一、背压

1.1、背压机制产生的背景

背压(back pressure)机制主要用于解决流处理系统中，业务流量在短时间内剧增，造成巨大的流量毛刺，数据流入速度远高于数据处理速度，对流处理系统构成巨大的负载压力的问题。

如果不能处理流量毛刺或者持续的数据过高速率输入，可能导致Executor端出现OOM的情况或者任务崩溃。

二、SparkStreaming的背压机制

2.1、spark1.5之前

就是 通过限制最大消费速度（这个要人为压测预估）

2.1.1、receiver模式

可以配置spark.streaming.receiver.maxRate参数来限制每个receiver没每秒最大可以接收的数据量

2.1.2、direct模式

可以配置 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来限制每个kafka分区最多读取的数据量。

2.1.3、缺点

• 实现需要进行压测，来设置最大值。参数的设置必须合理，如果集群处理能力高于配置的速率，则会造成资源的浪费。
• 参数需要手动设置，设置过后必须重启streaming服务。

2.2、spark1.5之后

新版的背压机制不需要手动干预，spark streaming 能够根据当前数据量以及集群状态来预估下个批次最优速率。

2.2.1、一些相关的参数

• 开启背压机制：设置spark.streaming.backpressure.enabled 为true，默认为false
• 启用反压机制时每个接收器接收第一批数据的初始最大速率。默认值没有设置 spark.streaming.backpressure.initialRate
• 速率估算器类，默认值为 pid ，目前 Spark 只支持这个，大家可以根据自己的需要实现 spark.streaming.backpressure.rateEstimator
• 用于响应错误的权重（最后批次和当前批次之间的更改）。默认值为1，只能设置成非负值。weight for response to “error” (change between last batch and this batch) spark.streaming.backpressure.pid.proportional
• 错误积累的响应权重，具有抑制作用（有效阻尼）。默认值为 0.2 ，只能设置成非负值。weight for the response to the accumulation of error. This has a dampening effect. spark.streaming.backpressure.pid.integral
• 对错误趋势的响应权重。 这可能会引起 batch size 的波动，可以帮助快速增加/减少容量。默认值为0，只能设置成非负值。weight for the response to the trend in error. This can cause arbitrary/noise-induced fluctuations in batch size, but can also help react quickly to increased/reduced capacity. spark.streaming.backpressure.pid.derived
• 可以估算的最低费率是多少。默认值为 100，只能设置成非负值。 spark.streaming.backpressure.pid.minRate

三、Flink背压机制

flink 的背压特性是逐渐反向背压，从下游的算子开始逐渐排查是哪个算子处理数据处理不过来了。 然后上游减缓发送速度。当fink自动逐级背压处理不过来的时候就需要人为手动来干预了。

3.1、背压实现

3.1.1、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()。

下面是官方提供的示意图：

3.1.2、Sample

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。在Web界面中看到的比率表示在内部方法调用中有多少堆栈跟踪被阻塞，例如，0.01表示该方法中只有1个被卡住。状态和比率的对照如下：

• OK：0 <= Ratio <= 0.10
• LOW：0.10 <Ratio <= 0.5
• HIGH：0.5 <Ratio <= 1

为了不使堆栈跟踪样本对 TaskManager 负载过高，每60秒会刷新采样数据。

3.1.3、配置

可以使用以下配置 JobManager 的采样数：

• web.backpressure.refresh-interval，统计数据被废弃重新刷新的时间（默认值：60000，1分钟）。
• web.backpressure.num-samples，用于确定背压的堆栈跟踪样本数（默认值：100）。
• web.backpressure.delay-between-samples，堆栈跟踪样本之间的延迟以确定背压（默认值：50，50ms）。

3.2、如何定位背压

3.2.1、在web页面发现fink的checkpoint生成超时, 失败。

3.2.2、查看jobmanager日志

3.2.3、 BackPressure界面

背压状态可以大致锁定背压可能存在的算子，但具体背压是由于当前Task自身处理速度慢还是由于下游Task处理慢导致的，需要通过metric监控进一步判断。

**原理：**BackPressure界面会周期性的对Task线程栈信息采样，通过线程被阻塞在请求Buffer的频率来判断节点是否处于背压状态。计算缓冲区阻塞线程数与总线程数的比值 rate。其中，rate < 0.1 为 OK，0.1 <= rate <= 0.5 为 LOW，rate > 0.5 为 HIGH。

3.2.4、Metrics 监控背压

缓冲区的数据处理不过来，barrier流动慢，导致checkpoint生成时间长, 出现超时的现象。input 和 output缓冲区都占满。

3.3、背压影响

首先，背压不会直接导致系统的崩盘，只是处在一个不健康的运行状态。

（1）背压会导致流处理作业数据延迟的增加。

（2）影响到Checkpoint，导致失败，导致状态数据保存不了，如果上游是kafka数据源，在一致性的要求下，可能会导致offset的提交不上。

原理: 由于Flink的Checkpoint机制需要进行Barrier对齐，如果此时某个Task出现了背压，Barrier流动的速度就会变慢，导致Checkpoint整体时间变长，如果背压很严重，还有可能导致Checkpoint超时失败。

（3）影响state的大小，还是因为checkpoint barrier对齐要求。导致state变大。

原理: 接受到较快的输入管道的barrier后，它后面数据会被缓存起来但不处理，直到较慢的输入管道的barrier也到达。这些被缓存的数据会被放到state 里面，导致state变大。

3.4、如何解决背压现象？

Flink不需要一个特殊的机制来处理背压，因为Flink中的数据传输相当于已经提供了应对背压的机制。所以只有从代码上与资源上去做一些调整。

（1）背压部分原因可能是由于数据倾斜造成的，我们可以通过 Web UI 各个 SubTask 的 指标值来确认。Checkpoint detail 里不同 SubTask 的 State size 也是一个分析数据倾斜的有用指标。解决方式把数据分组的 key 预聚合来消除数据倾斜。

（2）代码的执行效率问题，阻塞或者性能问题。

（3）TaskManager 的内存大小导致背压。

四、对比总结

参考：
https://blog.csdn.net/may_fly/article/details/103922862
https://www.zhihu.com/question/345381979

最后

以上就是震动雪碧为你收集整理的面试题：Flink反压机制及与Spark Streaming的区别一、背压二、SparkStreaming的背压机制三、Flink背压机制四、对比总结的全部内容，希望文章能够帮你解决面试题：Flink反压机制及与Spark Streaming的区别一、背压二、SparkStreaming的背压机制三、Flink背压机制四、对比总结所遇到的程序开发问题。

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