Kafka 为什么那么快kafka初衷 企业统一，高通量，低延迟。Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万 [2] 的消息。支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。支持Hadoop并行数据加载ml生产快
# Java 接口查询频率太高如何处理
在现代应用程序中，尤其是在高并发场景下，处理接口的请求频率是一项重要的工作。过高的查询频率不仅会导致系统资源消耗过大，还可能导致服务不可用。因此，我们需要一些机制来处理这一问题。本文将探讨几种处理高频查询的方式，并提供相应的代码示例。
## 1. 接口限流
### 1.1 限流的概念
限流是控制流量的技术，能够通过限制单位时间内的请求数量，来保证业务
# 项目方案：内存频率设太高开机黑屏如何进BIOS
## 背景
在计算机中，内存频率是影响系统性能的关键因素之一。然而，如果内存频率设置得过高，可能会导致计算机无法正常启动，出现黑屏现象。这种情况下，用户如何进入BIOS进行调整将是一个常见且亟待解决的问题。
本项目旨在提供一份详细的方案，帮助用户在面临内存频率过高而导致开机黑屏时，成功进入BIOS进行配置修改。
## 目标
1. 通过多
众所周知，安卓使用久了，会产生过多的缓存文件，久而久之，影响流畅，增加手机性能负担！平常生活中，我们在玩大型游戏还是会有掉帧卡顿。这种情况下，刷机是个不错的选择，可以提升下性能。 安卓手机越来越慢，手机卡怎么办？刷机的好处：1.可以通过刷优化过的ROM，没有预装官方定制的很多官方软件软件，系统占用运存少，运存比较小的手机可以试试。2.可以解决一部分手机通过恢复出厂设置无法解决的手机触屏失
//我要提问基于tp3.2
public function tiwen(){
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原创
2016-07-01 08:14:33
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从用户的角度来说，位移提交分为自动提交和手动提交；从 Consumer 端的角度来说，位移提交分为同步提交和异步提交。1.开启自动提交位移的方法，Consumer 端有个参数 enable.auto.commit，把它设置为 true 或者压根不设置它就可以了，默认是true。启用了自动提交，Consumer 端还有个参数就派上用场了：auto.commit.interval.ms。它的默认值是
消费者每次调用poll()方法，它总是返回由生产者写入Kafka但没有被消费者读取过的记录，我们因此可以知道哪些消息是被群组里的哪个消费者读取的。Kafka不会像JMS队列那样需要得到消费者的确认，消费者使用broker里的MetaData来追踪消息在分区里的位置（offset）。更新分区当前位置的操作叫提交。消费者会向_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含每个分区的off
位移主题(Offset Topic)__consumer_offsets是kafka内部的主题，这里使用位移主题指代__consumer_offsets。在上一章中我们讲过，老版本Consumer的位移管理依托于Apache Zookeeper的，自动的或手动的将位移提交给Zookeeper中保存。这种设计使得Kafka Broker不需要保存位移数据，减少了Broker端需要持有的状态空间，有利
本文主要分为三个部分第一部分阐述两阶段提交的原理和优缺点。第二部分阐述三阶段提交的原理和优缺点。第三部分阐述如何解决业务中最终一致性的问题。 一.两阶段提交两阶段提交方法是用于分布式事务中用来完成事务操作的。 两阶段提交是一种思想，XA协议，TCC，Paxos，Raft都用到了这种思想。 这里先基于XA协议谈一下，因为我们一般提到的两阶段提交都是基于XA协议。&nbs
新手解除 kafka，很容易把 acks 和提交 ack搞混了。acks (0, 1, 'all')代表kafka收到消息的答复数,0就是不要答复,爱收到没收到.1就是有一个leader broker答复就行,all是所有broker都要收到才行0: Producer不等待kafka服务器的答复,消息立刻发往socket buffer,这种方式不能保证kafka收到消息,设置成这个值的时候retr
前言在上一篇 Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输。本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解。应用场景在上一篇kafka的consumer消费者，我们使用的是自动提交offset下标。
但是offset下标自动提交其实在很多场景都不适用，因为自动提交是在kafka拉取到数据之后就直接提交，这样很容易丢失数据，尤其是在需要
kafka简介ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台。有三个关键功能：发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。以容错的持久方式存储记录流。记录发生时处理流。Kafka通常用于两大类应用：构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据管道构建转换或响应数据流的实时流应用程序kafka概念(1)什么是流处理？所谓流处理，我的理解是流水线处理。例如，电子厂每个人负责一个功能，来了
Kafka consumer提交中的问题1.自动提交2.手动提交2.1 enable.auto.commit值主动写为false2.2 并且主动调用API手动提交位移2.3 同步提交和异步提交2.3.1 同步提交的缺陷2.3.2 异步提交的缺陷2.3.3 将同步提交和异步提交相结合（commitSync 和 commitAsync 组合）2.3.4 Kafka Consmer 提供的一种避免大批
kafka位移提交 什么是位移提交，定义。位移提交的分类自动提交和手动提交：同步提交和异步提交 什么是位移提交，定义。 Consumer需要向kafka汇报自己的位移数据，这个汇报过程称为位移提交。因为Consumer可以同时消费多个分区。所以位移提交是按照分区的粒度进行的。即Consumer需要为分配给他的每个分区提交各自的位移数据。 作用是：位移提交表示了Consumer的消费进度。这
目录首先回顾之前的知识点 自动提交offset 手动提交消费者poll消息的细节 完整代码： 按照新方法进行消费消息1.指定时间进行消息的消费 2.指定分区开始从头消费+指定分区的偏移量开始消费新消费组的消费offset规则 首先回顾之前的知识点消费者消费消息，每消费offset+1，然后提交offset给到我们kafka中topic中的
系统更新一直以来可以说是Android生态的一个痛点，尽管谷歌从多年前就已经开始着手提升Android机型的系统更新速度，但成效显然并没有达到预期。在这样的局面下谷歌选择了寻找盟友，近日根据海外开发者论坛XDA的报道显示，谷歌与高通宣布双方将合作增强并扩展Project Treble项目，从刚刚发布的骁龙888开始，全部骁龙平台将支持四个Android操作系统版本与四年的安全更新。据悉在此次升级后
记录下和kafka相关的语义、不重复消息、不丢失数据、分区有序的内容，文中很多理解参考文末博文、书籍还有某前辈。kafka语义kafka中有三种语义，它对理解下面的不重复消费有帮助。最多一次（at most once）：消息最多被处理一次，可能有消息丢失的风险。至少一次（at least once）：这种语义下消息可能被处理多次，可以保证消息不丢失，但是可能导致重复消息。精确一次（exactly
在 Kafka 中，消费者可以使用手动提交和自动提交两种方式来管理消费偏移量（offset）。它们之间的区别如下：1. 手动提交 offset： - 消费者通过调用 `commitSync()` 或 `commitAsync()` 方法手动提交消费偏移量。 - 手动提交 offset 需要显式地指定要提交的分区和偏移量。  
上文中主要介绍了Kafka 的消费位移从Zookeeper 转移到了自己管理。本文主要介绍一下位移的提交方式。Consumer 需要向 Kafka 汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移。因为 Consumer 能够同时消费多个分区的数据，所以位移的提交实际上是在分区粒度上进行的，即Consumer 需要为分配给它的每个分区提交各自的位移数据。提交位移主要是为了表征 Consumer 的消
1.偏移量kafka的消息所在的位置由Topic、Partitions、Offsets三个因素决定。Offset代表Partition中的消息的顺序ID。例如：第一个进入的Offset为0，第二个为1，以此类推。由于消费者消费Kafka消息也与Offset和consumer的group.id有关，故此维护好消息的Offset对于避免消息的重复消费与遗漏消费，确保消息的Exactly-once是至关
