How to identify the source of backpressure? 07 Jul 2021 Piotr Nowojski (@PiotrNowojski) What is backpressure? Why should I care about backpressure? Why shouldn’t I care about backpressure? How to detect and track down the source of backpressure? W
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
我是Spring Web-Flux的首发.我写了一个控制器如下： @RestController public class FirstController { @GetMapping("/first") public Mono<String> getAllTweets() { return Mono.just("I am First Mono") } } 我知道其中一个反应性好处是Backpress
我是反应式编程世界的新手,我正在尝试使用rxjava 2创建一个简单的背压感知消息处理. 以下是我想要实现的工作流程： >可循环继续字符串流. >执行耗时的操作并将消息更改为另一个字符串>执行另一个耗时的操作. 现在我使用以下代码： { Flowable.create(subscriber -> {
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Stre
最近用到spark 接kafka数据落到kudu里，如果用默认spark 参数，会出现一些问题，下面是在生产上调优后的一些参数，供参考 //推测执行spark.locality.wait=2sspark.speculation=truespark.speculation.interval=300sspark.speculation.quantile=0.9spark.speculation.multiplier=1.5 //常见
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
