随着智能卡的普及，BS结构的应用系统越来越多的要集成智能卡读卡器，目前在网页中调用智能卡读卡器有哪些方案呢，本文将这些技术方案全部总结出来，分析其利和弊，看看哪种方案更适合你的需求。 1.智能卡读卡器模拟键盘输出。 模拟键盘输出的技术方案类似于键盘输入，可以将IC卡的卡号以固定的格式输出到光标处，基本可以适应大部分场合，与软件无关，适应性广。但是缺点也
在Kubernetes（K8S）中，纯ecc内存指的是使用完全容器化环境来实现ECC（Error-Correcting Code）内存，以提供更高的稳定性和可靠性。在本文中，我将向您介绍如何在K8S中实现纯ecc内存。首先，让我们来了解一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建一个Pod（包含纯ecc内存的容器） |
| 步骤二 | 配置Pod的
原创
2024-05-16 10:50:02
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# 纯Java批量消费Kafka指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用纯Java来批量消费Kafka消息感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你快速上手。
## 流程概览
首先，让我们通过一个流程图来了解整个批量消费Kafka的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建KafkaConsumer实例]
B --> C[
原创
2024-07-23 10:18:03
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## 如何配置 MongoDB 纯内存模式
### 1. 熟悉 MongoDB 配置
在开始配置 MongoDB 纯内存模式之前，首先需要熟悉 MongoDB 的基本配置信息。MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库系统，我们可以通过配置文件对其进行各种设置，包括数据存储路径、日志路径、监听端口等。
### 2. 创建配置文件
为了实现 MongoDB 纯内存模式，我们需要创建一个
原创
2024-03-09 03:45:44
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在现代应用程序中，分页是一项重要的功能，尤其是在处理大量数据时。Java 提供了许多方式来进行分页，其中“java纯内存分页”方案是一个高效的方案，旨在保持高性能和简单性。本文将详细探讨这一技术的实现过程，涵盖协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化及多协议对比等方面。
### 协议背景
随着网络应用程序的复杂性增加，数据的存储和高速访问显得尤为重要。尤其是在大数据时代，如何快速有效地
Apache Kafka是一个高性能、高可用性、冗余的流消息平台。Kafka的功能很像发布/订阅消息系统，但具有更高的吞吐量、内置分区、复制和容错能力。对于大规模消息处理应用程序来说，Kafka是一个很好的解决方案。它通常与Apache Hadoop和Spark Streaming一起使用。 操作系统要求Kafka对操作系统要求的集合。SUSE Linux企业服务器(SLES)与CentOS不
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2024-03-19 02:17:48
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一、Kafka优化总结1. 设置日志配置参数以使日志易于管理kafka 日志文档 https://kafka.apache.org/documentation/#logkafka 压缩基础知识 https://kafka.apache.org/documentation/#design_compactionbasics 2. 了解 kafka 的 (低)
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2024-03-22 10:20:30
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## Spark 如何纯内存处理数据
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，尤其以其在内存计算方面的能力而著称。本文将深入探讨 Spark 如何实现纯内存计算，基本原理，架构概念和代码示例，以帮助开发人员更好地利用 Spark 的内存计算能力。
### 一、内存计算的优势
在传统的基于磁盘的计算框架中，每次数据处理都需要从磁盘中读取数据，计算完成后又将结果写回磁盘。这种
文章目录现象排查解决 现象我们信控平台使用Java语言开发，Spring Cloud微服务架构，采用容器化部署，所有服务都部署在docker里面，使用docker-compose进行管理，使用portainer进行监控平台部署客户现场后，一切功能正常，客户已经使用三个月左右。最后一次更新时一个月前，代码版本也比较新客户需要测试一些我们平台的新功能，周六我们优化人员，开始测试特勤服务。测试时发现平
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2024-06-21 12:13:09
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server.properties中所有配置参数说明(解释)broker.id =0每一个broker在集群中的唯一表示，要求是正数。当该服务器的IP地址发生改变时，broker.id没有变化，则不会影响consumers的消息情况log.dirs=/data/kafka-logskafka数据的存放地址，多个地址的话用逗号分割 /data/kafka-logs-1，/data/kafka-log
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2024-07-18 11:53:42
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配置文件在config/server.properties下面的一些配置可能是你需要进行修改的。这里为官方提供配置文件解释：https://kafka.apache.org/08/configuration.html字段名注释备注推荐配置（如留空，则选用默认配置则可）broker.id整数，建议根据ip区分 推荐利用ip如：192.168.1.1；则利用ip末位作为id；方便对应ip寻找
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2024-07-30 15:34:39
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大数据求索(7)： Kafka的重要原理和概念二 四、Kafka高效性相关设计4.1 消息的持久化Kafka高度依赖文件系统来存储和缓存消息，一般的人认为磁盘是缓慢的，这导致人们对持久化结构具有竞争性持怀疑态度。其实，磁盘远比你想象的要快或者慢，这决定于我们如何使用磁盘。一个和磁盘性能有关的关键事实是：磁盘驱动器的吞吐量跟寻道延迟是相背离的。也就是说，线性写的速度远远大于随机写。比如：在
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2024-06-04 13:48:54
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上篇文章我们了解到，如果一个topic分区越多，理论上整个集群所能达到的吞吐量就越大。那么，分区数越多就越好吗？显然不是。今天我们来聊下kafka在分区数过多的情况下，会带来哪些弊端。内存开销客户端producer有个参数batch.size默认为16KB。它会为每个分区缓存消息，一旦批次数满了后，将消息批量发出。一般来说，这个设计是用于提升吞吐性能的。但是由于这个参数是partition级别的，
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2023-09-27 17:02:41
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CPUKafka是I/O密集型而非计算密集型的框架，所以对CPU的需求是各个指标里最宽松的，消耗CPU的点主要在于消息的压缩和解压缩。一个Kafka Broker节点往往要承载许多个Topic Partition并与许多个Producer/Consumer交互，所以并行度（核心/线程数）要比单核性能（频率）更重要。一般来讲单节点8C/16T，主频2GHz以上（按Broadwell架构计）就可以满足
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2024-02-15 16:51:15
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内存问题本篇文章介绍Kafka处理大文件出现内存溢出 java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory，主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面，希望对大家有所帮助。bin目录下的kafka-run-class.sh中须要配置的参数kafka是由scala和java编写的。因此须要调一些jvm的参数。java的内存分为堆内内存和堆外内存。JVM
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2024-02-25 06:05:41
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前言： 上手kafka已有2年的时间，我们的数据处理量也从最初的300g/day发展到今天的T量级在这个过程中也踩了不少坑，在这里分享出来和大家共勉。 一、硬件考量 1.1、内存 不建议为kafka分配超过5g的heap，因为会消耗28-30g的文件系统缓存，而是考虑为kafka的读写预留充足的buffer。Buffer大小的快速计算方法是平均磁盘写入数量的30倍。推荐使用64GB及以上内存的
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2024-03-25 16:53:34
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一、Spark RDDSpark是一个高性能的内存分布式计算框架，具备可扩展性，任务容错等特性，每个Spark应用都是由一个driver program 构成，该程序运行用户的 main函数 。Spark提供的一个主要抽象就是 RDD(Resilient Distributed Datasets),这 是一个分布在集群中多节点上的数据集合，利用内存和磁盘作为存储介质。其中内存为主要数据存储对象，支
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2023-11-02 12:20:28
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目的：充分发挥kafka在低时延，高吞吐等不同场景下的优势。参数配置：1）提升吞吐量 2）保证低时延 3）保证高持久4）相关参数设置说明1、内存缓冲的大小：buffer.memoryKafka的客户端发送数据到服务器，一般都是要经过缓冲的，也就是说，你通过KafkaProducer发送出去的消息都是先进入到客户端本地的内存缓冲里，然后把很多消息收集成一个一个的Batch，再发送到Broker上去的
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2024-03-12 17:56:21
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。 kafka设计这样一个内存缓冲池的好处是什么呢？新版本的kafka是由Java语言实现的，Java语言中有GC机制，在高并发的场景下，如果频繁的创建ByteBuffer对象，然后再销毁ByteBuffer对象，势必会影响性能，甚至还会引发Java GC中的Stop the 
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2024-03-24 13:16:33
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参考：《深入理解Java虚拟机》周志明著一、JVM数据区1. 程序计数器： 当前线程所执行的字节码的信号指示器。 JVM的多线程是通过线程轮流切换并分配处理器执行时间（操作系统）实现 因此每条线程都需要有一个独立的程序计数器，各线程互不影响，称之为“线程私有”的内存字节码解释器工作时就是通过改变计数器的值来选取下一条要执行的字节码命令 唯一一个不会抛出任何内存溢出(OutOfMemoryE
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2024-09-24 22:27:37
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