对于许多流应用程序来说，数据丢失是不可接受的，为了保证这一点，Flink 设计了什么机制？
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在理想情况，在一个持久通道中缓冲数据。
当数据产生的速度高于中间节点处理能力，或者超过了下游数据的消费能力时，速度较慢的接收器会在队列的缓冲作用耗尽后立即降低发送器的速度。更形象的比喻是，在数据流流速变慢时，将整个管道从水槽“回压”到水源，并对水源进行节流，以便将速度调整到最慢的部分，从而达到稳定状态。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务，基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎，提高作业开发运维效率。
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