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反壓，三極管的反壓是指什么

來源：整理 時間：2023-08-18 09:59:28 編輯：智能門戶 手機版

本文目錄一覽

1，三極管的反壓是指什么

三極管的耐壓

三極管的反壓是指什么

2，什么叫反壓

反壓：管道出口壓強。靜壓：是流體相對靜壓而言的，靜止時產(chǎn)生的壓強?？倝?動壓+靜壓。

什么叫反壓

3，三軸試驗中反壓是什么

就是孔隙水壓力，三軸試驗時加反壓可以使試樣中的氣體被壓縮到很小的體積，近似地認(rèn)為試樣是飽和的；至于為什么叫反壓，因為這是相對于圍壓這個“正壓”而言的，你加了反壓，有一部分圍壓就被抵消掉了，所以你實際所加的圍壓應(yīng)該是凈圍壓+反壓的值. 我復(fù)雜的 其實你可以自己百度看看的

三軸試驗中反壓是什么

4，反壓的單位

Psi。系統(tǒng)壓力的單位有：巴(Bar)、兆帕Mpa和磅/平方英吋psi，其中Psi（磅/平方英吋）是反壓的單位。反壓力發(fā)可以用經(jīng)驗公式F=pA計算，其中A為工件的平面面積，反壓是指對管道中流體的抵御或反向作用力，導(dǎo)致喪失摩擦力和壓力降低。

5，車刀反壓是什么回事

在車內(nèi)孔的時候因為排屑空間不足，鐵屑從車刀上面經(jīng)過時排不出去，經(jīng)常會纏在車刀上，車刀反壓就是將車刀刃口朝下，車床主軸反轉(zhuǎn)，這樣車的時候鐵屑會因為重力的作用往下掉，不會從車刀上經(jīng)過，纏在車刀上的幾率就小很多。車出來的表面也要好些，這種車法就是要注意將刀架鎖緊。
左刀和右刀

6，關(guān)于flink反壓

什么是反壓： 算子的sub_task需要處理的數(shù)據(jù)量 > 能夠處理的數(shù)據(jù)量反壓的危害：1.任務(wù)處理性能出現(xiàn)瓶頸 2.Checkpoint時間長或者失?。╞arrier要花很長時間對齊） 3.整個任務(wù)會卡住如何判斷出現(xiàn)反壓： 反壓主要出現(xiàn)在算子反壓：在 Flink web ui 中，定位到一個具體的算子之后，查看 BackPressure 模塊，通過顏色和數(shù)值來判斷任務(wù)的繁忙和反壓情況。 若顏色為紅色，表示當(dāng)前算子繁忙，有反壓的情況 ； 若顏色為綠色，標(biāo)識當(dāng)前算子不繁忙，沒有反壓。 哪些原因會造成反壓： 1.數(shù)據(jù)傾斜：當(dāng)前算子的每個 sub-task 只能處理 1w qps 的數(shù)據(jù)，而由于數(shù)據(jù)傾斜，這個算子的其中一些 sub-task 平均算下來 1s 需要處理 2w 條數(shù)據(jù)，但是實際只能處理 1w 條，從而反壓。比如有時候 keyby 的 key 設(shè)置的不合理。 2.算子性能問題：下游整個整個算子 sub-task 的處理性能差，輸入是 1w qps，當(dāng)前算子的 sub-task 算下來平均只能處理 1k qps，因此就有反壓的情況。比如算子需要訪問外部接口，訪問外部接口耗時長。 解決反壓的辦法： 1.限制數(shù)據(jù)源的消費數(shù)據(jù)速度。比如在事件時間窗口的應(yīng)用中，可以自己設(shè)置在數(shù)據(jù)源處加一些限流措施，讓每個數(shù)據(jù)源都能夠夠勻速消費數(shù)據(jù)，避免出現(xiàn)有的 Source 快，有的 Source 慢，導(dǎo)致窗口 input pool 打滿，watermark 對不齊導(dǎo)致任務(wù)卡住。 2. 關(guān)閉 Checkpoint。關(guān)閉 Checkpoint 可以將 barrier 對齊這一步省略掉，促使任務(wù)能夠快速回溯數(shù)據(jù)。我們可以在數(shù)據(jù)回溯完成之后，再將 Checkpoint 打開。

7，Counter pressure是什么意思

提供counter pressure使用的狀況，以為參考，樓主的情況是否類似。counter pressure:反壓食品工業(yè)中，瓶裝罐頭制造以加壓殺菌釜殺菌法殺菌時，以121℃殺菌，在冷卻階段時，內(nèi)容物溫度尚高，需以壓縮空氣加壓，以防止瓶蓋脫落。此一壓力稱反壓(counter pressure)。
最好是有上下文 根據(jù)字面應(yīng)該是背壓或是后座壓力
反壓（backpressure）是流式計算中十分常見的問題。 反壓意味著數(shù)據(jù)管道中某個節(jié)點成為瓶頸，處理速率跟不上上游發(fā)送數(shù)據(jù)的速率，而需要對上游進行限速 。由于實時計算應(yīng)用通常使用消息隊列來進行生產(chǎn)端和消費端的解耦，消費端數(shù)據(jù)源是 pull-based 的，所以 反壓通常是從某個節(jié)點傳導(dǎo)至數(shù)據(jù)源并降低數(shù)據(jù)源（比如 Kafka consumer）的攝入速率。 反壓并不會直接影響作業(yè)的可用性，它表明作業(yè)處于亞健康的狀態(tài)，有潛在的性能瓶頸并可能導(dǎo)致更大的數(shù)據(jù)處理延遲 。通常來說，對于一些對延遲要求不高或者數(shù)據(jù)量較少的應(yīng)用，反壓的影響可能并不明顯。然而對于規(guī)模比較大的 Flink 作業(yè)，反壓可能會導(dǎo)致嚴(yán)重的問題。 網(wǎng)絡(luò)流控的實現(xiàn)： 動態(tài)反饋/自動反壓 Flink 的數(shù)據(jù)交換有3種：① 同一個 Task 的數(shù)據(jù)交換 ，② 不同 Task 同 JVM 下的數(shù)據(jù)交換 ，③ 不同 Task 且不同 TaskManager 之間的交換 。 通過 算子鏈 operator chain 串聯(lián)多個算子 ，主要作用是避免了 序列化 和 網(wǎng)絡(luò)通信 的開銷。 在 TaskA 中，算子輸出的數(shù)據(jù)首先通過 record Writer 進行序列化，然后傳遞給 result Partition 。接著，數(shù)據(jù)通過 local channel 傳遞給 TaskB 的 Input Gate，然后傳遞給 record reader 進行反序列。 與上述（2）的不同點是數(shù)據(jù)先傳遞給 netty ，通過 netty 把數(shù)據(jù)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(fā)送端 Flink 有一層Network Buffer，底層用Netty通信即有一層Channel Buffer，最后Socket通信也有Buffer，同理接收端也有對應(yīng)的3級 Buffer。Flink （before V1.5）實質(zhì)是利用 TCP 的流控機制來實現(xiàn) feedback 。 TCP報文段首部有16位窗口字段，當(dāng)接收方收到發(fā)送方的數(shù)據(jù)后，ACK響應(yīng)報文中就將自身緩沖區(qū)的剩余大小設(shè)置到放入16位窗口字段 。該窗口字段值是隨網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)那闆r變化的，窗口越大，網(wǎng)絡(luò)吞吐量越高。 參考：1. 【計算機網(wǎng)絡(luò)】3.1 運輸層 - TCP/UDP協(xié)議 2. Apache Flink 進階教程（七）：網(wǎng)絡(luò)流控及反壓剖析 例子：TCP 利用滑動窗口限制流量 步驟1 ：發(fā)送端將 4，5，6 發(fā)送，接收端也能接收全部數(shù)據(jù)。 步驟2 ：consumer 消費了 2 ，接收端的窗口會向前滑動一格，即窗口空余1格。接著向發(fā)送端發(fā)送 ACK = 7、window = 1 。 步驟3：發(fā)送端將 7 發(fā)送后，接收端接收到 7 ，但是接收端的 consumer 故障不能消費數(shù)據(jù)。這時候接收端向發(fā)送端發(fā)送 ACK = 8、window = 0 ，由于這個時候 window = 0，發(fā)送端是不能發(fā)送任何數(shù)據(jù)，也就會使發(fā)送端的發(fā)送速度降為 0。 在 Flink 層面實現(xiàn)反壓機制，通過 ResultPartition 和 InputGate 傳輸 feedback 。 Storm 在每一個 Bolt 都會有一個監(jiān)測反壓的線程（Backpressure Thread），這個線程一但檢測到 Bolt 里的接收隊列（recv queue）出現(xiàn)了嚴(yán)重阻塞就會把這個情況寫到 ZooKeeper 里，ZooKeeper 會一直被 Spout 監(jiān)聽，監(jiān)聽到有反壓的情況就會停止發(fā)送 。因此，通過這樣的方式匹配上下游的發(fā)送接收速率。 組件 RateController 監(jiān)聽負(fù)責(zé)監(jiān)聽“OnBatchCompleted”事件，然后從中抽取processingDelay 及schedulingDelay信息。RateEstimator 依據(jù)這些信息估算出最大處理速度（rate），最后由基于Receiver的Input Stream 將 rate 轉(zhuǎn)發(fā)給 Executor 的 BlockGenerator，并更新RateLimiter 。 Flink、Storm、Spark Streaming 的反壓機制都采用動態(tài)反饋/自動反壓原理，可以動態(tài)反映節(jié)點限流情況，進而實現(xiàn)自動的動態(tài)反壓。 Flink Web UI 的反壓監(jiān)控提供了 Subtask 級別 的反壓監(jiān)控。監(jiān)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(qū)請求中阻塞的線程數(shù)（意味著下游阻塞），并計算緩沖區(qū)阻塞線程數(shù)與總線程數(shù)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(jiān)視器，用于正在持續(xù)運行的作業(yè)，其中一下幾個 metrics 是最有用的反壓指標(biāo)。 采用 Metrics 分析反壓的思路： 如果一個 Subtask 的發(fā)送端 Buffer 占用率很高，則表明它被下游反壓限速了；如果一個 Subtask 的接受端 Buffer 占用很高，則表明它將反壓傳導(dǎo)至上游 。 下表把 inPoolUsage 分為 floatingBuffersUsage 和 exclusiveBuffersUsage ，并且總結(jié)上游 Task outPoolUsage 與 floatingBuffersUsage 、 exclusiveBuffersUsage 的關(guān)系，進一步的分析一個 Subtask 和其上游 Subtask 的反壓情況。 上述主要通過 TaskThread 定位反壓，而分析反壓原因 類似一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(rèn) ，另外 Checkpoint detail 里不同 SubTask 的 State size 也是一個分析數(shù)據(jù)傾斜的有用指標(biāo)。解決方式把數(shù)據(jù)分組的 key 進行本地/預(yù)聚合來消除/減少數(shù)據(jù)傾斜。 對 TaskManager 進行 CPU profile ，分析 TaskThread 是否跑滿一個 CPU 核：如果沒有跑滿，需要分析 CPU 主要花費在哪些函數(shù)里面，比如生產(chǎn)環(huán)境中偶爾會卡在 Regex 的用戶函數(shù)（ReDoS）；如果沒有跑滿，需要看 Task Thread 阻塞在哪里，可能是 用戶函數(shù)本身有些同步的調(diào)用 ，可能是 checkpoint 或者 GC 等系統(tǒng)活動 。 TaskManager JVM 各區(qū)內(nèi)存不合理導(dǎo)致的頻繁 Full GC 甚至失聯(lián)?？梢约由?-XX:+PrintGCDetails 來打印 GC 日志的方式來觀察 GC 的問題。推薦TaskManager 啟用 G1 垃圾回收器來優(yōu)化 GC。

9，counter pressure反壓是什么意思

我不是學(xué)這方面的，但是我認(rèn)為這個是“壓力差的意思”它后面還有沒有什么詞？一般都翻譯成“差壓——”比如“counter pressure casting”翻譯為“差壓鑄造”我也僅僅知道這些了
提供counter pressure使用的狀況，以為參考，樓主的情況是否類似。counter pressure:反壓食品工業(yè)中，瓶裝罐頭制造以加壓殺菌釜殺菌法殺菌時，以121℃殺菌，在冷卻階段時，內(nèi)容物溫度尚高，需以壓縮空氣加壓，以防止瓶蓋脫落。此一壓力稱反壓(counter pressure)。

10，什么叫反壓碰到反壓股價是不是繼續(xù)下跌

股市的反壓是指股價在上升的過程中遇到的一些使股價回抽的壓力,這些壓力主要來源于曾經(jīng)的支撐位,或者是均線位.比如最近幾個月的這輪上漲行情中,1300點股市就受到了反壓,從1299開始反抽到1250點.1300正是歷史幾年的支撐位 碰到反壓股票往往會下跌,但下跌的幅度和時間就不一定了.需要考慮多方面的綜合因數(shù).
股市的反壓是指股價在上升的過程中遇到的一些使股價回抽的壓力，這些壓力主要來源于曾經(jīng)的支撐位，或者是均線位。 比如最近幾個月的這輪上漲行情中,3150點股市就受到了反壓,從3150開始反抽到2800點。3000正是歷史幾年的支撐位碰到反壓股票往往會下跌，但下跌的幅度和時間就不一定了。需要考慮多方面的綜合因數(shù)。
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