如何分析及處理 Flink 反壓？

反壓（backpressure）是實時計算應用開發中，特別是流式計算中，十分常見的問題。反壓意味着數據管道中某個節點成爲瓶頸，處理速率跟不上上游發送數據的速率，而需要對上游進行限速。由於實時計算應用通常使用消息隊列來進行生產端和消費端的解耦，消費端數據源是 pull-based 的，所以反壓通常是從某個節點傳導至數據源並降低數據源（比如 Kafka consumer）的攝入速率。 關於 Flink

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