反壓並不會直接影響作業的可用性，它表明作業處於亞健康的狀態，有潛在的性能瓶頸並可能導致更大的數據處理延遲 。通常來說，對於壹些對延遲要求不高或者數據量較少的應用，反壓的影響可能並不明顯。然而對於規模比較大的 Flink 作業，反壓可能會導致嚴重的問題。
網絡流控的實現： 動態反饋/自動反壓
Flink 的數據交換有3種：① 同壹個 Task 的數據交換 ，② 不同 Task 同 JVM 下的數據交換 ，③ 不同 Task 且不同 TaskManager 之間的交換 。
通過 算子鏈 operator chain 串聯多個算子 ，主要作用是避免了 序列化 和 網絡通信 的開銷。
在 TaskA 中，算子輸出的數據首先通過 record Writer 進行序列化，然後傳遞給 result Partition 。接著，數據通過 local channel 傳遞給 TaskB 的 Input Gate，然後傳遞給 record reader 進行反序列。
與上述（2）的不同點是數據先傳遞給 netty ，通過 netty 把數據推送到遠程端的 Task 。
1.5 版本之前是采用 TCP 流控機制，而沒有采用feedback機制 。
發送端 Flink 有壹層Network Buffer，底層用Netty通信即有壹層Channel Buffer，最後Socket通信也有Buffer，同理接收端也有對應的3級 Buffer。Flink （before V1.5）實質是利用 TCP 的流控機制來實現 feedback ?。
TCP報文段首部有16位窗口字段，當接收方收到發送方的數據後，ACK響應報文中就將自身緩沖區的剩余大小設置到放入16位窗口字段 。該窗口字段值是隨網絡傳輸的情況變化的，窗口越大，網絡吞吐量越高。
參考：1. 計算機網絡3.1 運輸層 - TCP/UDP協議
2. Apache Flink 進階教程（七）：網絡流控及反壓剖析
例子：TCP 利用滑動窗口限制流量
步驟1 ：發送端將 4，5，6 發送，接收端也能接收全部數據。
步驟2 ：consumer 消費了 2 ，接收端的窗口會向前滑動壹格，即窗口空余1格。接著向發送端發送 ACK = 7、window = 1 。
步驟3：發送端將 7 發送後，接收端接收到 7 ，但是接收端的 consumer 故障不能消費數據。這時候接收端向發送端發送 ACK = 8、window = 0 ，由於這個時候 window = 0，發送端是不能發送任何數據，也就會使發送端的發送速度降為 0。
在 Flink 層面實現反壓機制，通過 ResultPartition 和 InputGate 傳輸 feedback 。
? Storm 在每壹個 Bolt 都會有壹個監測反壓的線程（Backpressure Thread），這個線程壹但檢測到 Bolt 裏的接收隊列（recv queue）出現了嚴重阻塞就會把這個情況寫到 ZooKeeper 裏，ZooKeeper 會壹直被 Spout 監聽，監聽到有反壓的情況就會停止發送 。因此，通過這樣的方式匹配上下遊的發送接收速率。
組件 RateController 監聽負責監聽“OnBatchCompleted”事件，然後從中抽取processingDelay 及schedulingDelay信息。RateEstimator 依據這些信息估算出最大處理速度（rate），最後由基於Receiver的Input Stream?將 rate 轉發給 Executor 的 BlockGenerator，並更新RateLimiter 。
Flink、Storm、Spark Streaming 的反壓機制都采用動態反饋/自動反壓原理，可以動態反映節點限流情況，進而實現自動的動態反壓。
Flink Web UI 的反壓監控提供了 Subtask 級別 的反壓監控。監控的原理是 通過Thread.getStackTrace() 采集在 TaskManager 上正在運行的所有線程，收集在緩沖區請求中阻塞的線程數（意味著下遊阻塞），並計算緩沖區阻塞線程數與總線程數的比值 rate 。其中，rate < 0.1 為 OK，0.1 <= rate <= 0.5 為 LOW，rate > 0.5 為 HIGH。
Network ?和? task I/O ?metrics 是輕量級反壓監視器，用於正在持續運行的作業，其中壹下幾個 metrics 是最有用的反壓指標。
采用 Metrics 分析反壓的思路： 如果壹個 Subtask 的發送端 Buffer 占用率很高，則表明它被下遊反壓限速了；如果壹個 Subtask 的接受端 Buffer 占用很高，則表明它將反壓傳導至上遊 。
下表把 inPoolUsage 分為?floatingBuffersUsage 和 exclusiveBuffersUsage ，並且總結上遊 Task?outPoolUsage 與?floatingBuffersUsage 、 exclusiveBuffersUsage 的關系，進壹步的分析壹個 Subtask 和其上遊 Subtask 的反壓情況。
上述主要通過 TaskThread 定位反壓，而分析反壓原因 類似壹個普通程序的性能瓶頸 。
通過 Web UI 各個 SubTask 的 Records Sent 和 Record Received 來確認 ，另外 Checkpoint detail 裏不同 SubTask 的 State size 也是壹個分析數據傾斜的有用指標。解決方式把數據分組的 key 進行本地/預聚合來消除/減少數據傾斜。
對 TaskManager 進行 CPU profile ，分析 TaskThread 是否跑滿壹個 CPU 核：如果沒有跑滿，需要分析 CPU 主要花費在哪些函數裏面，比如生產環境中偶爾會卡在 Regex 的用戶函數（ReDoS）；如果沒有跑滿，需要看 Task Thread 阻塞在哪裏，可能是 用戶函數本身有些同步的調用 ，可能是 checkpoint 或者 GC 等系統活動 。
TaskManager JVM 各區內存不合理導致的頻繁 Full GC 甚至失聯。可以加上?-XX:+PrintGCDetails 來打印 GC 日誌的方式來觀察 GC 的問題。推薦TaskManager 啟用 G1 垃圾回收器來優化 GC。