咱们从头到尾讲一次 Flink 网络流控和反压剖析 (yq.aliyun.com)

【简介】

首先我们可以看下这张最精简的网络流控的图，Producer 的吞吐率是 2MB/s，Consumer 是 1MB/s，这个时候我们就会发现在网络通信的时候我们的 Producer 的速度是比 Consumer 要快的，有 1MB/s 的这样的速度差，假定我们两端都有一个 Buffer，Producer 端有一个发送用的 Send Buffer，Consumer 端有一个接收用的 Receive Buffer，在网络端的吞吐率是 2MB/s，过了 5s 后我们的 Receive Buffer 可能就撑不住了，这时候会面临两种情况：

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由 @可耐芊小仙女 2019-11-15 15:23 / 0个评论
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JVM 剖析花园：1 - 锁粗化及循环 (www.diguage.com)
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Python源码剖析：深度探索Cpython对象 (www.52nlp.cn)
Python是一门备受推崇的脚本语言，以其简单的语法和全面的功能而著称，可快速实现各种业务。本文从 CPython 对象构造器入手，介绍了浮点数对象在 CPython 底层数据结构中的表现形式以及对象创建的过程。通过进一步了解 CPython 动态性的实现方式，读者可望在阅读 CPython 源码后提升编写高质量代码的能力。
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深入剖析 Spring 核心数据结构：BeanDefinition (www.diguage.com)
林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）说：“我从心底认为，优秀的程序员与平庸的程序员之间的区别，是在于认为自己的代码重要还是数据结构更加重要。平庸的程序员眼里只有代码，优秀的程序员则关注数据结构及之前的关系。” 也许很多人觉得 Spring 神秘莫测，但是如果了解了它的核心数据结构，很多问题迎刃而解。
Spring 中两个数据结构最核心：① BeanDefinition，用于表示 Bean 的定义；② BeanFactory，用于表示整个 IoC 容器。
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深入剖析 Spring 核心数据结构：BeanFactory (www.diguage.com)
在 深入剖析 Spring 核心数据结构：BeanDefinition 中，介绍了 BeanDefinition。网上很多文章介绍 BeanDefinition 的 API，本文要反其道而行之，从内部属性来分析一下。
by @技术头条 2023-07-02 23:40 查看详情
图解 Flink 滚动窗口、会话窗口和滑动窗口 (www.awaimai.com)
Flink 作业中的窗口是指一种对无限数据流设置有限数据集，从而实现了处理无线数据流的机制。

窗口本身只是个划分数据集的依据，它并不存储数据。

当我们需要在时间窗口维度上对数据进行聚合时，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理。

窗口主要有两种，一种基于时间的时间窗口（TimeWindow），一种基于数量的计数窗口（CountWindow），计数窗口与时间无关，本文主要讨论时间窗口。
by @技术头条 2022-08-19 00:16 查看详情
Flink 在又拍云日志批处理中的实践 (zhuanlan.zhihu.com)
在选用 Flink 前，我们对日志批处理的整个业务需求分为三步：数据源采集、日志处理、结果的保存。我们的日志量在 100G/h，单机服务处理速度慢、扩容不方便，一些相似的需求都是以编码形式完成的。另外，数据处理流程复杂，需要在多个服务间流转，迫切需要一个方案来解决问题……
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Flink 双流 Join 的3种操作示例 (developer.aliyun.com)
在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时，两表 join 是非常常见的操作。同理，在流式处理作业中，有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。
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快手基于 Apache Flink 的优化实践 (developer.aliyun.com)
本次内容主要分为三部分，首先介绍流式计算的基本概念， 然后介绍 Flink 的关键技术，最后讲讲 Flink 在快手生产实践中的一些应用，包括实时指标计算和快速 failover。
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