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(chǎn)品經(jīng)理的話，寫代碼做需求。

正常打工

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(fā)話了：對手公司已經(jīng)榮華富貴了，我們也得抓緊，發(fā)財發(fā)財發(fā)財！

于是產(chǎn)品經(jīng)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(tài)，感受到了 壓力 。

有壓力了

那把這個場景類比到程序系統(tǒng)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。

服務調用

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(chǎn)品經(jīng)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？

跟上級們反映一下，工作量太多

實在欺人太甚的話，直接甩下一句話：勞資不干了！

當然，對于領導來說，可能也會給你兩種結果：

傾聽你的反饋，動態(tài)調整你的工作量，先讓你做高優(yōu)先級的需求，其他的排到后面慢慢做。

愛干不干，不干滾蛋！

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(tǒng)中，就是根據(jù)服務處理方的處理能力和狀態(tài)動態(tài)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(jiān)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。

反向壓力

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(tǒng)的各節(jié)點處于持續(xù)的正常工作狀態(tài)。

如果不使用反向壓力，只能人為去評估系統(tǒng)中各個節(jié)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(chǎn)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(tǒng)中的節(jié)點變化是不可控的，可能現(xiàn)在的系統(tǒng)狀態(tài)很穩(wěn)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！

新服務調用方

因此，如今動態(tài)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(xiàn)。

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(xiàn)異步非阻塞、低延遲、高吞吐量的處理系統(tǒng)。

此外，反向壓力的思想也很實用，比如 TCP 網(wǎng)絡協(xié)議的流量和擁塞控制中，實際是由發(fā)送方和接收方共同確認數(shù)據(jù)包滑動窗口的大小，從而控制傳輸包的速率。

TCP 協(xié)議數(shù)據(jù)包傳輸

因此，反向壓力還是很值得學習的！

至于它如何實現(xiàn)，還是有很大學問的，不同框架的實現(xiàn)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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以上就是本期分享。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的反向压力的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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