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Spark Streaming 反壓機制(Back Pressure)

Spark Streaming 反壓機制是1.5版本推出的特性，用來解決處理速度比攝入速度慢的情況，簡單來講就是做流量控制。當批處理時間(Batch Processing Time)大于批次間隔(Batch Interval，即 BatchDuration)時,說明處理數據的速度小于數據攝入的速度，持續時間過長或源頭數據暴增，容易造成數據在內存中堆積，最終導致Executor OOM。反壓就是來解決這個問題的。

spark streaming的消費數據源方式有兩種：

當然，在事先經過壓測，且流量高峰不會超過預期的情況下，設置這些參數一般沒什么問題。但最大值，不代表是最優值，最好還能根據每個批次處理情況來動態預估下個批次最優速率。

在Spark 1.5.0以上，就可通過背壓機制來實現。開啟反壓機制，即設置spark.streaming.backpressure.enabled為true，Spark Streaming會自動根據處理能力來調整輸入速率，從而在流量高峰時仍能保證最大的吞吐和性能

Spark Streaming的反壓機制中，有以下幾個重要的組件：

1. 當前批次任務處理完成的時間戳 （processingEndTime）
2. 該批次從第一個 job 到最后一個 job 的實際處理時長 （processingDelay）
3. 該批次的調度時延，即從被提交到 JobScheduler 到第一個 job 開始處理的時長（schedulingDelay）
4. 該批次輸入數據的總條數（numRecords）

* 反壓機制真正起作用時需要至少處理一個批：由于反壓機制需要根據當前批的速率，預估新批的速率，所以反壓機制真正起作用前，應至少保證處理一個批。

* 如何保證反壓機制真正起作用前應用不會崩潰：要保證反壓機制真正起作用前應用不會崩潰,需要控制每個批次最大攝入速率。若為Direct Stream，如Kafka Direct Stream,則可以通過spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition參數來控制。此參數代表了 每秒每個分區最大攝入的數據條數。假設BatchDuration為10秒,spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition為12條,kafka topic 分區數為3個，則一個批(Batch)最大讀取的數據條數為360條(3*12*10=360)。同時，需要注意，該參數也代表了整個應用生命周期中的最大速率，即使是背壓調整的最大值也不會超過該參數。

反壓相關的參數