96SEO 2026-02-20 00:07 3
这里需要注意既然是多个周期内的平均需要意识到我们有可能处于这种情况比如上一个采样cpu处于反压状态下一个采样处于空闲状态,这种情况其实也值得注意

map算子都处于严重的反压状态那么导致反压的算子是哪一个呢是Source算子和Flat
Map算子本身吗答案肯定不是上游的算子反压都是由于下游算子的消费速度跟不上造成的所以我们需要查看反压算子的下游算子下游算子中cpu使用100%的那个下游算子几乎就是导致反压的真正源头比如这里的keyed
aggregate→map算子cpu使用达到了100%这才是我们需要优化的算子
UI中展示的每个算子的cpu空闲/忙碌/反压值是算子所有算子任务中的最大子任务的cpu空闲/最大子任务的cpu忙碌/最大子任务的cpu反压的值
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