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如何在Ubuntu中完全移除Snap

(在Linux的世界中,这些都应该是自由与开源的解决方案) • 以Snap方式构建的软件,在性能上是比不上使用DEB这种原生方式构建的软件 关于这个点,如果有兴趣,可以阅读我过往写的这篇文章 - 为什么...Ubuntu的Snap是不受欢迎的 这篇文章就是一个续篇,主要是给那些不喜欢Snap的人提供一个在Ubuntu上完全移除Snap的方式 移除步骤 1....#移除firefox sudo snap remove firefox #移除gnome-3-38-2004 sudo snap remove gnome-3-38-2004 #移除其它......因为Ubuntu源中的一些软件已经是snap版本,而非deb版本,下载snap版本时,会自动检查并在必要时重新安装snap服务。...因为在Linux中,Snap并不是主流,支持deb的软件非常多,不用担心这一点。 好了,现在你可以继续享受自由与开源的Linux。 你想知道使用Linux做为桌面操作系统是一种什么样的体验吗?

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    kafka中partition和消费者对应关系

    -topic test 在g2组中启动两个consumer, 1. bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic...2大于partition数量1,此时partition和消费者进程对应关系如下: bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092...replication-factor 1 --partitions 3 --topic test2 开始时,在g3组中启动2个consumer, 1.bin/kafka-console-consumer.sh...对应一个消费者,C1接收到消息量是C2的两倍 然后,在g3组中再启动一个消费者,使得消费者数量为3等于topic2中partition的数量 3.bin/kafka-console-consumer.sh...多个消费者组 启动g4组,仅包含一个消费者C1,消费topic2的消息,此时消费端有两个消费者组 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost

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    【Kafka专栏 01】Rebalance漩涡:Kafka消费者如何避免Rebalance问题?

    Kafka的协调者会定期监测消费者实例的心跳,一旦某个消费者超过设定的session.timeout.ms(默认值为10秒)没有发送心跳,协调者就会认为该消费者已经崩溃,并将其从消费者组中移除。...这会导致原有的member id失效,并在心跳超时后被移除,进而触发另一次Rebalance。 5. 小结 消费者组成员数量的变化,无论是主动的还是被动的,都会导致Kafka触发Rebalance。...心跳超时的影响 当消费者实例由于某种原因(如网络延迟、GC暂停、处理时间过长等)未能在session.timeout.ms指定的时间内发送心跳时,协调者会将其从消费者组中移除。...这样可以避免直接调整Kafka消费者组的成员数量。 5. 小结 保持消费者组成员稳定是避免Kafka中Rebalance的关键策略之一。...04 总结 在Kafka中,避免Rebalance问题对于保持消费者组的稳定性和性能至关重要。首先,应保持消费者组成员的稳定,避免频繁地添加或删除消费者实例。

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    (知识短文)kafka中partition和消费者对应关系

    但是一个consumer可以消费多个partition 消费者多于partition Topic: T1只有1个partition Group: G1组中启动2个consumer 消费者数量为2大于partition...只有C1能接收到消息,C2则不能接收到消息,即同一个partition内的消息只能被同一个组中的一个consumer消费。当消费者数量多于partition的数量时,多余的消费者空闲。...消费者少于partition Topic:T2包含3个partition Group: G2组中启动2个consumer 消费者数量为2小于partition数量3,此时partition和消费者进程对应关系如下...多个消费者组 Topic:T3包含3个partition Group: G3组中启动3个consumer,G4组中启动1个consumer 此时partition和消费者进程对应关系如下: ?...如果想要了解更多kafka内容,请参考: Kafka 架构-图文讲解 Kafka 高性能吞吐揭秘 Kafka最新面试题

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    初识kafka中的生产者与消费者

    使用的时候,在注册表中注册一个schema,消息字段schema的标识,然后存放到broker中,消费者使用标识符从注册表中拉取schema进行解析得到结果 如何发送消息? 1....kafka异常基本有两类,一是能够重试的方式,比如网络连接段了,一是不会重连,比如消息太大,会直接抛异常,对于异步来讲,可以通过使用回调函数来处理期间出现的异常 代码上如何创建消费者并订阅主题?...消费者订阅了主题后,轮询中处理所有细节,包括群组协调、分区再平衡、发送心跳和获取数据 如何优雅退出轮询?...一个群组里面有多个消费者,一个消费者只有一个线程 为什么kafka能够从上次断开的地方再开始读取消息?...kafka对每个分区都有一个偏移量,来跟踪当前消息消费到哪儿去了,如果配置自动提交(更新分区当前位置),默认每5s就上报一次从poll中获取的收到的最大偏移量。

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    如何在 DDD 中优雅的发送 Kafka 消息?

    二、消息流程 本节的重点内容在于如何优雅的发送 MQ 消息,让消息聚合到领域层中,并在发送的时候可以不需要让使用方关注过多的细节。【如图】 在领域层中提供一个 event 包,定义事件消息。...我们把它放到基础层中。...private String userName; private String userType; } } 首先,BaseEvent 是一个基类,定义了消息中必须的...关于消息的发送,这是一个非常重要的设计手段,事件消息的发送,消息体的定义,聚合到一个类中来实现。可以让代码更加整洁。...也会带着伙伴实战项目,这些项目也都是来自于互联网大厂中真实的业务场景,所有学习这样的项目无论是实习、校招、社招,都是有非常强的竞争力。别人还在玩玩具,而你已经涨能力!

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    kafka进阶-文末思维导图

    kafka的第二篇,文末依旧是思维导图。...消费者组重平衡 弊端 影响Consumser端TPS 慢,效率低 发生时机 组成员数据发生变化 订阅主题数量发生变化 订阅主题分区数发生变化 优化配置,避免不必要的Rebalance 尝试解决:Consumer...尝试解决:Consumer 消费时间过长导致的 max.poll.interval.ms拉取消息的时间间隔 发生Rebalance时,由哪个线程通知其他消费者实例 0.10.1.0版本之前,在消费者主线程中...目前心跳线程,heartbeat.interval.ms 控制重平衡通知的频率 消费者组状态机 Empty 组内没有成员,可能存在已提交的位移数据,,而且这些位移未过期 Dead 组内没有成员,元信息已被协调者移除...好处 提供数据冗余 (kafka仅仅用到这个好处) 提高伸缩性 改善数据局部性 Kafka追随者副本不对外提供服务的原因 方便实现 Read-your-writes ,向Kafka成功写入消息后,马上使用消费者

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    kafka知识点--offset管理和Consumer Rebalance

    本文来源丨https://www.jianshu.com/p/5aa8776868bb 1、Consumer与Consumer Group consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制...该分区leader所在的broker就是被选定的coordinator 3、offset位移管理 消费者在消费的过程中需要记录自己消费了多少数据,即消费位置信息。...在Kafka中这个位置信息有个专门的术语:位移(offset)。 (1)、很多消息引擎都把这部分信息保存在服务器端(broker端)。...简单说明下图中的各个状态: Dead:组内已经没有任何成员的最终状态,组的元数据也已经被coordinator移除了。...2 组成员崩溃(member failure) 组成员崩溃和组成员主动离开是两个不同的场景。

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    Kafka 重平衡 全流程解析

    Rebalance是启动一个消费者组必经的过程, 当然这不是最主要的,最主要的是,在消费的过程中, 在某些情况下会导致这个过程再次发生, 带来的后果就是整个集群暂时性的瘫痪, 严重影响到Kafka...消费端的消费者组成员变化 基本上影响最大的就是这个原因了, 为什么这么说呢? 我们考虑下什么时候消费者组的成员会发生变化就能大概了解了。...时间内没有汇报心跳, 那么Kafka就会认为该消费已经dead了 可以看出,消费端的消费者组成员变化一般都是由于异常引起的, 所以其产生的 Rebalance 也是最难控制的。...这几个场景分别是 新成员加入组 组成员主动离组 组成员崩溃离组 组成员提交位移。 接下来,我们一个一个来讨论。 新成员入组。 新成员入组是指组处于Stable状态后,有新成员加入。...组成员主动离组场景.jpg 组成员崩溃离组。 崩溃离组是指消费者实例出现严重故障,突然宕机导致的离组。 它和主动离组是有区别的, 因为后者是主动发起的离组,协调者能马上感知并处理。

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    Kafka又出问题了!

    大概就是因为当前消费者线程的分区被broker给回收了,因为Kafka认为这个消费者挂掉了,我们可以从下面的输出信息中可以看出这一点。...触发Rebalance的时机 当Kafka中满足如下条件时,会触发Rebalance: 组内成员的个数发生了变化,比如有新的消费者加入消费组,或者离开消费组。...后面两种情况我们可以人为的避免,在实际工作过程中,对于Kafka发生Rebalance最常见的原因是消费组成员的变化。...如果某个 Consumer 实例不能及时地发送这些心跳请求,Coordinator 就会认为该 Consumer 已经 “死” 了,从而将其从 Group 中移除,然后开启新一轮 Rebalance。...下一次重新分配分区时,消费者会从最新的已提交偏移量处开始消费。这里就出现了重复消费的问题。 异常日志提示的方案 其实,说了这么多,Kafka消费者输出的异常日志中也给出了相应的解决方案。

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    【DB笔试面试511】如何在Oracle中写操作系统文件,如写日志?

    题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件,如写日志? 答案部分 可以利用UTL_FILE包,但是,在此之前,要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...image.png 其它常见问题如下表所示: 问题 答案 Oracle中哪个包可以获取环境变量的值? 可以通过DBMS_SYSTEM.GET_ENV来获取环境变量的当前生效值。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息;MODULE列存放主程序名,如包的名称;ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程,还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间? DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如:“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够,怎么增加?...如何在Oracle中写操作系统文件,如写日志? 可以利用UTL_FILE包,但是,在此之前,要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。

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    Kafka - 3.x Kafka消费者不完全指北

    轮询数据:消费者使用poll()方法从Kafka broker中拉取消息。它会定期轮询(拉)Kafka集群以获取新消息。...消费者通常是多线程或多进程的,以处理大量的消息,并能够根据需要调整消费速率。此外,Kafka的消费者库提供了很多功能,如自动负载均衡、自动偏移管理等,以简化消费者的开发和维护。...这个初始化流程涵盖了Kafka消费者组的基本步骤,从配置消费者组成员到消息的处理和消费。请注意,Kafka消费者组的初始化需要注意各个配置选项以及消费者组的协调过程,以确保正常运行和负载均衡。...session.timeout.ms Kafka消费者和coordinator之间连接超时时间,默认为45秒。超过该值,消费者被移除,消费者组执行再平衡。...max.poll.interval.ms 消费者处理消息的最大时长,默认为5分钟。超过该值,消费者被移除,消费者组执行再平衡。

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    线上Kafka突发rebalance异常,如何快速解决?

    消费组内成员个数发生变化 我们都知道 kafka 中是以消费组(consumer group)的方式进行消费的,消费组内的消费者共同消费一个 topic 下的消息。...相比起之前的两个情况,这种情况在实际情况中更加常见。因为订阅分区数、以及订阅 topic 数都是我们主动改变才会发生,而组内消费组成员个数发生变化,则是更加随机的。...而 kafka 的消费者参数设置中,跟心跳相关的两个参数为: session.timeout.ms 设置了超时时间 heartbeat.interval.ms 心跳时间间隔 这时候需要调整 session.timeout.ms...而 kafka 的消费者参数设置中,跟消费处理的两个参数为: max.poll.interval.ms 每次消费的处理时间 max.poll.records 每次消费的消息数 对于这种情况,一般来说就是增加消费者处理的时间...因为在 kafka 消费者的实现中,其是单线程去消费消息和执行心跳的,如果线程卡在处理消息,那么这时候即使到时间要心跳了,还是没有线程可以去执行心跳操作。

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    Kafka重平衡机制

    Kafka与RocketMQ的重平衡区别 Kafka 重平衡机制的一些实现相比 RocketMQ 还是有些区别的,但最终的目的还是都是一样,就是保证分区(RocketMQ 是队列)公平分配且只能被一个消费者订阅...从图中可看出,Kafka 重平衡是外部触发导致的,触发 Kafka 重平衡的有以下几种情况: 1.消费组成员发生变更,有新消费者加入或者离开,或者有消费者崩溃;2.消费组订阅的主题数量发生变更;3.消费组订阅的分区数发生变更...RocketMQ 消费者启动时,会开启两条线程,一条线程执行拉取消息任务,另一条线程者则定时执行重平衡任务,从图中可看出拉取消息线程会从 pullRequestQueue 中取出拉取任务,pullRequestQueue...,其中包括分区分配,重平衡触发,消费者离开与剔除等等,整个消费组都会被 Coordinator 管控着,在每个过程中,消费组都有一个状态,Kafka 为消费组定义了 5 个状态,如下: 1.Empty:...消费组成员崩溃: ? 消费组成员主动离开: ? 消费组成员提交位移时: ?

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