反压（Backpressure）是一种在数据流系统中用于管理数据流动速率的机制，当数据处理组件（如消费者）无法及时处理接收到的数据时，它通过反馈信号限制数据源（如生产者）的发送速度，从而防止系统过载、数据丢失或资源耗尽。这种机制在分布式计算和实时流处理框架中至关重要，确保系统的稳定性和可靠性。
在AI产品开发的实际落地中，反压机制广泛应用于实时数据处理场景，如在线推荐系统、异常检测和事件驱动应用。例如，在使用Apache Kafka或Flink等流处理平台时，反压帮助平衡生产者和消费者的速率，避免数据处理瓶颈，提升系统的吞吐量和响应能力。AI产品经理在设计数据管道时，应充分考虑反压策略，以优化资源利用并保障服务稳定性。
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