一、概述1、任务来源鉴于对人工智能以及深度神经网络的学习和了解，然后结合无线电监测行业的发展现状，构思出利用AI技术实现对广播信号合法性的自动识别项目的需求，以期实现对广播信号的智能识别，完全无需人工干预，实现自动化和智能化的广播信号合法性识别。本文档旨在设计和论证该项目的可行性。2、依据无。二、研制方案论证1、技术可行性语音识别要实现对广播信号合法性的自动识别，首要的关键技术就是语
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2024-10-24 07:06:48
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文章目录kafka消息细节消息的储存单播消息多播消息两者区别 kafka消息细节 消息的储存 ⽣产者将消息发送给broker，broker会将消息保存在本地的⽇志⽂件中。消息的保存是有序的，通过offset偏移量来描述消息的有序性。消费者消费消息时也是通过offset来描述当前要消费的那条消息的位置。单播消息 在⼀个kafka的topic中，启动两个消费者，⼀个⽣产者，问：⽣产者发送消息，这条消
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2024-06-05 00:46:58
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# Spring Boot Kafka消费实现指南
## 简介
本文将向刚入行的开发者介绍如何使用Spring Boot实现Kafka消息的消费。Kafka是一个高性能、可扩展的分布式消息队列系统，而Spring Boot是一个快速构建应用程序的框架。通过结合使用这两个工具，我们可以轻松地实现消息的消费功能。
## 整体流程
在开始编写代码之前，我们首先需要了解整个流程。下表展示了Kafka消
原创
2023-12-02 04:46:20
471阅读
# Spring Boot 消费 Kafka
## 介绍
Kafka是一个高性能的分布式消息队列系统，被广泛应用于大数据领域。Spring Boot提供了与Kafka集成的简化方式，使得使用Kafka变得更加简单。本文将介绍如何在Spring Boot中消费Kafka消息，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下几个条件已经满足：
1. 安装Kafka并启动K
原创
2024-01-15 10:20:26
263阅读
# Spring Boot Kafka 设置每次消费数量
Apache Kafka 是一个分布式的消息系统，广泛应用于数据流处理和实时分析场景。使用 Spring Boot 集成 Kafka 可以简化配置和使用过程，成为开发中非常受欢迎的选择。本文将介绍如何设置 Kafka 消费者每次消费的消息数量，并提供相应的代码示例。
## 1. Kafka 的基本概念
在深入讨论具体的代码之前，我们首
概况及需求大型商场，设有休闲、购物、餐饮、超市等一站式服务。作为人流密集并且地区覆盖面广的公共场所，相对分散以致集中管理及发布临时通知复杂不方便，IP网络广播系统充分利用网络平台的优势为其集中统一管理提供了解决方案。该系统主要分为两部分：集团总部控制室及其各个连锁店广播中心。其中集团总部为主控中心，通过网络集中控制各个连锁店，以便及时发布重要通知及新品促销特卖等信息，各连锁店为分控中心
# Spring Boot Kafka 不消费的实现教程
在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Spring Boot 和 Kafka 实现一个不消费消息的功能。Kafka 是一个开源的分布式消息传递系统，它能够处理大量的实时数据流。一般来说，我们会用它来生产者发送消息并由消费者来消费这些消息。但今天，我们要讨论的是如何使消费者不消费消息。
## 流程概述
在实现功能之前，我们先明确一下整个流程
# Spring Boot Kafka定时消费
## 简介
Apache Kafka是一个分布式流处理平台，它具有高吞吐量、可扩展性以及持久性的特点。Spring Boot是一种简化了Kafka的使用的开发框架。本文将介绍如何使用Spring Boot定时消费Kafka消息。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了以下软件：
- Java Development Kit (JDK)
原创
2024-01-15 09:06:05
377阅读
# Spring Boot Kafka 批量消费指南
在现代微服务架构中，消息队列扮演着至关重要的角色。Kafka 是一个流行的分布式流媒体平台，广泛应用于数据流处理和实时分析。在 Spring Boot 中集成 Kafka，我们可以轻松实现消息的发送和消费。本文将重点介绍如何使用 Spring Boot 和 Kafka 实现批量消费消息，并提供示例代码来帮助读者更好地理解这一过程。
## 什
# Spring Boot Kafka 定时消费的实现
随着微服务架构和事件驱动架构的兴起，消息队列（如Kafka）在现代应用程序中的使用越来越普遍。在某些场景下，应用程序可能需要定时消费消息。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spring Boot和Kafka实现定时消费。
## 背景知识
在介绍具体实现之前，我们先了解一下Kafka和Spring Boot的基本概念。
**Apache
原创
2024-09-13 06:41:54
281阅读
在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Spring Boot 中实现 Kafka 的批量消费。Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息系统，而 Spring Boot 则是一个用于简化新 Spring 应用程序开发的框架。他们的结合可以帮助我们高效地处理大量的数据。接下来，将通过一系列明确的步骤和详尽的配置信息来讲解如何实现 Kafka 的批量消费。
## 环境准备
开始之前，我们需要准备好以下软
做一个kafka的要点总结，官网或者博客都有大量资料目录基础术语副本机制Kafka数据备份Leader选举ISR集合方法少数服从多数方法如果所有的ISR副本都失败了怎么办Kafka数据commitISR配置宕机如何恢复少部分副本宕机全部副本宕机Zookeeper协调服务Zookeeper的watch机制Kafka分区策略RangeAssignor分区策略RoundRobinAssignor分区策略
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2024-08-10 09:20:04
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1、准备工作工欲善其事必先利其器，首先安装kafka，我们这里使用docker容器进行安装说明：文中提到的所有代码都在我的github项目里面，项目地址：https://github.com/chenxiangweifeng/study搭建好kafka服务端之后。首先在pom文件中引入kafka的依赖：<dependency>
<groupId>org.springf
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2024-02-27 10:10:31
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Spring整合Kafka时在消费端为我们提供了一个参数concurrency，这个参数可主要是用来设置消费者的线程数，提高消费的能力，当然与所有线程数设置的套路一样，这个值并不是越大越好。Spring中提供的这个参数其原理就和启动多个消费者一样，kafka在启动时会根据你的消费者数量与主题中的分区数进行匹配，比如你有3个消费者订阅了‘test_topic’主题，这个主题又有3个分区，那么kafk
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2024-01-08 15:44:17
77阅读
# Spring Boot Kafka 消费者
Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛用于实时数据流处理。Spring Boot 与 Kafka 的结合使得开发者可以轻松地构建高性能、可扩展的流处理应用程序。本文将介绍如何在 Spring Boot 应用程序中实现 Kafka 消费者。
## Kafka 消费者简介
Kafka 消费者是一个从 Kafka 主题中读取数据的组件。消费者可以订
原创
2024-07-18 14:06:45
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在使用 Spring Boot 结合 Kafka 时，默认的消费 offset 问题常常让开发者感到困惑。理解和配置这些 offset 对于确保消息的可靠处理至关重要。本篇博文将深入解析这一问题。
### 背景定位
在处理大规模消息流的系统中，使用 Kafka 作为消息队列的方案越来越受到青睐。Kafka 的设计使得它能承受高吞吐量和低延迟的压力，然而在实际应用中，如何合理控制消息的消费 of
spring boot整合Kafka批量消费、并发消费
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2021-09-22 17:17:52
6833阅读
# Spring Boot Kafka 多线程消费指南
Kafka 是一个分布式消息平台，Spring Boot 提供了很好的集成来处理消息的生产与消费。在复杂的系统中，我们可能需要并行消费 Kafka 的消息，这需要我们利用多线程的特性。在这篇文章中，我将指导你如何实现 Spring Boot Kafka 多线程消费。
## 1. 流程概述
为了实现 Kafka 的多线程消费，首先要理解整
原创
2024-08-09 11:40:20
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Kafka是上个老东家常用中间件。虽然说会用，但是对他的了解其实也并不多，仅仅停留在会用的阶段。最近这两天，工作也比较忙，但还是利用自己的业余时间，在我的SpringBoot工程中，简简单单的集成使用了一下。下面简单的介绍介绍。一、Kafka的定义首先我们应该知道Kafka是什么。Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica）
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2023-09-27 11:16:10
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Kafka是一种高吞吐量的分布式流处理平台，它具有高可用、高吞吐量、速度快、易扩展等特性。本篇将介绍如何使用Spring Boot整合Kafka及使用Kafka实现简单的消息发送和消费，主要包括以下3部分内容：Kafka整合Kafka小结 KafkaKafka是Apache组织下的一个分布式流处理平台，它具有以下三个功能特性:作为消息系统，发布和订阅流式的记录，这个与消息队列或者企业消息
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2023-10-27 07:08:34
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