该算法可确保不会发生数据丢弃，但客户端要做额外工作：若多个操作并发，则客户端必须通过合并并发写入的值来继承旧值。
一台InfluxDB服务器每秒可以处理近百万条时序数据。如果所有数据都持久保存，数据量非常大，造成存储成本高昂。 常见的解决方法就是降低数据精度，即详细的、高时间精度的数据只能保留一段时间，同时对这些数据进行聚合计算得到低精度的、符合我们需求的数据，再根据实际情况存储一段时间然后删除高精度的数据，只保留低精度的数据。
📷 ---- Prompt 我目前正在学习[主题]。问我一系列问题，以测试我的知识。确定我的答案中的知识差距，并给我更好的答案来填补这些差距 📷 好的，下面是每个问题的答案和进一步的解释： 1. 什么是Kafka？ Kafka是一个分布式流处理平台，旨在处理大规模的数据流。它可以处理实时的高吞吐量数据，并支持数据的持久化存储和数据流的处理。 2. Kafka的核心概念是什么？ Kafka的核心概念包括Producer、Consumer、Broker、Topic和Partition。Producer负责
在日常开发过程中使用kafka来实限流削峰作用但是往往kafka会存放多份副本来防止数据丢失，那你知道他的机制是什么样的吗？本篇文章就带给大家讲解下。
对Windows Server 2008 R2系统状态进行备份，且需要保留三天的系统状态备份数据，但是我们会发现Windows Server Backup并不能够创建多个备份计划，不能设置备份副本的保存数量等，这时候怎么处理了？
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。
使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。
消息发送者生产消息发送到消息队列中，然后消息接收者从消息队列中取出并且消费消息。消息被消费以后，消息队列中不再有存储，所以消息接收者不可能消费到已经被消费的消息。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后端开发工程师刘国强。 使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。 kafka的整体结构 下图展示了很多关于kafka的细节，暂时
为了在生产环境中运行kafka或者编写使用它的应用程序，并不一定要理解kafka的内部原理。然而，理解kafka的工作原理，有助于故障排查，理解kafka的工作行为。具体代码实现细节本书不做深入描述，但是，kafka有关的从业人员，必须关注如下三个内容：
__consumer_offsets：作用是保存 Kafka 消费者的位移信息 __transaction_state：用来存储事务日志消息
如上图所示、kafka 中消息是以主题 topic 为基本单位进行归类的，这里的 topic 是逻辑上的概念，实际上在磁盘存储是根据分区存储的，每个主题可以分为多个分区、分区的数量可以在主题创建的时候进行指定。例如下面 kafka 命令创建了一个 topic 为 test 的主题、该主题下有 4 个分区、每个分区有两个副本保证高可用。
TL;DR: 在创建Kubernetes集群时，您可能首先要问的一个问题是：“我应该使用哪种类型的工作节点，以及应该有多少个？”
对于任意系统，想要同时满足三高都是一件非常困难的事情，大型业务系统或者传统中间件都会搭建复杂的架构来保证。
接下来还会逐步完善本教程，比如Helm、ELK、Windows Server容器等等。
CleanMyMac 专注清洁优化 Mac 已有 12 年的历史，开发商有足够的经验和不断更新的安全数据库支持。在默认情况下，CleanMyMac X 仅删除系统 / 软件进程自动生成的无用数据，或者可以轻松恢复的文件。
执行备份或还原的数据库称为目标。在一些环境下，有许多数据库，因此有许多RMAN目标。应一次连接每个数据库。目标的每个备份都有一些属性：
问题 1：请问下大家是如何评估集群的规模？比如数据量达到百万，千万，亿万，分别需要什么级别的集群，这要怎么评估？
在使用Telegraf+InfluxDB+Grafana监控服务器资源的时候，如果influxdb中的数据不设置超时过期的机制的话，那么数据就会默认一直保存。这样一直保存的话，数据量就会导致偏大。 这时候就要适当调整influxdb的数据存储时长，保留最近一段时间的数据即可。
在 Kafka 的日志管理器中会有一个专门的日志删除任务来周期性地检测和删除不符合保留条件的日志分段文件，这个周期可以通过 broker 端参数 log.retention.check.interval.ms 来配置，默认值为300000，即5分钟。当前日志分段的保留策略有3种：
我们现在来看看的replication数据复制的问题，也就是在多个节点上维护相同数据的拷贝，每个节点被称为replica 副本。数据复制是许多分布式数据库、文件系统或其他存储系统的标准特性之一。它是我们实现容错的主要机制之一：如果一个副本出现故障，我们可以继续访问其他副本上的数据备份。
Longhorn 设计有两层：数据平面(data plane)和控制平面(control plane)。Longhorn Engine 是存储控制器对应数据平面，Longhorn Manager 对应控制平面。
在本教程中，您将学习如何创建与 Longhorn 卷对应的持久卷 (PV) 和持久卷声明 (PVC) 的 Kubernetes 持久存储资源。您将使用 kubectl 为使用 Longhorn 存储类(storage class)的工作负载动态配置存储。
在本文中，我们将介绍扩展 Pod、副本控制器（Replication Controller）以及加速 Kubernetes 部署（Deployment）的最佳实践。
kafka的消息是存储在硬盘上的，因为“磁盘慢”这个普遍性的认知，常常使人们怀疑一个这样的持久化结构是否能提供所需的性能。但实际上磁盘因为使用的方式不同，它可能比人们预想的慢很多也可能比人们预想的快很多；而且一个合理设计的磁盘文件结构常常可以使磁盘运行得和网络一样快。
您可以使用kube-up或kube-down脚本为Google Compute Engine复制Kubernetes masters 。本文档介绍了如何使用kube-up / down脚本来管理高可用性（HA） masters，以及如何实现HA masters以与GCE一起使用。
前段时间写了Kafka快速入门系列1-8，但苦于知识点非常繁琐，对于很多初级选手来说并不友好，因此博主又根据所学，整理了一份关于Kafka知识点总结，希望对大家的学习有所帮助(✪ω✪)
Elasticsearch 存储的基本单元是shard， ES中一个Index 可能分为多个shard， 事实上每个shard 都是一个Lucence 的Index，并且每个Lucence Index 由多个Segment组成， 每个Segment事实上是一些倒排索引的集合， 每次创建一个新的Document， 都会归属于一个新的Segment， 而不会去修改原来的Segment； 且每次的文档删除操作，会仅仅标记Segment中该文档为删除状态，而不会真正的立马物理删除， 所以说ES的index 可以理解为一个抽象的概念。
为了理解 Kafka 是如何做到以上所说的功能，从下面开始，我们将深入探索Kafka 的特性。
云爆发技术可为用户提供在应用高峰时期所需的能力，但是这一切都要求用户能够正确地管理好私有云和公共云中的数据。复制等其他策略可帮助用户做到这一点。 在云爆发策略制订中，IT团队会对他们的私有云部署的规模进行规模设计以便能够支持企业的日常平均工作负载，然后可以使用公共云来处理负载高峰。但是，开发一个高效云爆发架构还有着几个不小的障碍——其中最大的问题之一就是广域网。 广域网中高速链接的部署状况要远远落后于局域网。其直接后果是，私有云与公共云之间文件传输的速度通常是比较慢的，这就严重地影响了企业实施云爆发措施中较
Relabeling 重新标记是配置 Prometheus 元信息的方式，它是转换和过滤 Prometheus 中 label 标签对象的核心，本文我们将了解 Relabeling 规则的工作原理以及在不同场景中的应用方式。
经历了上礼拜漫长的上线周期，终于有时间总结一下期间发生的故事。TiDB 是一款非常优秀的国产分布式 NewSQL 数据库，因其支持水平扩展性、强一致性、高可用性，从 18 年 3 月起已在国内银行的账务、支付类核心系统得到应用。
CRDT，全称为 conflict-free replicated data type（无冲突复制数据类型），它是一种数据类型，或者说是方案，确保在网络中的不同副本最后数据保持一致的，可以用协同编辑领域。
kafka将消息抽象归纳一个主题，一个主题就是对消息的一个分类，生产发送消息到特定主题，消费者订阅主题进行消费
RMAN保留策略关乎数据的完整性，因此事关重大，由用户定义的、基于用户数据恢复所能承受的容忍度来设置。也就是说根据恢复的需要，用户需要保留几天的数据，或者说用户需要备份的保留几个副本，或者不需要设定保留策略。在生产环境中多数使用的是基于恢复窗口的保留策略，因此需要重点关注与理解其用法。最本文主要描述了RMAN下的三种保留策略方式。
前面两篇文章，向读者介绍了Elasticsearch中REST API的基本规范，相信读者阅读完后，对REST API已经有了一个基本的认识，从本篇文章开始，要慢慢向读者介绍文档的相关操作了，那么在详细介绍文档的相关操作之前，本文先来对文档相关读写操作做一个简单概述。
MySQL 8.0.19引入了无Binlog副本（保留事务提交顺序），这意味着用户可以在不启用二进制日志的情况下部署异步副本，并保留相同的顺序提交事务。用户可以禁用Binlog（skip-log-bin）和回放线程产生的日志（log-slave-updates = FALSE）进行的更改，同时保留相同提交顺序（slave-preserve-commit-order = TRUE）。
2. 所有的同步副本写入了消息时，才会被认为已经提交 3. 只要有一个副本是活跃的消息就不会丢失 4. 消费者只能提取已经提交的消息
kafka 使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息，每条消息都有一个 offset 值来表示它在分区中的偏移量。Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据，为了避免日志文件过大，一个分片并不是直接对应在一个磁盘上的日志文件，而是对应磁盘上的一个目录，这个目录的命名规则是_。 比如创建一个名为firstTopic的topic，其中有3个partition，那么在 kafka 的数据目录（/tmp/kafka-log）中就有 3 个目录，firstTopic_0~3 多个分区在集群中多个broker上的分配方法
比如说，topic有6个partition，有两个broker，那每个broker就管3个partition。
如今，人们生活在信息时代，组织比其他任何时候都依赖于他们的数据。许多公司正在利用云计算来保护海量的数据，但一些公司则担心数据完整性的真实风险。在数据传输到云端时可能会遇到问题，一旦达到云端，数据处于静止状态，以及迁移到云端之前的分段区域的数据都可能面临风险。数据是一种资产，将面临损坏、删除甚至存储介质退化的风险。组织必须采取措施消除这些风险以维护数据完整性。 人为错误或恶意造成的损害 数据丢失或损坏的最常见原因是人为错误，可能有多种形式。最常见的人为错误类型是有人意外删除数据。也许他们意外地删除了
Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员的信息。每个 broker 都有一个唯一标识符，这个标识符可以在配置文件里指定，也可以自动生成。在 broker 启动的时候，它通过创建临时节点把自己的 ID 注册到 Zookeeper。Kafka 组件订阅 Zookeeper 的 /broker/ids 路径，当有 broker 加入集群或退出集群时，这些组件就可以获得通知。
5.1 用户命令 hadoop集群用户的常用命令。 5.1.1 classpath 打印获取Hadoop jar和所需库所需的类路径。如果无参数调用，则打印由命令脚本设置的类路径，可以在类路径条目中包含通配符。其他选项在通配符扩展后打印类路径或将类路径写入jar文件的清单。后者在不能使用通配符且扩展的类路径超过支持的最大命令行长度的环境中非常有用。 5.1.2 dfs HDFS允许以文件和目录的形式组织用户数据。它提供了一个称为FS shell的命令行界面，允许用户与HDFS中的数据交互。此命令集的语法类似
在 Python 中，有几种方法可以合并两个或多个集合。您可以使用union()方法，该方法返回一个包含两个集合中所有项的新集合，或使用update()方法，将一个集合中的所有项插入另一个集合中：
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!!!
作为快速入门Kafka系列的第三篇博客，本篇为大家带来的是Kafka架构之宏微观分析~
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