backpressure

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RTCDataChannel API不提供任何類型的流量/控制或背壓，這是否意味着發件人理論上可能會使接收器的瀏覽器崩潰？在我看來，瀏覽器（Chrome，Firefox等都使用SCTP），從SCTP連接讀取數據並調度運行js回調消費數據包。如果事件隊列不能跟上發送者，瀏覽器基本上會連續讀取數據包，同時將數據包存儲在無限期增長的緩衝區中。所以當你連接兩個瀏覽器時，發送者實際上可能總是壓倒另一個瀏覽器

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Spark Streaming Kafka backpressure

我們有一個Spark Streaming應用程序，它從接收器中的Kafka隊列中讀取數據並進行一些轉換並輸出到HDFS。批處理間隔爲1分鐘，我們已經調整了背壓和spark.streaming.receiver.maxRate參數，所以它大部分時間工作正常。但我們仍然有一個問題。當HDFS完全關閉時，批量作業將掛起很長時間（讓我們說HDFS不能工作4個小時，作業將掛起4個小時），但接收方不知道作業

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如何一次處理RxJS流n項目，一旦項目完成後，又自動填充回n？

我有一個事件流，我想調用一個函數來返回每個事件的承諾，問題是這個函數非常昂貴，所以我想一次最多處理n個事件。這卵石圖可能是錯的，但是這是我想什麼： ---x--x--xxxxxxx-------------x-------------> //Events ---p--p--pppp------p-p-p-----p-------------> //In Progress -------d--

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爲什麼我們在這種情況下需要Publish和RefCount Rx操作符？

我試圖用的反應背壓處理這一問題，以自己熟悉，特別是通過閱讀這篇維基：https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki/Backpressure In the buffer paragraph，我們有這個更復雜的示例代碼： // we have to multicast the original bursty Observable so we can use it

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處理背壓而不丟棄物品或在RxJava中序列化

簡而言之，是否有任何解決方案可以解決RxJava中的背壓問題，而無需藉助丟棄物品，序列化操作或無限制緩衝？考慮以下任務作爲何時可能有用的示例。從磁盤將數據讀入存儲器壓縮數據通過網絡的直接的方法是做在單個後臺線程的所有任務順序地傳輸壓縮數據，作爲在： observeBlocksOfFileContents(file). .subscribeOn(backgroundSchedul

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播放中是否會有反應緩存API

我們在使用Play-Cache時遇到問題，因爲API處於阻止狀態。有沒有人有任何計劃在Play中提出一個新的緩存API，它不僅是非阻塞的，而且是背壓的反應？我已經看過Play-Redis，但它似乎不是完全非阻塞的，並且可能沒有反應。

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RxJava：丟棄物品？ - 背壓

我使用RxJava觀察幾個按鈕上的點擊。這些訂閱將在需要幾毫秒的對象上調用不同的函數。這些功能是同步的。問題是，當太多的按鈕被按下時，我得到了背壓異常。對我而言，工作會減少幾個輸入（最好是老年人）。 RxJava有可能嗎？