经常有人会问Flink如何处理背压问题。其实，答案很简单：Flink没用使用任何通用方案来解决这个问题，因为那根本不需要那样的方案。它利用自身作为一个纯数据流引擎的优势来优雅地响应背压问题。这篇文章，我们将介绍背压问题，然后我们将深挖Flink的运行时如何在task之间传输数据缓冲区内的数据以及流数据如何自然地两端降速来应对背压，最终将以一个小示例来演示它。
什么是背压
像Flink这样的流处理系统需要能够优雅地应对背压问题。背压通常产生于这样一种场景：当一个系统接收数据的速率高于它在一个瞬时脉冲内能处理的数据。许多日常问题都会导致背压。例如，垃圾回收卡顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者一个数据源可能生产数据的速度过快。背压如果不能得到正确地处理，可能会导致资源被耗尽或者甚至出现更糟的情况导致数据丢失。
让我们来看一个简单的例子。假设存在一个数据流pipeline作为source，一个流处理job，以及一个sink以每秒500万条记录的速度处理数据，整个流处理程序处于稳定的状态。如下图所示（一个黑色的条状代表1百万个记录，该图是系统中其中1秒的快照）：
在同一时间点，不管是流处理job还是sink，如果有1秒的卡顿，那么将导致至少500万条记录的积压。换句话说，source可能会产生一个脉冲，显示在一秒内数据的生产速度突然翻倍。
我们如何来应对类似这样的场景呢？当然，其中一种方案是删除这些元素。但数据丢失对许多流处理程序而言是不可接受的！这些应用要求exactly once的一致性。另一种方案是数据放在某个缓冲区内。缓冲区也需要被持久化，因为在失败的情况下，这些数据需要被重放 以防止数据丢失。理想情况下，这些数据应该被缓冲到某个持久化的channel里（例如，如果source本身提供持久化保证的情况下，可以是该source本身 – Apache Kafka是一个很不错的选择）。而理想的应对措施是：背压从sink到source的整个pipeline,同时对source进行限流来适配整个pipeline中最慢组件的速度，从而获得稳定状态：
Flink中的背压
Flink运行时的构造部件是operators以及streams。每一个operator消费一个中间/过渡状态的流，对它们进行转换，然后生产一个新的流。描述这种机制最好的类比是：Flink使用有效的分布式阻塞队列来作为有界的缓冲区。如同Java里通用的阻塞队列跟处理线程进行连接一样，一旦队列达到容量上限，一个相对较慢的接受者将拖慢发送者。
以下面这个示例（两个task组成的一个简单的flow）来看Flink如何应对背压：
1、记录“A”进入Flink，然后被Task 1处理
2、记录被序列化进缓冲区
3、缓冲区内的数据被移动到Task 2，task 2会从缓冲区内读取记录
这里有一个重要的事实：为了记录能被Flink处理，缓冲区必须是可用的
在Flink中这些分布式的队列被认为是逻辑流，而它们的有界容量可以通过每一个生产、消费流管理的缓冲池获得。缓冲池是缓冲区的集合，它们都可以在被消费完之后循环利用。这个观点很好理解：你从池里获取一个缓冲区，填进数据，然后在数据被消费后，将该缓冲区返还回缓冲池，之后你还可以再次使用它。
这些缓冲池的大小在运行时能动态变化。在不同的发送者/接收者存在不同的处理速度的情况下，网络栈里的内存缓冲区的数量（等于队列的容量）决定了系统能够提供的缓冲区的数量。Flink保证总是有足够的缓冲区提供给应用程序，但处理的速度是由用户的程序以及可用内存的数量决定的。内存越多，意味着系统可以轻松应对一定的瞬时背压（short periods，short GC）。越少的内存意味着需要对背压进行更多的“即时”响应（意思是，如果内存少缓冲区就容易被填满，那么需要立即作出响应，消费走数据才能应对这个问题）。
回到上面那个简单的示例：Task 1在其输出端被分配了一个缓冲池，Task 2在其输入端也有一个。如果当前有一个缓冲区可供序列化的“A”使用，我们就序列化它然后分配该缓冲区。
我们来看两种场景：
- 本地传输：如果task1和task2都运行在同一个工作节点（TaskManager），缓冲区可以被直接共享给下一个task，一旦task 2消费了数据它会被回收。如果task 2比task 1慢，buffer会以比task 1填充的速度更慢的速度进行回收从而迫使task 1降速。
- 远程传输：如果task 1和task 2运行在不同的工作节点上。一旦缓冲区内的数据被发送出去(TCP Channel)，它就会被回收。在接收端，数据被拷贝到输入缓冲池的缓冲区中，如果没有缓冲区可用，从TCP连接中的数据读取动作将会被中断。输出端通常以
watermark机制来保证不会有太多的数据在传输途中。如果有足够的数据已经进入可发送状态，会等到情况稳定到阈值以下才会进行发送。这可以保证没有太多的数据在路上。如果新的数据在消费端没有被消费（因为没有可用的缓冲区），这种情况会降低发送者发送数据的速度。
这个在固定大小的缓冲池之间的流示例，保证了Flink健壮的背压机制，从而使得task生产数据的速度跟消费的速度对等。
我们描述的这个方案可以从两个task之间的数据传输自然地扩展到更复杂的pipeline中，并保证背压在整个pipeline上扩散。
让我们来看一个简单的实验，它展示了Flink遇到背压问题后的表现。我们运行一个简单的生产者-消费者流拓扑，主要的功能是在本地的task之间传输数据，我们在task生产记录时改变它的速度。就本次测试而言，我们使用比默认配置更少的内存来使得背压问题得到凸显。我们为每个task配备两个大小为4096B(byte)的缓冲区。在通常的Flink部署场景中，task的缓冲区数量会比这更多，容量也会更大。另外，这个测试运行在单一的JVM中，但使用了完整的Flink功能栈。
下面这张图显示了：随着时间的改变，生产者（黄色线）和消费者（绿色线）基于所达到的最大吞吐（在单一JVM中每秒达到8百万条记录）的平均吞吐百分比。我们通过衡量task每5秒钟处理的记录数来衡量平均吞吐。
首先，我们运行生产者task到它最大生产速度的60%（我们通过Thread.sleep()来模拟降速）。消费者以同样的速度处理数据。然后，我们将消费task的速度降至其最高速度的30%。你就会看到背压问题产生了，正如我们所见，生产者的速度也自然降至其最高速度的30%。接着，我们对消费者停止人为降速，之后生产者和消费者task都达到了其最大的吞吐。接下来，我们再次将消费者的速度降至30%，pipeline给出了立即响应：生产者的速度也被自动降至30%。最后，我们再次停止限速，两个task也再次恢复100%的速度。这所有的迹象表明：生产者和消费者在pipeline中的处理都在跟随彼此的吞吐而进行适当的调整，这就是我们在流pipeline中描述的行为。
总结
Flink与持久化的source（例如kafka），能够为你提供即时的背压处理，而无需担心数据丢失。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。因此，Flink所获得的最大吞吐量由其pipeline中最慢的部件决定。
本文翻译自：http://data-artisans.com/how-flink-handles-backpressure/
