反压，三极管的反压是指什么

本文目录一览

1，三极管的反压是指什么
2，什么叫反压
3，三轴试验中反压是什么
4，反压的单位
5，车刀反压是什么回事
6，关于flink反压
7，Counter pressure是什么意思
8，Flink 精选如何分析及处理反压
9，counter pressure反压是什么意思
10，什么叫反压碰到反压股价是不是继续下跌

1，三极管的反压是指什么

三极管的耐压

三极管的反压是指什么

2，什么叫反压

反压：管道出口压强。静压：是流体相对静压而言的，静止时产生的压强。总压=动压+静压。

什么叫反压

3，三轴试验中反压是什么

就是孔隙水压力，三轴试验时加反压可以使试样中的气体被压缩到很小的体积，近似地认为试样是饱和的；至于为什么叫反压，因为这是相对于围压这个“正压”而言的，你加了反压，有一部分围压就被抵消掉了，所以你实际所加的围压应该是净围压+反压的值. 我复杂的其实你可以自己百度看看的

三轴试验中反压是什么

4，反压的单位

Psi。系统压力的单位有：巴(Bar)、兆帕Mpa和磅/平方英吋psi，其中Psi（磅/平方英吋）是反压的单位。反压力发可以用经验公式F=pA计算，其中A为工件的平面面积，反压是指对管道中流体的抵御或反向作用力，导致丧失摩擦力和压力降低。

5，车刀反压是什么回事

在车内孔的时候因为排屑空间不足，铁屑从车刀上面经过时排不出去，经常会缠在车刀上，车刀反压就是将车刀刃口朝下，车床主轴反转，这样车的时候铁屑会因为重力的作用往下掉，不会从车刀上经过，缠在车刀上的几率就小很多。车出来的表面也要好些，这种车法就是要注意将刀架锁紧。

左刀和右刀

6，关于flink反压

什么是反压：算子的sub_task需要处理的数据量 > 能够处理的数据量反压的危害：1.任务处理性能出现瓶颈 2.Checkpoint时间长或者失败（barrier要花很长时间对齐） 3.整个任务会卡住如何判断出现反压：反压主要出现在算子反压：在 Flink web ui 中，定位到一个具体的算子之后，查看 BackPressure 模块，通过颜色和数值来判断任务的繁忙和反压情况。若颜色为红色，表示当前算子繁忙，有反压的情况；若颜色为绿色，标识当前算子不繁忙，没有反压。哪些原因会造成反压： 1.数据倾斜：当前算子的每个 sub-task 只能处理 1w qps 的数据，而由于数据倾斜，这个算子的其中一些 sub-task 平均算下来 1s 需要处理 2w 条数据，但是实际只能处理 1w 条，从而反压。比如有时候 keyby 的 key 设置的不合理。 2.算子性能问题：下游整个整个算子 sub-task 的处理性能差，输入是 1w qps，当前算子的 sub-task 算下来平均只能处理 1k qps，因此就有反压的情况。比如算子需要访问外部接口，访问外部接口耗时长。解决反压的办法： 1.限制数据源的消费数据速度。比如在事件时间窗口的应用中，可以自己设置在数据源处加一些限流措施，让每个数据源都能够够匀速消费数据，避免出现有的 Source 快，有的 Source 慢，导致窗口 input pool 打满，watermark 对不齐导致任务卡住。 2. 关闭 Checkpoint。关闭 Checkpoint 可以将 barrier 对齐这一步省略掉，促使任务能够快速回溯数据。我们可以在数据回溯完成之后，再将 Checkpoint 打开。

7，Counter pressure是什么意思

提供counter pressure使用的状况，以为参考，楼主的情况是否类似。counter pressure:反压食品工业中，瓶装罐头制造以加压杀菌釜杀菌法杀菌时，以121℃杀菌，在冷却阶段时，内容物温度尚高，需以压缩空气加压，以防止瓶盖脱落。此一压力称反压(counter pressure)。

最好是有上下文根据字面应该是背压或是后座压力

8，Flink 精选如何分析及处理反压

反压（backpressure）是流式计算中十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。反压并不会直接影响作业的可用性，它表明作业处于亚健康的状态，有潜在的性能瓶颈并可能导致更大的数据处理延迟。通常来说，对于一些对延迟要求不高或者数据量较少的应用，反压的影响可能并不明显。然而对于规模比较大的 Flink 作业，反压可能会导致严重的问题。网络流控的实现：动态反馈/自动反压 Flink 的数据交换有3种：① 同一个 Task 的数据交换，② 不同 Task 同 JVM 下的数据交换，③ 不同 Task 且不同 TaskManager 之间的交换。通过算子链 operator chain 串联多个算子，主要作用是避免了序列化和网络通信的开销。在 TaskA 中，算子输出的数据首先通过 record Writer 进行序列化，然后传递给 result Partition 。接着，数据通过 local channel 传递给 TaskB 的 Input Gate，然后传递给 record reader 进行反序列。与上述（2）的不同点是数据先传递给 netty ，通过 netty 把数据推送到远程端的 Task 。 1.5 版本之前是采用 TCP 流控机制，而没有采用feedback机制。发送端 Flink 有一层Network Buffer，底层用Netty通信即有一层Channel Buffer，最后Socket通信也有Buffer，同理接收端也有对应的3级 Buffer。Flink （before V1.5）实质是利用 TCP 的流控机制来实现 feedback 。 TCP报文段首部有16位窗口字段，当接收方收到发送方的数据后，ACK响应报文中就将自身缓冲区的剩余大小设置到放入16位窗口字段。该窗口字段值是随网络传输的情况变化的，窗口越大，网络吞吐量越高。参考：1. 【计算机网络】3.1 运输层 - TCP/UDP协议 2. Apache Flink 进阶教程（七）：网络流控及反压剖析例子：TCP 利用滑动窗口限制流量步骤1 ：发送端将 4，5，6 发送，接收端也能接收全部数据。步骤2 ：consumer 消费了 2 ，接收端的窗口会向前滑动一格，即窗口空余1格。接着向发送端发送 ACK = 7、window = 1 。步骤3：发送端将 7 发送后，接收端接收到 7 ，但是接收端的 consumer 故障不能消费数据。这时候接收端向发送端发送 ACK = 8、window = 0 ，由于这个时候 window = 0，发送端是不能发送任何数据，也就会使发送端的发送速度降为 0。在 Flink 层面实现反压机制，通过 ResultPartition 和 InputGate 传输 feedback 。 Storm 在每一个 Bolt 都会有一个监测反压的线程（Backpressure Thread），这个线程一但检测到 Bolt 里的接收队列（recv queue）出现了严重阻塞就会把这个情况写到 ZooKeeper 里，ZooKeeper 会一直被 Spout 监听，监听到有反压的情况就会停止发送。因此，通过这样的方式匹配上下游的发送接收速率。组件 RateController 监听负责监听“OnBatchCompleted”事件，然后从中抽取processingDelay 及schedulingDelay信息。RateEstimator 依据这些信息估算出最大处理速度（rate），最后由基于Receiver的Input Stream 将 rate 转发给 Executor 的 BlockGenerator，并更新RateLimiter 。 Flink、Storm、Spark Streaming 的反压机制都采用动态反馈/自动反压原理，可以动态反映节点限流情况，进而实现自动的动态反压。 Flink Web UI 的反压监控提供了 Subtask 级别的反压监控。监控的原理是通过Thread.getStackTrace() 采集在 TaskManager 上正在运行的所有线程，收集在缓冲区请求中阻塞的线程数（意味着下游阻塞），并计算缓冲区阻塞线程数与总线程数的比值 rate 。其中，rate < 0.1 为 OK，0.1 <= rate <= 0.5 为 LOW，rate > 0.5 为 HIGH。 Network 和 task I/O metrics 是轻量级反压监视器，用于正在持续运行的作业，其中一下几个 metrics 是最有用的反压指标。采用 Metrics 分析反压的思路：如果一个 Subtask 的发送端 Buffer 占用率很高，则表明它被下游反压限速了；如果一个 Subtask 的接受端 Buffer 占用很高，则表明它将反压传导至上游。下表把 inPoolUsage 分为 floatingBuffersUsage 和 exclusiveBuffersUsage ，并且总结上游 Task outPoolUsage 与 floatingBuffersUsage 、 exclusiveBuffersUsage 的关系，进一步的分析一个 Subtask 和其上游 Subtask 的反压情况。上述主要通过 TaskThread 定位反压，而分析反压原因类似一个普通程序的性能瓶颈。通过 Web UI 各个 SubTask 的 Records Sent 和 Record Received 来确认，另外 Checkpoint detail 里不同 SubTask 的 State size 也是一个分析数据倾斜的有用指标。解决方式把数据分组的 key 进行本地/预聚合来消除/减少数据倾斜。对 TaskManager 进行 CPU profile ，分析 TaskThread 是否跑满一个 CPU 核：如果没有跑满，需要分析 CPU 主要花费在哪些函数里面，比如生产环境中偶尔会卡在 Regex 的用户函数（ReDoS）；如果没有跑满，需要看 Task Thread 阻塞在哪里，可能是用户函数本身有些同步的调用，可能是 checkpoint 或者 GC 等系统活动。 TaskManager JVM 各区内存不合理导致的频繁 Full GC 甚至失联。可以加上 -XX:+PrintGCDetails 来打印 GC 日志的方式来观察 GC 的问题。推荐TaskManager 启用 G1 垃圾回收器来优化 GC。

9，counter pressure反压是什么意思

我不是学这方面的，但是我认为这个是“压力差的意思”它后面还有没有什么词？一般都翻译成“差压——”比如“counter pressure casting”翻译为“差压铸造”我也仅仅知道这些了

10，什么叫反压碰到反压股价是不是继续下跌

股市的反压是指股价在上升的过程中遇到的一些使股价回抽的压力,这些压力主要来源于曾经的支撑位,或者是均线位.比如最近几个月的这轮上涨行情中,1300点股市就受到了反压,从1299开始反抽到1250点.1300正是历史几年的支撑位碰到反压股票往往会下跌,但下跌的幅度和时间就不一定了.需要考虑多方面的综合因数.

股市的反压是指股价在上升的过程中遇到的一些使股价回抽的压力，这些压力主要来源于曾经的支撑位，或者是均线位。比如最近几个月的这轮上涨行情中,3150点股市就受到了反压,从3150开始反抽到2800点。3000正是历史几年的支撑位碰到反压股票往往会下跌，但下跌的幅度和时间就不一定了。需要考虑多方面的综合因数。