什么是反向压力？

反向压力（Backpressure）是高并发系统中的重要概念，今天来聊聊。

什么是反向压力

简单说，反向压力就是下游处理不过来，告诉上游慢一点。

举个例子：

• 你是流水线上的工人，负责包装
• 前面的工人做得太快，你包装不过来
• 你告诉前面的工人："慢一点，我处理不过来了"

这就是反向压力。下游向上游反馈"太快了"。

为什么需要反向压力

没有反向压力会怎样

如果上游不管下游能不能处理，一直往下发数据：

• 数据堆积在内存里，内存溢出
• 系统越来越慢，最后崩溃

有反向压力的好处

• 不会无限制堆积数据
• 系统可以稳定运行
• 资源得到合理利用

反向压力的应用场景

消息队列

生产者发消息太快，消费者消费不过来。

可以让消费者反馈给生产者，或者限制队列大小。

响应式编程

Reactor、RxJava这些响应式框架，都内置了反向压力机制。

流处理

Flink、Spark Streaming处理数据流，也需要考虑反向压力。

API调用

调用下游服务太频繁，可能导致下游扛不住。需要限流。

常见的处理策略

缓冲

把多余的数据先存起来，慢慢处理。

但缓冲区有上限，满了还是要处理。

丢弃

处理不过来就丢掉。

适合可以丢失的数据，比如监控数据。

阻塞

下游慢了，上游就等着。

简单但可能影响系统吞吐量。

降级

处理不过来就简化处理逻辑，比如不写数据库只写日志。

最后

反向压力的核心思想是：系统要有自我保护能力。

不能让上游无限制地往下游发数据，否则整个系统都会崩溃。

这个概念在高并发系统设计中非常重要。