1.IBM、Alphabet 推动研发可实践、可操作的量子计算机 有关专家和分析师认为，量子计算是未来十年内具有最大发展潜力的的关键技术之一。IARPA，是致力于美国智能技术开发的研究机构。推出了一个
https://www.bleepingcomputer.com/news/microsoft/microsoft-considers-adding-python-as-an-official-scripting-language-to-excel/
onela.com、tapisrouge.com域名六位数结拍，分别是17806美元、15432美元，折合成人民币超11万元、10万元。这两个域名注册于2001年，分别对应海地Tapis Rouge广场以及瑞士电影《红地毯》，具有一定的商业价值。
首先来看什么是消息系统？简单来讲就是生产者发送包含事件的消息给消息系统，然后将消息推送给消费者。消息系统有很多种，最简单的就是TCP连接这种的直接信道，之后出现的消息系统大多都是在这个模型上构建的，只不过TCP是生产者和消费者一对一，更完善的消息系统是多对多的形式。
近段时间，域名圈可谓热度不减，交易的好消息接连不断，这不，听说又有3个域名结拍。
近来几个月 ChatGPT 的热度只增不减，许多应用都集成了 ChatGPT API ，但是有些使用都要自己去重新搭建一个新的程序，对于 WordPress 用户来说，没什么是一个主题或插件解决不了的问题。
7月16日，为期三天的“D23”终于拉下帷幕，这个以迪士尼创始人华特·迪士尼及其来到好莱坞的年份（1923年）而命名的展会，吸引了全球的目光。众多迪士尼粉丝到场，不仅为了看到自己喜爱的经典人物，还能第
我们现在就来抓取报文 打开dos窗口，在里面输入ping mail.sina.com.cn：
首先我接受了一个观点：性能测试是所有性能相关的测试的集合，而压力测试和负载测试就是性能测试的子集。
这样排列组合出来的最终结果就有很多了，比如需要查询用户发布的图文内容数、用户点赞的视频内容数等等，且这些数字一般都需要能够支持高度精确性、高性能查询和批量查询等能力。
<数据猿导读> 根据数据显示，互联网教育领域的创业热度自 2015 年下半年起严重下滑，且创业数量和融资额度上呈一个基本同样增减态势，若没有新模式的出现，预期教育培训行业的创业与投资将持续低谷 此次盘
结论表明，一些往年的过节习俗依旧热度不减，同时，新型的生活态度也在春节的互联网行为中得到体现。 如今，已经有不少人开始感叹春节的“年味”逐渐变淡了：“逼婚”成了走亲访友时众多年轻人的噩梦，抢红包晋升为除夕守岁的重头戏，往年必看的春晚则遭到集体吐槽，被指失去了故有神韵……其实，随着时代的发展变迁，过年方式产生相应变化不足为奇，而那些让人感动的旧有习俗也并不会被轻易取代。百度文库日前公布了一组数据，从文档需求角度对2016年春节进行了解读。结论表明，一些往年的过节习俗依旧热度不减，同时，新型的生活态度也在春节的
在大数据和实时流处理的领域，Apache Kafka凭借其高性能、高吞吐量和可扩展性，成为了业界广泛使用的分布式消息队列系统。然而，在诸多应用场景中，消息的顺序性往往是一个至关重要的需求。无论是金融交易、日志记录还是其他需要精确时间线的业务场景，消息的顺序消费都显得尤为关键。
O2OA团队于2019年01月04日正式发布了移动端源码，包括安卓APP以及IOSAPP。
kafka中的topic可以细分为不同的partition，一个topic可以将消息存放在不同的partition中。
近日，#WannaRen病毒大规模传播#的消息成为热门，虽然据腾讯安全跟进发现，WannaRen的“威力”并非热传的如此巨大，但近年勒索病毒热度不减，仍在全球肆虐，成为威胁企业安全的重点隐患之一。面对勒索病毒的突袭，腾讯安全能提供一站式安全解决方案及常规安全强化建议，帮助企业随时“应战”↓↓↓
场景描述：Kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区分布保存在不同的broker上，实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作，而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。对于producer而言，它实际上是用多个线程并发地向不同分区所在的broker发起Socket连接同时给这些分区发送消息；而consumer，同一个消费组内的所有consumer线程都被指定topic的某一个分区进行消费。
作为快速入门Kafka系列的第四篇博客，本篇为大家带来的是Kafka的主要组件说明~
首先,会判断Topic的分区数,如果有变更,会及时更新 Producer topic_partitions: M
脚本 kafka]$ bin\kafka-console-producer.sh 命令选项
因为工作中负责维护的产品中有使用消息中间件kafuka的系统 ,所以把工作中的理解和遇到的问题总结出来,方便后期查看，好记性不如烂笔头。kafuka是一个分布式的、分区化、可复制提交的发布订阅消息系统，使用kafuka需要对其中的一些概念做简单了解。 一、kafuka基础 1、topic主题： Kafka中用于区分不同类别信息的类别名称。由producer指定 2、Producer：将消息发布到Kafka特定的Topic的对象 3、Consumers：订阅并处理特定的Topic中的消息的对象 4、broker(Kafka服务集群)：已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理(Broker). 消费者可以订阅一个或多个话题，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息，通俗的说broker就是一台服务器，一个节点。 5、Message：消息，是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发送一些消息。 6、 Partition(分区)： Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）
当有多个应用程序都需要从Kafka获取消息时，让每个app对应一个消费者组，从而使每个应用程序都能获取一个或多个Topic的全部消息；在每个消费者组中，往消费者组中添加消费者来伸缩读取能力和处理能力，消费者组中的每个消费者只处理每个Topic的一部分的消息，每个消费者对应一个线程。
由于中国大陆疫情防控政策放松，新冠感染人数迅速上升，虽然大部分都仅有持续数日发烧等较轻症状，但这也使得一些工厂因众多员工感染请假而出现缺工问题，因此也不得不减产或停工应对。
消费者组是 Kafka 独有的概念，消费者组是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。
Kafka作为一款开源的消息引擎，很多人并不陌生，但深入其源码的同学估计不多，除非你是中间件团队消息系统维护者。但术业有专攻，市面上那么多开源框架且每个框架又经常迭代升级，花精力深入了解每一个框架源码不太现实，本文会以业务视角罗列工作中大家需要熟知的一些知识
https://github.com/aalansehaiyang/technology-talk
Consumer Group 是Kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。在组内多个消费者实例(Consumer Instance ),它们共享一个公共的ID即 Group ID 。组内的所有消费者协调在一起消费订阅主题（Subscribed Topics）的所有分区(Partition)。当然一个分区只能有同一个消费者组的一个Consumer 实例消费。 Consumer Group 有三个特性：
Linux/Unix like OS 的文件系统中每个目录树中的节点，只包含了文件名和 Inode number Inode number 所找到对应于文件名的Inode 节点 Inode 节点中才真正记录了文件的大小/物理地址/所有者/访问权限/时间戳/被硬链接的次数等实际的 metadata IO 操作的时候，需要的资源除了磁盘空间以外，还要有剩余的 Inode
消费者组: Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。组内必然可以有多个消费者或消费者实例（Consumer Instance），它们共享一个公共的 ID，这个 ID 被称为 Group ID
4月6日消息，据中国台湾媒体报道，受益于库存去化节奏加快，加上业界传出存储大厂三星有意改变先前“坚决不减产”的态度，考虑着手减产，近期急单涌现，台系两大存储产业链大厂力成、群联率先甩开低谷。力成CEO谢永达表示，客户开始加大下单力道，今年状况将优于预期；群联也透露，客户提前回补库存，订单量明显回升约两成。
创建一个topic（主题）。Kafka中所有的消息都是保存在主题中，要生产消息到Kafka，首先必须要有一个确定的主题。
Kafka 中的消息是以主题为基本单位进行归类的，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区，分区的数量可以在主题创建的时候指定，也可以在之后修改。每条消息在发送的时候会根据分区规则被追加到指定的分区中，分区中的每条消息都会被分配一个唯一的序列号，也就是通常所说的偏移量（offset），具有4个分区的主题的逻辑结构见下图。
topic相当于是一个队列，每条消息必须指定发送哪个队列。 为了使kafka的吞吐率能水平扩展，物理上把topic分成 一个或多个partition，每个partition对应一个文件夹，存储所有这个partition的消息和索引文件。
我们知道，当下流行的MQ非常多，不过很多公司在技术选型上还是选择使用Kafka。与其他主流MQ进行对比，我们会发现Kafka最大的优点就是吞吐量高。实际上Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。
分区中的所有副本统称为 AR（Assigned Replicas）。所有与 leader 副本保持一定程度同步的副本（包括 leader 副本在内）组成ISR（In-Sync Replicas），ISR 集合是 AR 集合中的一个子集。
通过扩展线程池进行监控，通过继承线程池并重写线程池的beforeExecute，afterExecute和terminated方法，我们可以在任务执行前，执行后和线程池关闭前干一些事情。如监控任务的平均执行时间，最大执行时间和最小执行时间等。
消息组接到某项目组反馈，topic 在扩容后出现部分队列无法被消费者，导致消息积压，影响线上业务？
分布式，是程序员必备技能之一，在面试过程中属于必备类的，在工作中更是会经常用到。而Kafka是一个分布式的基于发布订阅的消息队列，目前它的魅力是无穷的，对于Kafka的奥秘，还需要我们细细去探寻。
随着业务上的增长与迭代，业务使用的消息集群会创建越来越多主题，在业务流量不断增长的情况下，还需要不断增加主题的分区数量，Kafka 由于本身的存储机制特点，随着主题和分区数的增加，性能会不断下降，无法满足业务上的发展。通常我们的做法是扩容集群，但随着集群的不断扩大，又会伴随着很多问题，随着集群的扩容节点，创建主题和分区数不断增多，存储在 zk 上的元数据就会越来越多，每当需要全量同步元数据到 Broker 节点时，会是一笔很大的网络开销，由于当 contrller 切换时往往需要全量同步元数据到每个 Broker 上，因此，元数据越多，controller 的切换时长会越长，而且由于 Kafka 会独立一个复制线程进行分区副本的复制，多个分区共享该线程，因此 Broker上的分区不断增多后会造成复制线程负载增大，严重时会会造成某些分区副本复制跟不上，导致 ISR 频繁变化。
1. Hub架构。一个中心的kafka集群做中央调度，对应多个本地的kafka集群。
“流媒体”：发布者（“生产者”）经常发送的大量消息（想想数万或数十万）。许多订阅者（“消费者”）经常进行消息轮询。
ActiveMQ应用 1、ActiveMQ中常用API介绍 下述API都是接口类型,由定义在javax.jms包中.是JMS标准接口定义. API 说明 ConnectionFactory 链接工厂, 用于创建链接的工厂类型 Connection 链接. 用于建立访问ActiveMQ连接的类型, 由链接工厂创建 Session 会话, 一次持久有效有状态的访问. 由链接创建 Destination & Queue 目的地, 用于描述本次访问ActiveMQ的消息访问目的地. 即ActiveMQ服务中的具体队
消费者提了异步 commit 实际还没更新完offset，消费者再不断地poll，其实会有重复消费的情况？
Apache Kafka 是一个分布式发布-订阅消息系统。是大数据领域消息队列中唯一的王者。最初由 linkedin 公司使用 scala 语言开发，在2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。至今已有十余年，仍然是大数据领域不可或缺的并且是越来越重要的一个组件。
通常在生产环境新增业务主题，我们都需要提前预测到，然后做好充分的准备，本文将介绍在生产环境中创建Topic时需要考虑的所有参数。
上一阶段给大家讲的是Redis，接下来这一阶段，我给你大家更新Kafka的知识分享哦!!!
CEPH集群近来遇到一个重启一个节点上的所有OSD进程之后，总会有一两个PG的状态卡在peering或者是activating阶段，但是经过大概900多秒后重新建立链接后，集群可恢复ok。打开OSD和MS的日志发现消息并没有阻塞在软件层，而是软件层已经将调用了sendmsg系统调用往外发，但是对端还是没有收到消息。
Kafka作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而Kafka在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲kafka日志结构的基础。
开发过程中碰到了一个问题，某个top一直在消费，而一直存在，偏移量不增不减就在那。
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