api: Source.actorRef,返回actorRef,该actorRef接收到的消息,将被下游消费者所消费. Sink.actorRef,接收actorRef,做为数据流下游消费节点. Source.actorPublisher,返回actorRef,使用于reactive stream的Publisher. Sink.actorSubscriber,使用于reactive stream的Subscri

概述 什么是 Spring WebFlux, 它是一种异步的, 非阻塞的, 支持背压(Back pressure)机制的Web 开发框架. 要深入了解 Spring WebFlux, 首先要了知道 Reactive Stream, 和命令式编程相较而言, 只是另一种编程姿势. 滚床单的姿势有很多种, 目的都一样. WebFlux 支持两种编程风(姿)格(势) 使用@Controller这种基于注解的姿势, 与Sring MVC的姿势相同 基于Java 8 Lambda的函数式编程风格 注意: 上

akka-stream原则上是一种推式(push-model)的数据流.push-model和pull-model的区别在于它们解决问题倾向性:push模式面向高效的数据流下游(fast-downstream-subscriber),pull model倾向高效的上游(fast-upstream-publisher).现实中速度同等的上下游并不多见,不匹配的上下游速度最终造成数据丢失.如果下游的subscriber无法及时接收由publisher向下游推送的全部数据,那么无论有多大的缓冲区,最终