反向压力!
一個有趣的編程小知識
大家好,我是魚皮,今天分享一個實用的編程小知識 —— 反向壓力。
在介紹反向壓力前,我們先聊聊什么是壓力?
什么是壓力?
我是一個打工人,日常工作就是聽產品經理的話,寫代碼做需求。
正常情況下,我每天能寫 500 行代碼,一周能做完 1 個需求就不錯了。
但如果某天,領導突然發話了:對手公司已經榮華富貴了,我們也得抓緊,發財發財發財!
于是產品經理收到了更多來自領導的需求,也就給我安排了更多的需求。但我畢竟能力有限,每天只能寫那么幾行代碼,因此只能每天加班苦不堪言,整個人處于超負荷狀態,感受到了 壓力 。
那把這個場景類比到程序系統中,就是服務調用方對服務提供者的壓力,或者說是請求方對處理方的壓力。每個服務單位時間的處理能力是有限的,一旦請求量過大,服務的壓力就會逐漸增大(可能是內存等資源不斷被占用),嚴重時會導致服務停機。
也可以把整個過程理解為泳池蓄水吧,進水管比排水管的水量更大,那泳池一會兒就水滿溢出了。
了解什么是壓力后,反向壓力就很簡單了。
什么是反向壓力?
先接著做個比喻,假如領導和產品經理要給我增加過多的工作量,那我干嘛要傻傻的默默忍受呢?不是還有其他選擇么?
當然,對于領導來說,可能也會給你兩種結果:
顯然第一種情況比較好對吧。這便是反向壓力(Back Pressure),又叫 背壓 。
類比到程序系統中,就是根據服務處理方的處理能力和狀態動態地調整調用方的請求頻率。
可以是處理方 主動通知 調用方:哦我壓力太大了、活干不完了!然后調用方可以減少請求頻率。
也可以是調用方 被動監測 處理方:看見員工開始摸魚了,肯定是工作不飽和!然后調用方可以逐漸增大請求頻率。
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反向壓力的好處
反向壓力實際上是 流量控制 的一種解決方案,可以使得調用方和處理方的能力相匹配,從而保護系統的各節點處于持續的正常工作狀態。
如果不使用反向壓力,只能人為去評估系統中各個節點能承受的壓力,再給每個服務調用者的調用頻率加一個 固定 的限制。限制設小了,就很容易產生資源浪費;限制設大了,服務又可能承受不住,導致掛掉或被剔除。
而且最致命的是,系統中的節點變化是不可控的,可能現在的系統狀態很穩定,但如果突然多了個服務調用方,就又增加了服務提供者的壓力。而這種壓力沒有被感知到,才是最恐怖的!
因此,如今動態流控、甚至是智能流控也被應用的越來越廣泛。
反向壓力的應用
有流量控制的需求,就會有反向壓力的身影。
我是從一本 實時流式計算 的書籍中第一次真正了解到反向壓力的概念,這也是它應用最廣泛的領域,像幾個流處理框架 Flink、Spark Streaming、Storm 中,都有相應的反向壓力實現。
反向壓力的概念也被廣泛應用于 反應式編程(Reactive Programming)中,比如 Spring WebFlux、RxJava 框架等,可以實現異步非阻塞、低延遲、高吞吐量的處理系統。
此外,反向壓力的思想也很實用,比如 TCP 網絡協議的流量和擁塞控制中,實際是由發送方和接收方共同確認數據包滑動窗口的大小,從而控制傳輸包的速率。
因此,反向壓力還是很值得學習的!
至于它如何實現,還是有很大學問的,不同框架的實現方式也不同,大家可以自行了解。(等我學好了再分享哈哈)
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總結
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