flink 反压原理 详细

Flink 的反压机制是非常重要的功能，它可以避免下游算子处理不过来而导致数据积压、OOM等问题，提高系统的稳定性。下面详细介绍 Flink 的反压原理。

首先需要了解两个概念：

1. 水位线（Watermark）

Flink 中的 Watermark 是一种衡量事件时间进展的机制，通常是在数据流中插入带有时间戳的特殊记录。Watermark 代表着事件时间已经达到了某个特定的时间点，这个时间点之前的数据都已经到达了 Flink 系统。因此，当一个 Watermark 到达某个算子时，这个算子可以清空所有事件时间小于这个 Watermark 的数据。

2. 算子的并行度（Parallelism）

对于一个算子来说，它的并行度就是它所关联的子任务个数，每个子任务处理数据的能力是相同的。

基于上述概念，Flink 的反压机制主要包括以下几个步骤：

1. 下游算子向上游算子发送水位线信号

当下游算子处理数据的能力跟不上上游算子的数据生产速率时，下游算子会向上游算子发送水位线信号，告诉上游算子当前下游算子的处理能力。

2. 上游算子根据水位线信号调整数据生产速率

上游算子会根据收到的水位线信号来动态调整数据生产速率，以确保数据流的速率不会超过下游算子的处理能力。通常情况下，上游算子会降低数据生产速率，以满足下游算子的处理能力。

3. 上游算子发送新的水位线信号

当上游算子调整了数据生产速率之后，会重新产生新的数据，并且发送新的水位线信号。下游算子会根据新的水位线信号来更新自己的处理状态，继续处理新的数据。

需要注意的是，Flink 的反压机制只在事件时间模式下生效。在处理时间模式下，由于没有 Watermark 的概念，Flink 无法判断下游算子的处理能力，因此反压机制也不会生效。

总之，Flink 的反压机制通过基于水位线的流控来实现，可以避免下游算子处理不过来的情况，提高系统的稳定性和可靠性。