之前有个想法，是不是有办法找到rbd中的文件与对象的关系，想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂，在fs 层的东西对ceph来说是透明的，并且对象大小是4M，而文件很小，可能在fs层进行了合并，应该很难找到对应关系，最近看到小胖有提出这个问题，那么就再次尝试了，现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备，在文件系统层被破坏以后，还能够从rbd提取出文件，我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏，无法挂载，数据也就无法读取，而如果能从rbd中提取出文件，这就是保证了即使文件系统损坏的情况下，数据至少不丢失
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本文实现了一个类似jenkins滚动日志的小功能，如果你正在做发布系统类似的东西，这个功能会非常有用。
单一的日志文件可能会增长到很大，并且在程序启动时读取从而成为性能瓶颈。老的日志需要定时清理，但是对于一个大文件进行清理操作很费劲。
判断文件读写成功的函数 这个我们之前文章已经有用到的了 下面再列举一下 good如果文件顺利打开且没有发生任何错误返回true 该方法也指出的最后一次读取输入的操作是否成功。 fail方法用于判断最后一次读取数据的时候是否遇到了类型不配的情况，若是返回true（如果遇到了EOF，该方法也返回true） bad如果出现意外的问题 任意文件受损或硬件故障 最后依次读取数据的时候发生了这样的问题 bad()方法将返回true 读取文件的时候如何知道读取到了文件的末尾 可以用eof来判断最后一次读取是否遇到EOF即文件的末尾 是则返回true 妈，那么判断末尾的的方法我们已经知道了 我们该如何知道文件在当前文件的哪个位置 我们之前在C++语言中也提到了文件指针的这个概念 这里再来复习一下可以说是 文件指针可以理解为文件内部记录读取或者写入的当前位置 每次程序在读写文件时，磁盘中的文件指针就会向后移动一个字节 文件流提供以下成员函数来读取或配置文件指针： tellg() 返回读取文件指针的当前位置 tellp() 返回写入文件指针的当前位置 seekg(指针偏移量) 将读取文件指针移到指定位置 seekg(指针偏移量，参照位置) 将读取文件指针移到指定位置 seekp(指针偏移量) 将写入文件指针移到指定位置 seekp(指针偏移量，参照位置) 将写入文件指针移到指定位置 第二个实参称为模式标志，它指定从哪里计算偏移量。标志 ios::beg 表示偏移量是从文件开头算起的。也可以修改该参数，从文件末尾或文件中的当前位置计算偏移量。表 1 列出了所有 3 种随机访问模式的标志。
参考：牛客网 C++高薪求职项目《Linux高并发服务器开发》1.23 lseek函数
2.编辑配置文件 /usr/local/kafka/config/server.properties
---前面的文章里面，仔细讲了在linux系统对文件的读写操作以及文件管理，为今天要讲的内容作了铺垫（如果您是刚接触这方面的内容，可以先看我之前写的文章，有错误的地方，还望指出来，在这里先说一声谢谢）。好了废话不多说，直接进入主题。
在这里我们解释如何配置 Spark Streaming 以接收来自 Kafka 的数据。有两种方法，一种为使用 Receivers 和 Kafka 高级API的旧方法，以及不使用 Receivers 的新方法（在 Spark 1.3 中引入）。它们具有不同的编程模型，性能特征和语义保证。就目前的 Spark 版本而言，这两种方法都被为稳定的API。
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
假设我们需要在文件内容中间的某一行增加内容，如果使用基础的r/w/a模式实现是非常困难的，因此我们需要对文件内的指针进行移动。
由于离高考越来越近，博主打算本篇文章过后，暂停本系列教程的更新，等到高考完后再继续本系列教程，请谅解！
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通过上篇 Go 存储基础 — 文件 IO 的姿势， 我们看到有两种文件读写的方式，一种是系统调用的方式，操作的对象是一个整数 fd，另一种是 Go 标准库自己封装的标准库 IO ，操作对象是 Go 封装的 file 结构体，但其内部还是针对整数 fd 的操作。所以一切的本源是通过 fd 来操作的，那么，这个 fd 究竟是什么？就这个点我们深入剖析。
让我们开始安装kafka。下载最新的 Kafka 版本并解压缩。打开终端并启动 kafka 和 zookeeper。
Web 项目中，使用一个适合的字体能给用户带来良好的体验。但是字体文件这么多，如果设计师或者开发人员想要查询字体，只能一个个打开，非常影响工作效率。我负责的平台项目刚好需要实现一个功能，能够支持根据固定文字以及用户输入预览字体。在实现这一功能的过程中主要解决两个问题：
通过对TCP/IP协议的学习，本人写了一个可以实现对PCAP文件中的IPV4下的TCP流提取，以及提取指定的TCP流，鉴于为了学习，没有采用第三方包解析pcap，而是对bytes流进行解析，其核心思想为：若想要提取TCP Content，需在下层的IPV4协议中判断Protocol是否为TCP，然后判断下层的以太网协议的Type是否为IPV4协议（此处的IPV4判断，只针对本人所写项目）；对于指定流需要获取Client以及Server的[IP,PORT]。
Java8引入了一套全新的时间日期API，本篇随笔将说明学习java8的这套API。 java.time包中的是类是不可变且线程安全的。新的时间及日期API位于java.time中，下面是一些关键类 ●Instant——它代表的是时间戳(1970-01-01 00:00:00) ●LocalDate——不包含具体时间的日期，比如2014-01-14。它可以用来存储生日，周年纪念日，入职日期等。 ●LocalTime——它代表的是不含日期的时间 ●LocalDateTime——它包含了日期及时间，不
file.seek()方法标准格式是：seek(offset,whence=0) offset：开始的偏移量，也就是代表需要移动偏移的字节数 whence：给offset参数一个定义，表示要从哪个位置开始偏移；0代表从文件开头开始算起，1代表从当前位置开始算起，2代表从文件末尾算起。默认为0
前两步和生产者类似，配置参数然后根据参数创建实例，区别在于消费者使用的是反序列化器，以及多了一个必填参数group.id，用于指定消费者所属的消费组。关于消费组的概念在《图解Kafka中的基本概念》中介绍过了，消费组使得消费者的消费能力可横向扩展，这次再介绍一个新的概念“再均衡”，其意思是将分区的所属权进行重新分配，发生于消费者中有新的消费者加入或者有消费者宕机的时候。我们先了解再均衡的概念，至于如何再均衡不在此深究。
近期会写关于《Linux C/C++多进程同时写一个文件》的系列文章，主要是探索在Linux下非亲缘关系的多进程和具有亲缘关系的多进程同时写一个文件的问题。例如，当两个进程同时写一个文件，那么写入结果是怎样的呢？是否会出现数据丢失的情况？是否会出现覆盖？是否会出现错乱？
文件操作 golang的文件操作时在os包中的。 所以用的时候要import os包 包含以下的这些函数 func Create(name string) (file *File, err error) 直接通过纹面创建文件 func NewFile(fd uintptr, name string) *File func Open(name string) (file *File, err error) 以只读方式打开一个存在的文件，打开就可以读取
所有执行I/O操作的SystemCall都是以文件描述符（File Describtion，简称fd）来代指打开的文件。它是一个非负小整数。包括：Pipe，FIFO，Socket，终端，设备以及普通的文件。
对消息队列来说，偏移量是一个非常重要的概念，如果偏移量保存失败，可能会造成消息丢失、消息重复消费等问题。今天来聊一聊 RocketMQ 是怎么保存消息偏移量的。
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- 默认是’rt’ - ‘w+b’ 可以实现二进制随机读写，当文件打开时，文件内容被清空 - ‘r+b’ 以二进制读和更新模式打开文件，打开文件时不会清空文件内容 - ‘r+’ 以文本模式读和更新模式打开文件，打开文件时不会清空文件内容
溢出概念：在计算机中，当要表示的数据超出计算机所使用的的数据表示范围时，产生了数据的溢出
可以看到 role 是 slave，以及主机 ip、端口，状态等信息，即代表配置成功。
偏移量：每个 CommitLog 文件的大小为 1G，一般情况下第一个 CommitLog 的起始偏移量为 0，第二个 CommitLog 的起始偏移量为 1073741824 （1G = 1073741824byte）。
前面有一篇随笔大致描述了如何在jmeter中生成时间戳，这次继续介绍下在用python做接口测试时，如何构造想要的时间戳参数
经过前 5 篇文章的介绍，估么着小伙伴们已经对消息生产和消费的流程应该有一个比较清晰的认识了。当然小伙伴们肯定也比较好奇，Kafka 能够处理千万级消息，那它的消息是如何在 Partition 上存储的呢？今天这篇文章就来为大家揭秘消息是如何存储的。本文主要从消息的逻辑存储和物理存储两个角度来介绍其实现原理。
1.进程级的文件描述符表 2.系统级的打开文件描述符表 3.文件系统的i-node表
Fhex是一款功能强大的十六进制编辑器，该工具同时支持在Linux、Windows和macOS系统上使用。考虑到社区中现有的十六进制编辑工具或多或少都存在着不同的使用限制，比如说依赖组件过多或缺乏十六进制颜色方案等，而该项目的主要目的旨在给广大研究人员提供一款轻量级但包含大量功能的实用工具。
本文将详细剖析Canal在初次启动时如何定位同步位点，行为思路先源码，再辅以流程图进行说明，并在总结部分使用思维导图进行总结，试图引发各位的讨论。
在 WPF 里面，提供的使用底层的方法绘制文本是通过 DrawGlyphRun 的方式，此方法适合用在需要对文本进行精细控制的定制化控件上。此方法特别底层而让调用方法比较复杂，本文告诉大家一些简单的使用方法
P 和 Q 分别是 GARCH 和 ARCH 多项式中的最大非零滞后。其他模型参数包括平均模型偏移、条件方差模型常数和分布。
Kafka消费者组 您可以通过用例或功能将消费者组合成消费者组。一个消费者组可能负责将记录传送到高速的、基于内存的微服务，而另一个消费者组将这些记录传输到Hadoop。消费者组有自己的名称以便于从其它消费者组中区分出来。 消费者组具有唯一的ID。每个消费者组是一个或多个Kafka主题的订阅者。每个消费者组维护其每个主题分区的偏移量。如果您需要多个订阅者，那么您有多个消费者组。一个记录只交付给消费者组中的一个消费者。 消费者组中的每个消费者处理记录，并且该组中只有一个消费者将获得相同的记录。消费组内的
前文介绍了kafka的一些基本原理，接下来我们深入了解下关于kafka的一些机制和优化
消费者提交偏移量的主要是消费者往一个名为_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息中包含每个分区的偏移量。
除了接受正负偏移量，window.scrollBy还能接受ScrollToOptions作为配置。
已有主库需要持续为用户提供服务，因此不能够停机或者重启，所以需要采用热备份的方式创建一个当前数据库的副本。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的文件指针定位相关知识。
我们先来看看，当高并发遇到海量数据处理时的架构。在社交媒体上，人们经常需要分享一些 URL，但是有些 URL 可能会很长，比如：
消息队列，英文名：Message Queue，经常缩写为MQ。从字面上来理解，消息队列是一种用来存储消息的队列 。来看一下下面的代码
上一节说了如何安装和配置redis 这节为如何配置redi主从 系统为 Redhat 7.4 数据库为 Redis 5.0.8 1. 目录规划 IP地址 主机名 端口 角色 172.18.95.83 SYTEST1 6380 master 172.18.95.84 SYTEST2 6380 slave 2. 搭建2套redis 首先我们根据以前的内容搭建2套redis 并全部启动 3. 启动同步 这里我们只需要一条命令就可以实现同步 slave端操作 su - redis redis-cli -p 63
1.HAService：主从同步的核心实现类2.HAService$AcceptSocketService：主服务器监听从服务器连接实现类3.HAService$GroupTransferService：主从同步通知类，实现同步复制和异步复制的功能4.HAService$HAClient：从服务器连接主服务实现类5.HAConnection：主服务端 HA 连接对象的封装，当主服务器接收到从服务器发过来的消息后，会封装成一个 HAConnection 对象，其中里面又封装了读 Socket 连接实现与 写 Socket 连接实现：
本文是这《Linux C/C++多进程同时写一个文件》系列文章的第二篇，上一篇文章演示了两个非亲缘关系的进程同时写一个文件的情形，并得出了数据只会错乱但不会覆盖的结论。这篇文章主要是讨论两个亲缘进程（fork）同时写一个文件的情况。
除了lambda表达式，stream以及几个小的改进之外，Java 8还引入了一套全新的时间日期API，在本篇教程中我们将通过几个简单的任务示例来学习如何使用Java 8的这套API。Java对日期，日历及时间的处理一直以来都饱受诟病，尤其是它决定将java.util.Date定义为可修改的以及将SimpleDateFormat实现成非线程安全的。
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