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Kafka消息队列

之前也学习过消息队列,但一直没有使用场景,今天项目中遇到了 kafka 那便有了应用场景 1. Kafka Kafka 是一个分布式、支持分区,多副本基于 zookeeper 消息队列。...消息被消费后不会被删除,相反可以设置 topic 消息保留时间,重要是 Kafka 性能在数据大小方面实际上是恒定,因此长时间存储数据是完全没问题 消费者会将自己消费偏移量 offset 提交给...,consumer2 和 consumer4 不同组,所以都能消费同条消息 以上二个规则同时成立 其作用是可以保证消费顺序,同个分区消息会被同个消费者顺序消费 8....和 follower 区别,leader负责读写,挂了再重新选举,副本为了保持数据一致性 9....消息丢失和重复消费 消息丢失 生产者:配置 ack ,以及配置副本和分区数值一致 消费者:设置手动提交 重复消费 设置唯一主键,Mysql 主键唯一则插入失败 分布式锁 9.4 顺序消费方案 生产者

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Kafka基础(一):基本概念及生产者、消费者示例

目前越来越多开源式分布处理系统:Storm、Spark、Flink 等都支持与 Kafka 集成。...与此同时,Kafka 还提供了大多数消息系统难以实现消息顺序性保障及回溯消费功能。 存储系统:Kafka 把消息持久化到磁盘,相比于其他基于内存存储系统而言,有效地降低了数据丢失地风险。...峰值处理:使关键应用能够顶住访问峰值,不会因超出负荷崩溃。...LEO,LEO 大小相当于当前日志分区中最后一条消息 offset 值加 1 。...这三个节点;Isr 为 Replicas 子集,子集内所有副本均分布在 brokerid 为 1003,1001,1002 这三个节点上,并与所属 Partition leader 副本保持一定程度同步

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谷歌提出Deep Bootstrap Framework:从在线优化角度理解神经网络好!

这也适用于其它架构,例如MLP、Vision Transformer,以及架构、优化器、数据分布和样本大小许多其他设置。...从优化行为理解模型泛化性 我们核心观察结果是,真实世界和理想世界模型在测试误差中始终保持接近,直到真实世界收敛(<1%训练误差)。...例如,一些进展,卷积,skpi连接和预训练主要通过加速理想世界优化来进行帮助,而其它进步,正则化和数据增强,则主要通过减速现实世界优化来帮助。 3....我们可以使用Deep Bootstrap框架来研究这一点,方法是观察上述(1)和(2)项预训练效果。我们发现预训练主要效果是改善理想世界优化, 预训练使网络成为在线优化“快速学习者”。...这个框架提出了一个统一原则:从本质上讲,任何在在线优化环境下运行良好选择,也会在离线环境下得到很好泛化。

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SpringCloud进阶(2)–Nacos基础2

SpringCloud进阶(2)–Nacos基础2 集群分区 在一个分布式应用中,一个相同服务可能会在不同机器、位置上启动,当我们一个服务去调用另一个服务,如果被调用服务存在多个分布式,我们应该优先选择调用方同一区域服务进行调用...因此我们需要对不同机房部署服务进行分区,而Nacos默认分区是DEFAULT分区。...注:Eureka也存在集群分区: 这里写入就是集群分区 在Nacos中我们通过配置文件来实现: spring: application: name: borrowservice cloud...nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 cluster-name: Chengdu # 权重大小...(在application.yml之前加载,可以实现配置文件远程获取)了: 同时,Nacos还支持配置文件热更新,我们只需要使用注解@RefreshScope: @RestController @RefreshScope

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kafka概念

ISR队列指的是和Leader保持同步Leader和Follower集合,注意这里也包括Leader自己。...StickyAssignor就是尽量做到rebalance前后消费者负责分区不发生较大变化,即每次重分配分配结果尽量和上一次保持一致。...并且相比前面两种策略其在分区时候尽可能做到随机分配而不是顺序分配。 总之,StickyAssignor目标有两点: 分区分配尽量均衡。 每一次重分配结果尽量与上一次分配结果保持一致。...消费者可以手动提交offset,方式可以是异步和同步,同时也可以指定offset位置开始消费(可通过时间来找到指定offset然后开始消费,消费从一天前现在对应offset,对应api为offsetsForTimes...同时delete也提供了基于大小删除配置,其配置参数如下: log.retention.bytes: 即日志文件达到多大则删除,默认为-1即不限制,这个选项值如果小于segment文件大小的话是不起作用

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2024年最值得尝试5个CSS框架

丰富预制组件:Bootstrap 提供了大量预制组件,导航栏、卡片、模态框等,使得开发者可以轻松实现复杂UI设计。...如何将 Bootstrap 与现代框架结合使用 如果你在使用 React 开发项目,可以轻松地将 React Bootstrap 库安装到你项目中,通过这种方式,你可以在保持 React 组件化开发模式同时...这种集成方式使得在保持 React 组件化开发模式同时,还能享受 Foundation 提供样式和组件优势。 4....实现居中布局。...通过 UIKit,开发者可以享受到高度灵活和易用界面构建体验,同时也能保持代码整洁和模块化。 总结 选择合适 CSS 框架对于项目的成功至关重要。

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Greenplum 实时数据仓库实践(5)——实时数据同步

在非强一致性场景中,可以通过选择表主键作为分区键,以适当避免消费乱序带来数据一致性问题,同时利用多分区保持Kafka扩展性。在选择分区数量时,需要考虑如下几个因素。 主题需要达到多大吞吐量?...这里选择了主键作为分区key,同一主键被分到同一分区同时选用murmurhash3哈希算法,以获得更好效率和分布。用主键作为分区key还可以使得对同一主键行更新将保持与数据库同序。...我们使用默认配置,DDL只记录信息,不写入消息,因此只要在目标Greenplum库手工执行同构DDL语句,使源和目标保持相同表结构,MySQL中执行DDL语句就不会影响后面的数据同步。 3....本节演示如何在保持对线上库正常读写前提下,通过全量加增量方式,完成MySQL到Greenplum实时数据同步。...如果表有主键,同时没有指定分布键,则Greenplum自动使用主键作为表分布键,我们出于简便使用这种方式。关于选择分布最佳实践,将在下一篇建立示例数据仓库环境中加以说明。

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Percona XtraDB Cluster集群节点重启及故障转移

因此,每次节点加入集群时,集群大小都会增加,并且节点离开(优雅地)时大小会减小。 集群大小用于确定实现法定人数所需投票。...一旦确定某个节点(或多个节点)断开连接,则其余节点将投出法定票数,并且如果断开连接之前大多数节点仍处于连接状态,则该分区保持连接状态。...即使是第三位仲裁员也可以将分裂脑保护添加到仅分布在两个节点/位置集群中。 2、恢复非主集群 需要注意是,3s规则仅适用于自动故障转移。...如果是双节点集群(或者在其他一些中断使少数节点处于活动状态情况下),则一个节点故障将导致另一节点成为非主节点并拒绝操作。...但是,您可以使用以下命令从非主状态恢复节点: SET GLOBAL wsrep_provider_options = ‘pc.bootstrap = true’ ; 这将告诉节点(以及所有节点仍然连接到其分区

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【Java 进阶篇】深入了解 Bootstrap 栅格系统

在网页开发中,创建响应式布局是至关重要,因为不同设备和屏幕尺寸需要不同布局来呈现内容。Bootstrap 提供了一个强大栅格系统,使开发者能够轻松创建适应不同屏幕网页布局。...通过在不同屏幕宽度上定义不同列宽,您可以轻松创建响应式布局,以适应不同设备屏幕大小,例如桌面、平板和手机。 栅格系统核心思想是将页面划分为行(row)和列(col)。...每行可以包含一个或多个列,列宽度总和不能超过12列。这使得网页布局变得非常灵活,同时确保内容在各种屏幕上以一致方式呈现。...列1会显示在列2之后,而列2会显示在列1之前,而列3则保持不变。 制作嵌套布局 Bootstrap 栅格系统也支持嵌套布局,这意味着您可以在列中创建更多行和列,以构建更复杂布局。...这样,您可以创建符合项目需求自定义栅格系统。 结语 Bootstrap 栅格系统是网页开发强大工具,使创建响应式布局变得容易。

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分布式专题|想进入大厂,你得会点kafka

Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、支持分区(partition)、多副本(replica),基于zookeeper协调分布式消息系统,它最大特性就是可以实时处理大量数据以满足各种需求场景...用户活动跟踪:Kafka经常被用来记录web用户或者app用户各种活动,浏览网页、搜索、点击等活动,这些活动信息被各个服务器发布到kafkatopic中,然后订阅者通过订阅这些topic来做实时监控分析...包括收集各种分布式应用数据,生产各种操作集中反馈,比如报警和报告。...(partition),这些分区会分散在不同机器上面,划分多个分区,也是为了提高消息并发消费,因为前面说过,一个分区只能被每个消费组中一个消费者进行消费,如果拆分成多个分区,就可以同时被多个消费者进行消费...,所以生产者发送消息必须将消息发送到同一个分区中,才能保证消息顺序消费; 如何在docker上安装kafka 安装kafka前提是你要安装zookeeper 安装zookeeper # 创建文件夹 mkdir

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KafKa 工作原理 && 集群部署(一)

kafka集群中分区如何分配到broker上 一个topic可以建立多个分区,当然在单机环境下分区都在一个broker上面。在集群环境下,分区是按照什么规则分布到集群中各台broker上面?...broker会在zookeeper注册并保持相关元数据(topic,partition信息等)更新。而客户端会在zookeeper上注册相关watcher。...分布式 每个分区在Kafka集群若干服务中都有副本,这样这些持有副本服务可以共同处理数据和请求,副本数量是可以配置。副本使Kafka具备了容错能力。...集群中每个服务都会同时扮演两个角色:作为它所持有的一部分分区leader,同时作为其他分区followers,这样集群就会据有较好负载均衡。...#向kafka请求消息或者向kafka发送消息请求最大数,这个值不能超过java堆栈大小log.dirs=/data/kafka/kafkalogs/num.partitions=1 #默认分区

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kafka2.x常用命令笔记(一)创建topic,查看topic列表、分区、副本详情,删除topic,测试topic发送与消费

接触kafka开发已经两年多,也看过关于kafka一些书,但一直没有怎么对它做总结,借着最近正好在看《Apache Kafka实战》一书,同时自己又搭建了三台kafka服务器,正好可以做一些总结记录...本文主要是记录如何在kafka集群服务器上创建topic,查看topic列表、分区、副本详情,删除topic,测试topic发送与消费,算是最基础操作了,当然,不同版本其实指令是有所差异,本文只针对...1、创建一个名为test-topictopic,该topic有3个分区,每个分区分配3个副本——....; ReplicationFactor: 表示每个分区有3个副本备份; 该kafka集群分布部署在三台机器上,三个节点id分别为0,1,2。...最后,还有一个ISR,该参数全称,in-sync replica,它维护了一个集合,例如截图里2,0,1,代表2,0,1副本保存消息日志与leader 副本是保持一致,只有保持一致副本(包括所有副本

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光速入门消息队列Kafka

第一个是,允许log被扩展到适合单个服务器大小,每一个独立分区必须符合托管它server服务器,但是一个topic会有多个分区,所以它可以处理任意数量数据。...第二个是,它们可以作为并行机制单元——或多或少是这样。 2.2.2 分布式 Distribution 日志分区分布式地存储在kafka集群中,每一个server处理数据和分区共享请求。...每个server都是它分区leader或者是其他分区follower,所以这样可以保持集群负载均衡。...2.2.4 生产者 Producer 生产者是发布消息数据到topic角色。 生产者负责选择将数据记录分配到topic哪一个分区。 可以通过简单负载均衡算法轮询或者其它方式来实现。...这样做就能确保消费者是按分区存储顺序进行消费。尽管有很多分区,这样还是能保持很多消费者实例负载均衡。但是请注意,在消费者组中不能存在比分区还多消费者实例,多余消费者实例将不会参与消费处理。

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数据系统分区设计 - 分区再平衡(rebalancing)

为解决该问题,HBase、MongoDB允许在一个空DB配置一组初始分区(预分割,pre-splitting)。在K范围分区策略下,预分割需要提前知道K分布情况。...动态分区不仅适于K范围分区,也适用于hash分区。MongoDB 2.4 开始同时支持范围和hash分区,且都支持动态分割分区。...4.1.4 按节点比例分区 动态分区策略,分区数与数据集大小成正比,因为拆分、合并过程使每个分区大小维持在固定min和max之间 固定数量分区方式,每个分区大小与数据集大小成正比 两种情况下,分区数都和节点数无关...Cassandra则采用第三种方案,使分区数与集群节点数成正比。即每个节点具有固定数量分区。此时,每个分区大小和数据集大小成正比,而节点数不变,但是当增加节点数时,分区将再次变小。...由于较大数据量通常需大量节点来存储,因此这种方法也使每个分区大小保持稳定。 当一个新节点加入集群时,它随机选择固定数量现有分区进行拆分,然后拿走这些分区一半数据量,将另一半数据留在原节点。

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kafka2.x常用命令笔记(一)创建topic,查看topic列表、分区、副本详情,删除topic,测试topic发送与消费

总结/朱季谦 接触kafka开发已经两年多,也看过关于kafka一些书,但一直没有怎么对它做总结,借着最近正好在看《Apache Kafka实战》一书,同时自己又搭建了三台kafka服务器,正好可以做一些总结记录...本文主要是记录如何在kafka集群服务器上创建topic,查看topic列表、分区、副本详情,删除topic,测试topic发送与消费,算是最基础操作了,当然,不同版本其实指令是有所差异,本文只针对...1、创建一个名为test-topictopic,该topic有3个分区,每个分区分配3个副本—— ....; ReplicationFactor:表示每个分区有3个副本备份; 该kafka集群分布部署在三台机器上,三个节点id分别为0,1,2。...最后,还有一个ISR,该参数全称,in-sync replica,它维护了一个集合,例如截图里2,0,1,代表2,0,1副本保存消息日志与leader 副本是保持一致,只有保持一致副本(包括所有副本

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kafka2.x常用命令:创建topic,查看topic列表、分区、副本详情,测试topic发送与消费

总结/朱季谦 接触kafka开发已经两年多,也看过关于kafka一些书,但一直没有怎么对它做总结,借着最近正好在看《Apache Kafka实战》一书,同时自己又搭建了三台kafka服务器,正好可以做一些总结记录...本文主要是记录如何在kafka集群服务器上创建topic,查看topic列表、分区、副本详情,删除topic,测试topic发送与消费,算是最基础操作了,当然,不同版本其实指令是有所差异,本文只针对...1、创建一个名为test-topictopic,该topic有3个分区,每个分区分配3个副本—— ....; ReplicationFactor:表示每个分区有3个副本备份; 该kafka集群分布部署在三台机器上,三个节点id分别为0,1,2。...最后,还有一个ISR,该参数全称,in-sync replica,它维护了一个集合,例如截图里2,0,1,代表2,0,1副本保存消息日志与leader 副本是保持一致,只有保持一致副本(包括所有副本

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Kafka快速入门(Kafka消费者)

粘性分区是 Kafka 从 0.11.x 版本开始引入这种分配策略,首先会尽量均衡放置分区到消费者上面,在出现同一消费者组内消费者出现问题时候,会尽量保持原有分配分区不变化。...条消息 ​ 可以看到会尽量保持分区个数近似划分分区。...此时我们需要将Kafkaoffset保存到支持事务自定义介质(比 MySQL)。...7 数据积压(消费者如何提高吞吐量) 1)如果是Kafka消费能力不足,则可以考虑增 加Topic分区数,并且同时提升消费组消费者数量,消费者数 = 分区数。...(两者缺一不可) 2)如果是下游数据处理不及时:提高每批次拉取数量。批次拉取数据过少(拉取数据/处理时间 < 生产速度),使处理数据小于生产数据,也会造成数据积压。

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