一些观念的修正从 0.9 版本开始，Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量，分布式的消息系统”改为"一个分布式流平台"。Kafka不仅仅是一个队列，而且是一个存储，有超强的堆积能力。Kafka不仅用在吞吐量高的大数据场景，也可以用在有事务要求的业务系统上，但性能较低。Kafka不是Topic越多越好，由于其设计原理，在数量达到阈值后，其性能和Topic数量成反比。引入了消息队列，就等于引入了异步，
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2024-10-30 07:07:35
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1. 概念Kafka消费者对象订阅主题并接收Kafka的消息，然后验证消息并保存结果。Kafka消费者是消费者组的一部分。一个消费者组里的消费者订阅的是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。消费者组的设计是对消费者进行的一个横向伸缩，用于解决消费者消费数据的速度跟不上生产者生产数据的速度的问题，通过增加消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息。2. 消费者数目与分区数目在一个消费者
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2024-02-18 20:01:19
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调整swap分区大小方法一：如果磁盘有剩余的空间，用分区工具新建一个swap分区.并写到/etc/fstab里面.再 #swapon -a方法二：可以用一个文件做交换分区.su root cd / mkdir /swap 1、建立swap文件，比如在/tmp下建立swapfree作为交换文件。建立#dd if=/dev/zero f=swapfree bs
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2024-10-06 14:16:27
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过期的数据才会被自动清除以释放磁盘空间。比如我们设置消息过期时间为2天，那么这2天内的所有消息都会被保存到集群中，数据只有超过了两天才会被清除。Kafka只维护在Partition中的offset值，因为这个offsite标识着这个partition的message消费到哪条了。Consumer每消费一个消息，offset就会加1。其实消息的状态完全是由Consumer控制的，Consumer可以
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2024-02-15 09:24:44
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Kafka 宕机引发的高可用问题从 Kafka 部署后，系统内部使用的 Kafka 一直运行稳定，没有出现不可用的情况。但最近系统测试人员常反馈偶有 Kafka 消费者收不到消息的情况，登陆管理界面发现三个节点中有一个节点宕机挂掉了。但是按照高可用的理念，三个节点还有两个节点可用怎么就引起了整个集群的消费者都接收不到消息呢？要解决这个问题，就要从 Kafka 的高可用实现开始讲起。Kafka 的多
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2024-03-21 10:47:03
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先处理消费端的丢失数据和重复消费这俩种情况都是 消息偏移offset的问题导致的，只是场景不同。offset位移提交一般有俩种方式，自动位移提交和手动位移提交。用enable.auto.commit这个配置属性去控制丢失消息一般是自动提交的问题，所以切换成手动位移提交就可以。手动位移提交分成同步提交和异步提交俩种。具体看下图。 重复消费的处理 对于消费端消息的重复消费问题，如果
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2024-06-01 00:03:45
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目录1.kafka中涉及的名词2.kafka功能3.kafka中的消息模型4.大概流程1.kafka中涉及的名词消息记录(record): 由一个key，一个value和一个时间戳构成，消息最终存储在主题下的分区中, 记录在生产者中称为生产者记录(ProducerRecord), 在消费者中称为消费者记录(ConsumerRecord)，Kafka集群保持所有的消息，直到它们过期， 无论消息是否被
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2024-03-19 20:35:55
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1、为什么有消息系统解耦合异步处理 例如电商平台，秒杀活动。一般流程会分为：1: 风险控制、2：库存锁定、3：生成订单、4：短信通知、5：更新数据通过消息系统将秒杀活动业务拆分开，将不急需处理的业务放在后面慢慢处理；流程改为：1：风险控制、2：库存锁定、3:消息系统、4:生成订单、5：短信通知、6：更新数据流量的控制 1. 网关在接受到请求后，就把请求放入到消息队列里面 2.后端的服务从
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2024-07-18 08:57:28
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2021 年 12 月 27 日，Deeper Chain主网升级至Polkadot-v0.9.12 和 Substrate4.0版本，在Github上的代码也已更新。此次升级将使系统的整体性能得以大幅度优化，在扩大内存容量、提升运行速率的同时，增强Deepr Network底层系统的稳定性和安全性，从而为WEB3.0愿景的实现提供坚实的技术支撑。目前，Deeper Network全球节点数5.5
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2024-09-17 11:13:43
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讲真，我今年的双十一有点“背”，负责的Kafka集群出了一些幺蛾子，但正是这些幺蛾子，让我这个双十一过的非常充实，也让我意识到如果不体系化学习Kafka，是无法做到生产集群及时预警，将故障扼杀在摇篮中，因此也下定决心研读kafka的内核。本文就先来分享一个让我始料未及的故障：Kafka生产环境大面积丢失消息。首先要阐述的是消息丢失并不是因为断电，而且集群的副本数量为3，消息发送端设置的acks=-
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2024-05-17 03:08:39
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那么 Kafka 到底会不会丢数据呢？如果丢数据，究竟该怎么解决呢？只有掌握了这些， 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障，从而更稳定地服务业务。 认真读完这篇文章，我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题，有更加深刻的理解。这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。01 总体概述越来越多的互联网公司使用消息队列来支撑自己的核心业务。由于是核心业务，一般都会要求消息传递过程中最大
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2024-07-18 11:33:09
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kafka消费者消费者的消费方式为主动从broker拉取消息，由于消费者的消费速度不同，由broker决定消息发送速度难以适应所有消费者的能力拉取数据的问题在于，消费者可能会获得空数据消费者组工作流程Consumer Group（CG）：消费者组由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消
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2024-06-19 17:05:53
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rebalance概览consumergroup的rebalance本质上是一组协议，它规定了一个consumergroup是如何达成一致来分配订阅topic的所有分区的。假设某个组下有20consumer实例，该组订阅了有着100个分区的 topic正常情况下，Kafka会为每个consumer平均分配个分区。这个分配过程就被称为rebalance，consumer成功地执行rebalance后
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2024-07-21 06:57:46
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随着新一代DDR4内存降价，功耗更低、性能更强的DDR4内存则成为很多电脑用户关注的一个焦点，近日，很多DIY装机者都在问：新一代DDR4与上一代DDR3内存条可以在一起使用吗？能通用吗？针对今天的电脑问答，脚本之家小编就来为您揭晓答案。DDR4内存新一代DDR4内存性能相比目前依旧是直流的上一代DDR3内存有很大的提升，不仅功耗更低，性能还得到明显提升，更为令人心动的是，DDR4内存如今与DDR
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2024-07-18 21:04:47
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1. kafka 使用了 分区、分布式、leader/followere 的方式。分布式让 kafka 排除了单点故障，分区和分区复制让数据不丢失2. kafka 使用 zero copy 技术 (基于 linux 的 sendfile 函数)，可以减少传统数据传递时在 kernel 态和 user 态的 context 切换的空间和时间损耗。zero copy 技术使得将文件内容可以直接提交到
文章目录功能需求1. 开发会话列表显示1. dao层添加查询数据库接口方法定义sql定义2.service层封装业务3.controller层处理请求4.处理模板页面1）链接选择-总的未读消息展示`active`朋友私信系统通知2）通知列表显示评论列表点赞列表关注列表测试结果：2. 开发通知列表详情页面1. dao层处理数据接口方法定义sql定义2. service层封装业务3. control
注意：kafka正常运行，必须配置zookeeper，kafka安装包已经包括zookeeper服务解压：tar -zxvf kafka_2.12-3.3.1.tgz修改config 目录下 server.properties文件修改config 目录下 zookeeper.properties 文件启动Kafka，kafka2.12目录下运行 zookeeper 和 kafka&nb
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2024-07-04 19:55:07
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一、镜像队列rabbitmq的集群创建后，默认消息只存在于队列所在节点，当此节点故障后，消息就丢失了。为了解决上述消息丢失的问题，引入RabbitMQ的镜像队列机制，将queue镜像到cluster中其他的节点之上。在该实现下，如果集群中的一个节点失效了，queue能自动地切换到镜像中的另一个节点以保证服务的可用性。镜像队列有如下特性：每一个镜像队列都包含一个master和1个或多个slave如果
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2024-10-07 15:59:44
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前言根据源码分析kafka java客户端的生产者和消费者的流程。 基于zookeeper的旧消费者kafka消费者从消费数据到关闭经历的流程。由于3个核心线程基于zookeeper的连接器监听该消费者是否触发重平衡，并获取该消费者客户端消费的topic下group对应的partition以及offset。参考` ZookeeperConsumerConnector`寻找partitio
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2024-03-19 21:38:20
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文章目录Spring Kafka实战教程前言一、 Kafka集群搭建二、消息生产与消费1. 项目配置1.1 生产者配置1.2 消费者配置1.3 消息处理三、偏移量提交1.1 COUNT模式1.2 TIME模式1.3 COUNT_TIME模式1.4 MANUAL模式1.5 MANUAL_IMMEDIATE模式四、总结 前言该篇博文主要介绍如何搭建Kafka集群环境，以及借助于Spring Kafk
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2024-07-18 08:55:49
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