我是一个Spring Web-Flux的初学者。我编写了一个控制器，如下所示： @RestController public class FirstController { @GetMapping("/first") public Mono<String> ge...

我正在使用（非常优秀的）BlockingCollection<T> 类型来开发一个高度多线程、高性能的应用程序。每个“批次”都将通过标记取消令牌来结束，这会导致任何等待的 Take 调用都会抛出异常。虽然这很好，但我更希望返回值或输出参数来表示它，因为a) 异常有明显的开销，b) ...

我是RxJava的初学者，对"backpressure"的含义很好奇。 这是否意味着生产者在消费者背后施加压力？ 还是指消费者对生产者施加压力？（相反的方向）

我正在编写一个模块，它是一个可写流。我想为我的用户实现管道接口。 如果发生错误，我需要暂停可读流并发出错误事件。然后，用户将决定 - 如果他可以处理这个错误，他应该能够恢复数据处理。var writeable = new BackPressureStream(); writeable.on(...

我在Kafka中遇到这样一个情况，生产者发布消息的速度比消费者的消费速度高得多。我需要为后续的消费和处理实现Kafka的反向压力机制。 请告诉我如何在Spark和普通Java API中实现。

据我理解，Node的事件驱动IO模型的一个后果是，在您连接了接收事件处理程序（或以其他方式开始监听数据）后，无法告诉正在通过TCP套接字接收数据的Node进程阻塞。如果接收方无法快速处理传入的数据，则可能会产生“无限并发”，Node在底层会继续尽可能快地从套接字读取数据，调度新的数据事件到事件...

我正在分析Spark结构化流的背压特性。有人知道详情吗？是否可以通过代码调整处理传入记录的速率？谢谢。

我在Clojure中编写了一些core.async代码，当我运行它时，它消耗了所有可用的内存并以错误失败。似乎在core.async管道中使用mapcat会破坏反压（这是不幸的，原因超出了本问题的范围）。 以下是一些演示问题的代码，通过计算“：x”进入和离开“mapcat”转换器来说明问题：...

考虑使用zip运算符将两个无限的Observables压缩在一起，其中一个以双倍频率发出项。 当前实现是无损的，即如果我让这些Observables发出一个小时，然后在它们的发射速率之间切换，第一个Observable最终会赶上另一个Observable。 这将导致内存爆炸，因为缓冲区变得越来...

我开始学习NodeJS，流似乎是人们经常使用的东西。在我阅读的大部分文档中都提到了“背压问题”，这个问题在处理大文件时会出现，但我还没有找到一个清晰的解释来说明这个问题究竟是什么。我也读到过使用管道可以帮助解决这个问题，但是管道到底如何解决背压问题呢？ 提前感谢任何解释。