针对Kafka的基准测试可以参考，Apache Kafka基准测试：每秒写入2百万（在三台廉价机器上） 下面从数据写入和读取两方面分析，为什么为什么Kafka速度这么快。...写入数据 Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术， 顺序写入 和 MMFile 。...在顺序读写的情况下，某些优化场景磁盘的读写速度可以和内存持平（注：此处有疑问， 不推敲细节，参考 http://searene.me/2017/07/09/Why-is-Kafka-so-fast/ ）...因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址->写入，其中寻址是一个“机械动作”，它是最耗时的。所以硬盘最讨厌随机I/O，最喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的速度，Kafka就是使用顺序I/O。...，直到被消费者解压缩 Kafka支持多种压缩协议，包括Gzip和Snappy压缩协议 总结 Kafka速度的秘诀在于，它把所有的消息都变成一个批量的文件，并且进行合理的批量压缩，减少网络IO损耗，通过
问题原因 Github 访问速度很慢的原因是因为 Github 的 CDN 被某墙屏蔽了，由于网络代理商的原因，所以访问下载和访问速度很慢。...Ping github.com 时，速度只有 300 多 ms，有时候甚至还会访问超时。...解决方法 Windows 打开 Dism++，点击工具箱 -> hosts 编辑器，编辑系统的 hosts 文件： 输入以下文本： 未更改： 您的浏览器不支持嵌入式框架，或者当前配置为不显示嵌入式框架...未更改： 您的浏览器不支持嵌入式框架，或者当前配置为不显示嵌入式框架。 未更改： MacOS/Linux 系统的hosts文件的位置如下： /etc/hosts 编辑即可，也输入上述文本。...问题解决 访问速度明显提升，如下图： 参考资料 https://blog.csdn.net/u013517229/article/details/81351885/ Ps: hosts 方法并非一定有效
针对Kafka的基准测试可以参考，Apache Kafka基准测试：每秒写入2百万（在三台廉价机器上） 下面从数据写入和读取两方面分析，为什么Kafka速度这么快。...一、写入数据 Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术， 顺序写入和MMFile 。...因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址->写入，其中寻址是一个“机械动作”，它是最耗时的。所以硬盘最讨厌随机I/O，最喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的速度，Kafka就是使用顺序I/O。...，直到被消费者解压缩 3、Kafka支持多种压缩协议，包括Gzip和Snappy压缩协议 三、总结 Kafka速度的秘诀在于，它把所有的消息都变成一个批量的文件，并且进行合理的批量压缩，减少网络IO损耗...，通过mmap提高I/O速度，写入数据的时候由于单个Partion是末尾添加所以速度最优；读取数据的时候配合sendfile直接暴力输出。
在我们的印象中，对于各个存储介质的速度认知大体同下图所示的相同，层级越高代表速度越快。很显然，磁盘处于一个比较尴尬的位置，这不禁让我们怀疑 Kafka 采用这种持久化形式能否提供有竞争力的性能。...有关测试结果表明，一个由6块 7200r/min 的 RAID-5 阵列组成的磁盘簇的线性（顺序）写入速度可以达到 600MB/s，而随机写入速度只有 100KB/s，两者性能相差6000倍。...顺序写盘的速度不仅比随机写盘的速度快，而且也比随机写内存的速度快，如下图所示。...页缓存的魅力 Kafka 在设计时采用了文件追加的方式来写入消息，即只能在日志文件的尾部追加新的消息，并且也不允许修改已写入的消息，这种方式属于典型的顺序写盘的操作，所以就算Kafka使用磁盘作为存储介质...这样也极大地简化了代码逻辑，因为维护页缓存和文件之间的一致性交由操作系统来负责，这样会比进程内维护更加安全有效。 Kafka 中大量使用了页缓存，这是 Kafka 实现高吞吐的重要因素之一。
但是很多使用过Kafka的人,经常会被问到这样一个问题,Kafka为什么速度快,吞吐量大；大部分被问的人都是一下子就懵了，或者是只知道一些简单的点，本文就简单的介绍一下Kafka为什么吞吐量大，速度快。...基于磁盘的随机读写确实很慢，但磁盘的顺序读写性能却很高，一般而言要高出磁盘随机读写三个数量级，一些情况下磁盘顺序读写性能甚至要高于内存随机读写。...通过操作系统的Page Cache，Kafka的读写操作基本上是基于内存的，读写速度得到了极大的提升。...，直到被消费者解压缩 Kafka支持多种压缩协议，包括Gzip和Snappy压缩协议 Kafka速度的秘诀在于，它把所有的消息都变成一个批量的文件，并且进行合理的批量压缩，减少网络IO损耗，通过mmap...提高I/O速度，写入数据的时候由于单个 Partition 是末尾添加所以速度最优；读取数据的时候配合sendfile直接暴力输出。
1，CDN，Content Distribute Network，可以直译成内容分发网络，CDN解决的是如何将数据快速可靠从源站传递到用户的问题。...用户获取数据时，不需要直接从源站获取，通过CDN对于数据的分发，用户可以从一个较优的服务器获取数据，从而达到快速访问，并减少源站负载压力的目的。 2，为什么访问速度慢、下载慢？...答：github的CDN被某墙屏了，由于网络代理商的原因，所以访问下载很慢。ping github.com 时，速度只有300多ms。 3，如何解决？...答：绕过dns解析，在本地直接绑定host，该方法也可加速其他因为CDN被屏蔽导致访问慢的网站。...： 打开cmd 输入ipconfig /flushdns 下载速度明显提升
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 问题：我发现在我的Mac上上网的速度很慢。 第一种分析： 问题分析：虽然Mac上的运行速度很慢，但同时在我的两台手机上面的运行速度都比较快。...我刚开始怀疑是路由器的问题，如果是路由器的问题，那么手机肯定不会很块，手机也会很慢，可以断定肯定是我的mac设置出了问题，我按个这个步骤寻找，去掉8.8.8.8，问题解决了。...所以DNS要设置好，当你设置8.8.8.8的时候，互联网公司把你当做海外用户，不知道如何就近派发服务器，可能就随便给你一个，于是访问速度就慢了。...怎么解决： 原来我在DNS处设置了 180.76.76.76（北京的一般用这个） 去掉了就好了，为什么呢，这是因为测试环境的DNS应该是公司的内网地址，不能在这里设置DNS。...为什么改为180.76.76.76会出现那么多问题，180.76.76.76并不是正式环境的地址（我们域名指向的地址，可以从dns处看到） 有时候Mac会不自动设置DNS，好奇怪，导致我电脑测试环境变为了正式环境
前言 最近在工作中遇到一个问题，在Linux下Tomcat 8启动很慢，且日志上无任何错误，在日志中查看到如下信息： Log4j:[2017-08-2715:47:11] INFO ReadProperty...这就是为什么我们设置值为”file:///dev/urandom”或者值为”file:/./dev/random”都会起作用的原因。.../dev/random非常适合那些需要非常高质量随机性的场景，比如一次性的支付或生成密钥的场景。 当熵池为空时，来自/dev/random的读操作将被阻塞，直到熵池收集到足够的环境噪声数据。...这么做的目的是成为一个密码安全的伪随机数发生器，熵池要有尽可能大的输出。对于生成高质量的加密密钥或者是需要长期保护的场景，一定要这么做。 那么什么是环境噪声？...随机数产生器会手机来自设备驱动器和其它源的环境噪声数据，并放入熵池中。产生器会评估熵池中的噪声数据的数量。当熵池为空时，这个噪声数据的收集是比较花时间的。
最近在colab上跑了一下cifar-10的图像分类数据，结果发现跑的很慢。拿本机的CPU试了一下，一个epoch大概需要20min；在colab的GPU上甚至需要两倍以上的时间。感觉很不合常理。...上发现了一个帖子： https://stackoverflow.com/questions/60798910/google-colab-pro-gpu-running-extremely-slow 跟我的问题很像...，帖子中有个回复说drive是个云盘（我的数据挂在到了google drive上），每次读取数据都比较慢，可以拷贝到local路径或者直接下载到local中。...rm cifar-10-python.tar.gz 重新训练，速度快了非常多（原来一个epoch大概需要6min，现在只需要20sec。...但是这里有个疑惑是，都用云盘读取的时候，用colab的GPU仍然比CPU（类型“None”）要慢？
针对Kafka的基准测试可以参考，Apache Kafka基准测试：每秒写入2百万（在三台廉价机器上） 下面从数据写入和读取两方面分析，为什么Kafka速度这么快。...一、写入数据 Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术， 顺序写入和MMFile 。...因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址->写入，其中寻址是一个“机械动作”，它是最耗时的。所以硬盘最讨厌随机I/O，最喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的速度，Kafka就是使用顺序I/O。...，直到被消费者解压缩 Kafka支持多种压缩协议，包括Gzip和Snappy压缩协议 三、总结 Kafka速度的秘诀在于，它把所有的消息都变成一个批量的文件，并且进行合理的批量压缩，减少网络IO损耗，通过...mmap提高I/O速度，写入数据的时候由于单个Partion是末尾添加所以速度最优；读取数据的时候配合sendfile直接暴力输出。
最近很多朋友吐槽wordpress速度慢，占cpu和内存，相比国内的PageAdmin、织梦这些主流的网站管理系统，wordpress在速度和负载上的确需要改进，尤其在大数据和高并发上需要进行很多方面的优化...，总结为一句话，请选择你需要的，不要乱下载，不仅仅拖慢速度，还会导致安全类问题。...统计代码移到了网站底部，因为它有一个js的引用，放头部会影响速度。总结一下就是js放底部，css放头部。...另外该主题提供很多广告位，值得一提的是，网站过多添加广告，也会增加网页加载速度，不过谁不想增加一点收入呢，但是我觉得，提升收入的前提应该放在用户体验的下面，要把用户体验放在第一，这样才会有人来你的网站。...CDN是构建在网络之上的内容分发网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。
你也可以在自己的浏览器上查看运行效果。 可以看到几个浏览器中都是 call 的速度要快于 apply，不过都没有特别明显。其中 Safari 的速度让我大吃一惊，直接比其它几个浏览器快了一个数量级。...为什么 call 要快于 apply SO 上面解释的比较详细，在语言设计的时候，apply 需要执行的步数就比 call 要多：无论 call 还是 apply，最终都是调用一个叫做 [[Call]]...困惑 SO 上面提到 call 的性能是 apply 的 4 倍甚至 30 倍，为什么在我这里的测试只有一丁点差距呢？...那么猜想可能是 ES5 与 ES6 的差距导致的。...主要变化发生在对参数处理的部分，其它关于内部函数调用的部分，看起来并没有太多差异。
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。...Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万，这其中的原由值得我们一探究竟。...本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。 零拷贝 这里主要讲的是Kafka利用linux操作系统的 "零拷贝（zero-copy）" 机制在消费端做的优化。...这也是为什么有时候消费端在不断消费数据时，我们并没有看到磁盘io比较高，此刻正是操作系统缓存在提供数据。...总 结 总结起来，Kafka采用顺序读写、Page Cache、零拷贝以及分区分段等这些设计，再加上在索引方面做的优化，另外Kafka数据读写也是批量的而不是单条的，使得Kafka具有了高性能、高吞吐
本文属于Kafka知识扫盲系列，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。...基于磁盘的随机读写确实很慢，但磁盘的顺序读写性能却很高，一般而言要高出磁盘随机读写三个数量级，一些情况下磁盘顺序读写性能甚至要高于内存随机读写，这里给出著名学术期刊 ACM Queue 上的一张性能对比图...Kafka的message是不断追加到本地磁盘文件末尾的，而不是随机的写入，这使得Kafka写入吞吐量得到了显著提升。...通过操作系统的Page Cache，Kafka的读写操作基本上是基于内存的，读写速度得到了极大的提升。...这也是为什么有时候消费端在不断消费数据时，我们并没有看到磁盘io比较高，此刻正是操作系统缓存在提供数据。
Kafka 是分布式的消息系统，需要处理海量的消息，Kafka 的设计初衷是把所有消息都写入速度且低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力，但是实际上，使用硬盘并没有带来过性能的损失，这究竟为何？...顺序读写降低了硬盘磁头的寻道时间，只需要很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写。...总结 Kafka 速度的秘诀在于，它把所有的消息都变成一个的文件。通过 mmap 提高 I/O 速度，写入数据的时候它是末尾添加所以速度最优；读取数据的时候配合sendfile直接暴力输出。...单纯的去测试MQ的速度没有任何意义，Kafka这种“暴力”、“流氓”、“无耻”的做法已经脱了MQ的底裤，更像是一个暴力的“数据传送器”。...所以对于一个MQ的评价只以速度论英雄，世界上没人能干的过Kafka，我们设计的时候不能听信网上的流言蜚语——“Kafka最快，大家都在用，所以我们的MQ用Kafka没错”。
镜像为基础镜像,由于fluentd的处理层扩展是以插件的方式进行扩展,所以在制作这个镜像时需要安装对应的kafka插件和elasticsearch插件....Dockerfile和fluent.conf都准备好了,执行制作镜像命令 docker build -t fluentd-es-kafka:v1.3.2 ....这样一来包含es插件和kafka插件的fluentd镜像就制作完成了. 运行这样一个fluentd只需要一条docker命令就可以运行起来....docker run -it -d fluentd-es-kafka:v1.3.2 这个容器会在启动后开始监听host为kafka的kafka消息且传输数据到host为elasticsearch的elasticsearch...如果是es的节点和kafka的节点地址不一样,则需要挂在volume覆盖容器内的默认配置文件.
6.1.1 Kafka Streams 6.1.2 Kafka Streams特点 6.1.3 为什么要有Kafka Stream 6.2 Kafka Stream数据清洗案例 第7章 扩展 7.1...（Kafka保证一个Partition内的消息的有序性） 7）缓冲： 有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。...当一小部分replication开始落后于leader replication的速度速度时，就提出ISR 被踢出去的replication还在同步，只是不算在ISR里。...它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息， 典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。...如果不可以，那又是为什么？ 12.topic 的分区数可不可以减少？如果可以怎么减少？如果不可以，那又是为什么？ 13.Kafka 有内部的 topic 吗？如果有是什么？有什么所用？
在MySQL数据库中，想了解数据库运行情况的重要指标之一是慢SQL。而并非如某些人所说的所有运行慢的SQL都会被记录在慢SQL日志（或日志表）里，抑或是没有慢SQL就代表没有运行慢的SQL。...本文将总结一些比较常见的运行比较慢但不会被记录在慢SQL日志里的情况。...本次通过创建一张1000W记录的表进行测试，快速生成数据的方式请查看历史文章：效率提升16800倍的连续整数生成方法 然后再添加个字段 mysql> call sp_createNum(10000000...SQL监控的阈值，例如TP业务的实例且配置相对较好时，建议阈值设置的较低；如果是AP类型业务，则适当放宽慢SQL的阈值。...其他SQL 除了以上的情况外，复制线程的查询、被DBAkill的正在运行的SQL或部分未运行完毕的SQL也不会记录在慢SQL日志中（不过部分情况再MySQL8.0中有所变更），因此需要大家根据实际情况多总结及测试
概述 首先关于 camel 的基本概念和用法，以及 kafka 的基本概念和用法，这里就不啰嗦了。这篇文章假设你对二者都有基本的认识。...camel-kafka 就是 camel 的其中一个组件，它从指定的 kafka topic 获取消息来源进行处理。 有些小伙伴可能有疑问了，kafka 本身不就是生产者-消费者模式吗？...这个问题的答案是这样，camel 本身提供的是高层次的抽象，你可以选择从 kafka 作为源接收数据，也可以使用其它组件，比如mq，文件等。...详解camel-kafka camel对每个组件约定一个发送和接受的 endpoint uri，kafka 的uri格式是， kafka:topic[?...唯一要注意的是 kafka server 的版本最好跟 camel-kafka 引入的 kafka-client 版本一致，以免踩坑。
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