KafkaProducer会将消息先放入缓冲区中，然后由单独的sender线程异步发送到broker服务端，那么既然消息是批量发送的，那么触发批量发送的条件是什么呢？
Kafka集群中有一个broker会被选举为Controller，Controller依赖Zookeeper环境，管理集群broker的上下线，所有topic的分区副本分配和leader选举等工作。
6.交易属性 键 默认值 描述 spring.jta.atomikos.connectionfactory.borrow-connection-timeout 30 从池借用连接的超时时间（以秒为单位）。 spring.jta.atomikos.connectionfactory.ignore-session-transacted-flag true 创建会话时是否忽略事务标记。 spring.jta.atomikos.connectionfactory.local-transaction-mode fa
Kafka可以说是必知必会的了，首先面试大数据岗位的时候必问kafka，甚至现在java开发岗位也会问到kafka一些消息队列相关的知识点。先来看看有哪些最新的Kafka相关面试点：
（1）保证被volatile修饰的共享变量对所有线程总是可见的，也就是当一个线程修改了一个被volatile修饰共享变量的值，新值总是可以被其他线程立即得知。
webservice是一种跨编程语言和跨操作系统的远程调用技术,遵循SOPA/WSDL规范。
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代码解读：因为 x 和 y 指向的是同一个引用，所以 == 也是 true，而 new String()方法 则重写开辟了内存空间，所以 = = 结果为 false，而 equals 比较的一直是值，所以结果都为 true equals 解读 equals 本质上就是 ==，只不过 String 和 Integer 等重写了 equals 方法，把它变成了值比较。看下面的代码就明白了。 首先来看默认情况下 equals 比较一个有相同值的对象，代码如下：
常用应用属性 可以在application.properties / application.yml file中指定各种属性，也可以在命令行开关中指定。本节提供了常见的Spring Boot属性和对使用它们的基础类的引用的列表。 摘自：http://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/common-application-properties.html ＃========================================
为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。所以引出ack机制。
Jkes是一个基于Java、Kafka、ElasticSearch的搜索框架。Jkes提供了注解驱动的JPA风格的对象/文档映射，使用REST API用于文档搜索。
我们以一个转帐的场景为例来说明这个问题，Bob向Smith转账100块。这个列子在瓜子也有很多实际场景映射，如：车源状态变化，订单状态变化，金融放款，物流运输……
引言 在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用 .Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样，是的，这就是 Kafka 最重要的落地场
国内的互联网面试，恐怕是现存的、最接近科举考试的制度。很多人对八股文都嗤之以鼻，认为无法衡量出一个程序员的真是水平。还有一部分人则是深恶痛绝，因为实在太难背了。
kafka是一个消息队列产品，基于Topic partitions的设计，能达到非常高的消息发送处理性能。Spring创建了一个项目Spring-kafka，封装了Apache 的Kafka-client，用于在Spring项目里快速集成kafka。除了简单的收发消息外，Spring-kafka还提供了很多高级功能，下面我们就来一一探秘这些用法。
kafka是一个消息队列产品，基于Topic partitions的设计，能达到非常高的消息发送处理性能。Spring创建了一个项目Spring-kafka，封装了Apache 的Kafka-client，用于在Spring项目里快速集成kafka。
kafka 是一个消息队列产品，基于 Topic partitions 的设计，能达到非常高的消息发送处理性能。Spring 创建了一个项目 Spring-kafka，封装了 Apache 的 Kafka-client，用于在 Spring 项目里快速集成 kafka。除了简单的收发消息外，Spring-kafka 还提供了很多高级功能，下面我们就来一一探秘这些用法。
今天，我继续安利一个独门绝技：Spring 事务的钩子函数。单纯的讲技术可能比较枯燥乏味。接下来，我将以一个实际的案例来描述Spring事务钩子函数的正确使用姿势。
iterator是java迭代器最简单的实现，为List设计的ListIterator具有更多的功能，它可以从两个方向进行遍历List，也可以从List中插入和删除元素。
kafka 的事务是从0.11 版本开始支持的，kafka 的事务是基于 Exactly Once 语义的，它能保证生产或消费消息在跨分区和会话的情况下要么全部成功要么全部失败
HashMap会进行resize操作，在resize操作的时候会造成线程不安全。下面将举两个可能出现线程不安全的地方。
一年一度的跳槽季又结束了，还有很多想跳槽的朋友都没能成功，还有一些正在复习准备来年再战的，有很多粉丝问有没有今年的一些面试真题、八股文、算法等.....最近抽时间为大家整理了一份各大公司Java后端开发真题汇总，虽然不能概括所有的Java问题，但是足以应付目前市面上绝大部分的Java面试了，今天这篇文章不论是从程度还是广度来讲，都已经囊括了非常多的干货知识点了。
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
每个分区（Partition）都是有序的(所以每一个Partition内部都是有序的)，不变的记录序列，这些记录连续地附加到结构化的提交日志中。分区中的每个记录均分配有一个称为偏移的顺序ID号，该ID 唯一地标识分区中的每个记录。
进大厂是大部分程序员的梦想，而进大厂的门槛也是比较高的，所以这里整理了一份阿里、美团、滴滴、头条等大厂面试大全，其中概括的知识点有：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、
给定一个abdcdd字符串和一个abd字符串，在abdcdd字符串中找出abd字符串出现的第一个位置（从0开始），如果不存在，则返回-1.
消息通信有两种基本模型，即发布-订阅（Pub-Sub）模型和点对点（Point to Point）模型，发布-订阅支持生产者消费者之间的一对多关系，而点对点模型中有且仅有一个消费者。
进大厂是大部分程序员的梦想，而进大厂的门槛也是比较高的，所以这里整理了一份阿里、美团、滴滴、头条等大厂面试大全，其中概括的知识点有：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈共有1000+道面试题。
简单来讲，锁是用来控制多线程执行对资源的并发访问的。比如当一个资源只允许在任意时刻只有一个执行线程对其进行写操作，那当其他线程要访问资源时，就必须要检查该该资源上是否存在写操作锁，如果存在，必须要等待锁的释放并获得锁之后才能对资源进行访问。
场景描述：这篇文章是来自一个《大数据技术与架构》的一个读者-逆流而上Mr李，作者总结了自己在应聘过程中的面试题以及经验，珍贵的什么程度？也许你下次的问题就在这上面。多达10家企业面试的一手资料。
一，KafkaConsumer使用要点解释 1，基本介绍 该客户端用户透明的处理kafka Broker的失败，透明的适应topic在集群中的迁移。这种客户端也可以使用消费者组的概念与kafka cluster进行交互，来进行均衡消费负载。 消费者维护着到必要的Broker上的TCP链接，用以获取data。使用之后未关闭消费者的话会导致链接泄漏。该消费者不是线程安全的，具体详见下文的多线程版本。 2，跨版本的兼容性 该版本的适用于kafka0.10+版本。老版本或者过新的版本会导致一些特征失效。比如，0.1
Java Hotspot 虚拟机中，每个对象都有对象头（包括 class 指针和 Mark Word)。Mark Word 平时存储这个对象的 哈希码、分代年龄，当加锁时，这些信息就根据情况被替换为 标记位(轻重量级锁)、线程锁记录指针、重量级锁指针、线程ID等内容。
来自年初和最近朋友的大厂面试题。 阿里巴巴 对象如何进行深拷贝，除了clone happen-before原则 jvm调优的实践 单例对象会被jvm的gc时回收吗 redis如果list较大，怎么优化 tcp的沾包与半包 socket编程相关的一些api和用法 建立和处理连接的是同一个socket吗，socket中两个队列分别是啥 项目中有使用过netty吗 TSL1.3新特性 AES算法原理 redis集群的使用 mysql与mogo对比 场景题：设计一个im系统包括群聊单聊 场景题：设计数据库连接池 场
在上一章中SpringBoot整合RabbitMQ，已经详细介绍了消息队列的作用，这一种我们直接来学习SpringBoot如何整合kafka发送消息。
作者 | Johan Janssen 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 VMWare 发布 Spring for Apache Kafka 3.0 和 Spring for RabbitMQ 3.0，需要 Java 17 和 Spring Framework 6.0。这些项目现在支持创建原生 GraalVM 应用程序，并使用 Micrometer 指标门面来观察计时器和实现跟踪。现在，两个项目都在 pom.xml 文件中提供了 BOM，方便进行依赖项管理。 Micrometer 用于增强 JV
今天带来的是2022全新升级的 《Java岗面试核心MCA版》 ，这个版本里面不仅仅包含了面试题，还有更多的技术难点、 大厂算法、实战项目、简历模板 等等， 全册接近1700页 ！相比上一个版本的287页，升级了多少内容可想而知！！！
程序羊十分重视文章文字的排版（好的排版既可以改变一位读者的心情，又可以为读者带来视觉上的冲击），尤其是针对这些很长的阅读类文章，所以本人花了几天的时间排版了文章和标注重要提示，希望能给您一个好的阅读感觉。
最近一段时间面试了几家互联网公司，陆续通过了阿里、头条、美团，滴滴，京东的面试，基本上面试的公司都通过了，所以在这里想分享一些自己面试的经验给大家，希望能帮助大家拿到心仪的offer
在本篇文章开始之前，我想先来回答一个问题：我为什么要写这样一篇关于面试的文章？原因有三个：第一，我想为每一个为梦想时刻准备着的“有心人”，尽一份自己的力量，提供一份高度精华的 Java 面试清单；第二，目前市面上的面试题不是答案不准确就是内容覆盖面太窄，所以提供一份经典而又准确的面试题是非常有必要的；第三，本文会对部分面试题提供详细解读和代码案例，让读者知其然并知其所以然，从而学到更多的知识。
有很多人问过我要过Kafka相关的面试题，我一直懒得整理，这几天花了点时间，结合之前面试被问过的、别人咨询过的、我会问别人的进行了相关的整理，也就几十题，大家花个几分钟看看应该都会。面试题列表如下：
本文收集整理了各大厂常见面试题N道，你想要的这里都有内容涵盖：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈，希望大家都能找到适合自己的公司，开开心心的撸代码。
数据准实时复制（CDC）是目前行内实时数据需求大量使用的技术，随着国产化的需求，我们也逐步考虑基于开源产品进行准实时数据同步工具的相关开发，逐步实现对商业产品的替代。本文把市面上常见的几种开源产品，Canal、Debezium、Flink CDC 从原理和适用做了对比，供大家参考。
迟来的flag兑现，就在11月7号凌晨，EDG勇夺冠军，在这里还想喊一声“EDG牛逼”，作为一名忠实粉丝，曾经立下的flag，也该实现了！
1) 缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。
我相信大多 Java 开发的程序员或多或少经历过BAT一些大厂的面试，也清楚一线互联网大厂 Java 面试是有一定难度的，小编经历过多次面试，有满意的也有备受打击的。因此呢小编想把自己这么多次面试经历以及近期的面试真题来个汇总分析，阐述下如何去准备，去回答面试官的提问，可以和面试官有个愉快的交谈。
用过哪些current包下的类（CountDownLatch CyclicBarrier Semaphore）
Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux等技术栈……
微服务是指一个个单个小型业务功能的服务，由于各个微服务开发部署都是独立的，因此微服务天然是分布式的，因此，分布式系统的设计问题如CAP定理同样适合微服务架构，虽然微服务本身是无状态的，但是微服务是需要管理状态的。这些状态是指领域模型的状态或存储在自己的专有数据库中。 虽然我们使用微服务必须面对分布式系统，但是好的一方面是有很多关于如何建立复杂分布式系统的成熟模式和最佳实践。 典型的问题是微服务之间如果需要共享状态怎么办？实际是在分布式节点之间需要共享或复制状态。关于共享状态有几个解决方案： 1.微服务之间通过共享同一个数据库实现状态共享，但是因为微服务是使用自己专用的数据库，因此，数据库共享方案在微服务中是不适用的，违背了微服务架构宗旨。 2.通过调用同一个微服务实现状态共享，比如A服务和B服务需要共享C数据状态，而C数据状态是由C服务管理的，那么，A服务和B服务共同调用C服务不就是获得同一个C状态吗？ 但是考虑到分布式系统下，A服务和B服务可能不在同一个节点服务器上，或者不同Docker VM中，那么服务之间调用就需要网络通讯，通常RPC是一种通过网络调用远程服务器上其他服务的同步方式，但是，RPC虽然将网络编程藏起来，其实藏是藏不住，结果造成抽象泄漏了。 "Asynch message-passing makes constraints of network programming firstclass instead of hiding them behind the RPC leaky abstraction"异步消息传递使得网络编程变成第一公民(显式)，而不是像RPC隐藏了网络编程却造成抽象泄漏。 在分布式系统中使用异步消息必然会遭遇最终一致性。甚至可以说微服务是使用最终一致性的(microservices use eventual consistency) 最终一致性Eventual Consistency 最终一致性是一种用于描述在分布式系统中数据的操作模型，在分布式系统中状态是被复制然后跨网络多节点保存，其实在关系数据库集群中，最终一致性被用来在集群多个节点之间协调数据复制的写操作，数据库集群中这种写操作挑战是：各个节点接受到的写操作必须严格按照复制的次序进行，这个次序是有时间损耗的，从这个角度看，数据库在集群节点之间的这种状态复制还是可以被认为是一种最终一致性，所有节点状态在未来某个时刻最终汇聚到一个一致性状态，也就是说，最终达成状态一致性。 当构建微服务时，最终一致性是开发者 DBA和架构师频繁打交道的问题，当开始在分布式系统中进行状态处理时，头疼问题更加严重。核心问题是： 如何在保证数据一致性基础上保证高可用性呢？ 事务日志 几乎所有数据库都支持高可用性集群，大多数数据库对系统一致性模型提供一个易于理解的方式，保证强一致性模型的安全方式是维持数据库事务操作的有序日志，理论上理由非常简单，一个事务日志是一系列数据更新操作的动作有序记录集合，当其他节点从主节点获得这个事务日志时，能够按照这种有序动作集合重新播放这些操作，从而更新自己所在节点的数据库状态，当这个事务日志完成后，次节点的状态最终会和主节点状态一致。 这种事务日志非常类似于财务中记账模型，或者类似银行储蓄卡打印出来的流水账，哪天存入一笔钞票（更新操作），哪天又提取了一笔钞票（更新操作），最后当前余额是多少（代表数据库当前状态）。 Event Sourcing Event sourcing事件溯源是借鉴数据库事务日志的一种数据持久方式，在ES中，事务单元变得更细粒度，使用一系列有序的事件来代表存储在数据库中的领域模型状态，一旦一个事件被加入事件日志，它就不能被移走或重新排序，事件被认为是不可变的，事件序列只能被追加方式存储。 因为微服务将系统切分成一个个松耦合的小系统，每个系统后面都独占自己的数据库，虽然，微服务是无态的，但是它需要操作自己数据库的状态，如何保证微服务之间操作数据库数据的一致性成了微服务实践中重要问题，使用ES能够帮助我们实现这点。 聚合可以被认为是产生任何对象的一致性状态，它提供校订方法用来进行重播产生对象中状态变化的历史。它能使用事件流提供分析数据许多必要输入，能够采取补偿方式对不一致应用状态实现事件回滚。 事件流共享 我们在微服务之间相互调用中通过引入异步机制，如果不同微服务之间存在共享的状态，或者说需要访问其他微服务的专用数据库，那么我们无需将本来专有的数据库共享出来，也无需在服务层使用2PC+RPC进行性能很慢的跨机同步调用，而是将改变这些共享状态的事件保存并共享，将领域事件以事务日志的方式记录下来，保存在一个统一的存储库，现在EventSourcing标准的存储库是 Apache Kafka。 也就是说，微服务之间共享的不是传统数据库，而是Apache Kafka，通过读取ES的事务日志和重新播放，我们可以得到任何时
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