例如，若要响应在 Azure 存储中创建映像 Blob 这一事件，可以创建一个缩略图。WebJobs SDK 以 .NET 控制台应用程序的方式运行，可以部署到 WebJob。 WebJob 可以运行任何在应用服务沙盒中运行的程序或脚本。 WebJobs SDK 控制台应用程序可以在运行控制台应用程序的任何位置运行，例如本地服务器。 这不是完整的列表；WebJob 可以运行任何程序或脚本，只要该程序或脚本可以在应用服务沙盒中运行。 2 WebJobs（不带 WebJobs SDK）支持 NPM 和 NuGet。 若要在 host.json 文件中自定义 JobHost 行为，则 Functions 提供的方式有限。 有时候，需要执行的操作无法在 JSON 文件中通过字符串来指定。 可以在某服务中构建一些项，并将其用于其他服务。
// 每日前端夜话 第412篇 // 正文共：1800 字 // 预计阅读时间：8 分钟 简介 通常用 Vue.js 编写单页应用（SPA）时，当加载页面时，所有必需的资源（如 JavaScript 首先在 components 目录中创建一个新文件 eventHub.js： import Vue from 'vue' export default new Vue() 然后把 Webpack 配置为禁用预取和预加载 在脚本中先导入 random 和 $eventHub，后面会用到： <script> import random from 'lodash.random' import $eventHub from ' /components/eventHub' </script> 导入之后，在脚本中定义一些后面要用到的变量： // 假设加载将在此时间内完成。 只要它与路由视图位于同一组件中即可，它在应用的整个生命周期中都可用： <template> <progress-bar></progress-bar>39330广告关闭什么是世界上最好的编程语言？丨云托管征文活动代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿！您找到你想要的搜索结果了吗？是的没有找到一次触摸，Android到底干了啥Android实际上是运行在linux内核上一组进程，这一组进程组合为用户提供UI,应用程序的安装等等服务。 ? 手机开机流程是linux内核先启动，启动完成之后会将Android进程组启动起来，FrameWork属于这个进程组之中。 构造函数会调用到jni创建NativeInputManager的c++对象, NativeInputManager构造函数中创建 Sp<EventHub> eventHub = new EventHub () mInputManager = new InputManager(eventhub,this,this); eventHub对象构造函数做了下面几件事情： 1. notifyMotion 4）对于InputDispatcher的notifyMotion： ● 如果InputDispatcher设置了inputFilter,那么首先调用inputFilter来消费这些事件27221一次触摸，Android 到底干了啥Android实际上是运行在linux内核上一组进程，这一组进程组合为用户提供UI,应用程序的安装等等服务。 手机开机流程是linux内核先启动，启动完成之后会将Android进程组启动起来，FrameWork属于这个进程组之中。 构造函数会调用到jni创建NativeInputManager的c++对象, NativeInputManager构造函数中创建 Sp eventHub = new EventHub() mInputManager 对于InputReaderThread的start方法： 调用构造函数中保存的eventHub的getEvents方法获取input事件，在getEvent方法中做的事 1）判断是不是需要打开input 的notifyMotion 4）对于InputDispatcher的notifyMotion： ● 如果InputDispatcher设置了inputFilter,那么首先调用inputFilter来消费这些事件54310WebView流程分析（上）如果为true，则进行了一系列如适屏排版、默认DPI等处理。 这个消息在webViewCore.java的EventHub的transferMessage()中处理， 调用WebViewCore.java的webkitDraw(); webkitDraw() rebuildPicture()会创建一块新的SKPicture, SkPicture 用来记录绘制命令，这些命令会在以后draw到一个指定的canvas上。 -> webViewCore.java EventHub.transferMessage()中处理， WebViewCore.java.webkitDraw()-> WebViewCore.java.nativeRecordContent ，初始化一些viewport的变量，如mViewportWidth等。70030分布式专题｜想进入大厂，你得会点kafka用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析 ，因为前面说过，一个分区只能被每个消费组中的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； broker最容易理解了:运行kafka进程的机器就是一个broker； kafka 如何支持传统消息的两种模式：队列和订阅 这两种模式都是基于kafka的消费机制决定的：生产者发送的消息会发到所有订阅了该topic的消费组(consumer grop)中，但是每个消费组中只有一个消费者能够消费到这条消息 队列模式：所有消费者位于同一个消费组，保证消息只会被一个消费者进行消费 发布\订阅模式：将消费者放在不同消费组中，这样每个消费者都能收到同一个消息 kafka如何保证消息顺序消费 kafka通过保证一个分区的消息只能被消费组中的一个消费者进行消费 ，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的前提是你要安装zookeeper 安装zookeeper # 创建文件夹 mkdir18010使用SMM监控Kafka集群SMM非常聪明，可以仅显示那些将数据发送到选定Topic的生产者，并且仅显示那些从这些Topic中消费的消费者组。筛选对四个实体中的任何一个进行选择。 • 我如何看到与此Topic相关的生产者和消费者？ • 如何在指定的时间范围内找到进入该Topic的消息总数？ 要访问此详细的Topic信息： 1. 在左侧导航窗格中，点击Topic。 2. 监控消费者 查看有关消费者组的摘要信息 概览页面在页面右侧为您提供有关消费者组的摘要信息。您可以使用“活动”，“消极”和“所有”选项卡仅在活动或消极或所有消费者组中查看消费者组。 使用“滞后”选项卡可以根据滞后的升序或降序对消费者组进行排序。 ? 查看有关消费者组的详细信息 要访问详细的消费者组信息： 1. 在左侧导航窗格中，单击“ 消费者组”。 2. 查看消费者组资料 消费者组配置文件显示有关每个消费者组的详细信息，包括： • 组中包含的消费者数。 • 组中消费者实例的数量。 • 有关消费者组滞后的详细信息。 要访问消费者组个体资料： 1.35910SpringBoot2.x系列教程（四十六）Spring Boot集成WebSocket之STOMP协议简介STOMP客户端 STOMP的客户端可以同时扮演两种角色：消息生产者和消息消费者。 作为生产者时通过SEND帧发送消息到指定的地址。 Spring Boot中的STOMP 首先看STOMP在Spring Boot中的简单流程图： ? 消费者客户端（左下组件）：订阅地址(destination)，并接收此目的地址所推送过来的消息。 request channel：一组用来接收生产者型客户端所推送过来的消息的线程池。 response channel：一组用来推送消息给消费者型客户端的线程池。 broker: 消息队列管理者，也称消息代理。 broker构建MESSAGE命令消息, 通过response channel推送给所有订阅对应地址的消费者 小结 本篇文章，关于STOMP协议相关内容就讲到这里，下篇文章，我们将以实战的形式，展示如何在59820storm的数据流组数据流组 设计一个拓扑时，你要做的最重要的事情之一就是定义如何在各组件之间交换数据（数据流是如何被bolts消费的）。一个数据流组指定了每个bolt会消费哪些数据流，以及如何消费它们。 ("word-reader"); ··· 在前面的代码块里，一个bolt由TopologyBuilder对象设定， 然后使用随机数据流组指定数据源。 随机数据流组 随机流组是最常用的数据流组。它只有一个参数（数据源组件），并且数据源会向随机选择的bolt发送元组，保证每个消费者收到近似数量的元组。 随机数据流组用于数学计算这样的原子操作。 WordCounter(),2) .fieldsGrouping("word-normalizer", new Fields("word")); ··· NOTE: 在域数据流组中的所有域集合必须存在于数据源的域声明中 要使用直接数据流组，在WordNormalizer bolt中，使用emitDirect方法代替emit。33290 Redis Streams介绍正如您上面的命令中看到的,在创建消费者组时，我们必须指定一个ID，在示例中是$。这是必需的，因为消费者组在其他状态中必须知道在连接后处理哪些消息，即刚刚创建该组时的最后消息ID是什么？ 如果按照我们提供的$，那么只有从现在开始到达Stream的新消息才会提供给该组中的消费者。如果我们指定0,消费者组将消费所有Stream历史中的消息记录。当然，您可以指定任何其他有效ID。 您所知道的是，消费者组将开始消费ID大于您指定的ID的消息。因为$表示Stream中当前最大的ID，所以指定$将仅消费新消息。 但是，必须始终指定一个强制选项GROUP，它拥有两个参数：消费者组的名称以及尝试读取的消费者的名称。还支持选项COUNT，它与XREAD中相同。 每次消费者使用消费者组执行操作时，它必须指定其名称，唯一地标识该组内的此使用者。 在上面的命令中还有另一个非常重要的细节，在强制选项STREAMS之后的，请求的ID是一个特殊ID>。56950一口气说出 6 种实现延时消息的方案---- 延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 基于 数据库（如MySQL） 基于关系型数据库（如MySQL）延时消息表的方式来实现。 通俗的讲，Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic 中，然后在堆外内存中创建一个基于时间的优先级队列，来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上，时间越长越靠后。 但是这个方案有几个比较大的问题： 内存开销：维护延时消息索引的队列是放在堆外内存中的，并且这个队列是以订阅组（Kafka中的消费组）为维度的，比如你这个 Topic 有 N 个订阅组，那么如果你这个 Topic QMQ QMQ提供任意时间的延时/定时消息，你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。 把 QMQ 放到最后，是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 中延时消息设计最合理的。7710延时消息常见实现方案—1— 前言 延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 基于 数据库（如MySQL） 基于关系型数据库（如MySQL）延时消息表的方式来实现。 通俗的讲，Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic 中，然后在堆外内存中创建一个基于时间的优先级队列，来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上，时间越长越靠后。 但是这个方案有几个比较大的问题： 内存开销： 维护延时消息索引的队列是放在堆外内存中的，并且这个队列是以订阅组（Kafka中的消费组）为维度的，比如你这个 Topic 有 N 个订阅组，那么如果你这个 —6— QMQ QMQ提供任意时间的延时/定时消息，你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。 把 QMQ 放到最后，是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 中延时消息设计最合理的。9720一口气说出 6 种实现延时消息的方案延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 基于 数据库（如MySQL） 基于关系型数据库（如MySQL）延时消息表的方式来实现。 通俗的讲，Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic 中，然后在堆外内存中创建一个基于时间的优先级队列，来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上，时间越长越靠后。 但是这个方案有几个比较大的问题： 内存开销：维护延时消息索引的队列是放在堆外内存中的，并且这个队列是以订阅组（Kafka中的消费组）为维度的，比如你这个 Topic 有 N 个订阅组，那么如果你这个 Topic QMQ QMQ提供任意时间的延时/定时消息，你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。 把 QMQ 放到最后，是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 中延时消息设计最合理的。6410Kafka消费者架构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。消费组内的消费者均衡的处理记录。 ? 消费者组中的每个消费者都是分区的“公平共享”的独家消费者。这就是Kafka如何在消费者组中对消费者进行负载平衡。消费者组内的消费者成员资格由Kafka协议动态处理。 如果新消费者加入消费者组，它将获得一个分区份额。如果消费者死亡，其分区将分发到消费者组中剩余的消费者。这就是Kafka如何在消费者组中处理消费者的失败。 消费者组是一组相关消费者，执行任务，例如将数据放入Hadoop或向服务发送消息。消费者组每个分区具有唯一的偏移量。不同的消费者组可以从分区中的不同位置读取。 每个消费者组是否有自己的偏移量？ 如果消费者比分区更多，会发生什么？ 额外的消费者仍然空闲，直到另一个消费者死亡 如果在同一个JVM中的许多线程中运行多个消费者，会发生什么？ 每个线程管理该消费者组的一个分区份额。50890【首席架构师看Event Hub】Kafka深挖 -第2部分:Kafka和Spring Cloud StreamSpring Cloud Stream支持发布/订阅语义、消费者组和本机分区，并尽可能将这些职责委派给消息传递系统。 消费者组可以通过属性设置: spring.cloud.stream.bindings.input.group =组名称 如前所述，在内部，这个组将被翻译成Kafka的消费者组。 观察SendTo注释中指定的输出顺序。这些输出绑定将与输出的KStream[]按其在数组中的顺序配对。 当失败的记录被发送到DLQ时，头信息被添加到记录中，其中包含关于失败的更多信息，如异常堆栈跟踪、消息等。 发送到DLQ是可选的，框架提供各种配置选项来定制它。 结论 Spring Cloud Stream通过自动处理其他同等重要的非功能需求(如供应、自动内容转换、错误处理、配置管理、用户组、分区、监视、健康检查等)，使应用程序开发人员更容易关注业务逻辑，从而提高了使用6032009 Confluent_Kafka权威指南 第九章：管理kafka集群如消费者组offset存储的topic是__consumer_offsets。 但仅仅用在旧的消费者组下运行的组中，在zookeeper中维护的消费者组。在与较老的消费者组一起工作时，你将访问–zookeeper参数指定的kafka集群。 这是因为消费者组名称要嵌入到要导入的文件中。 注意，首先要关闭消费者。在执行此步骤之前，必须停止消费者组中的所有消费者。如果在消费者组处于活动状态时写入新的offset，则不会读取这些offset。 客户端ID与消费者组 客户端ID不一定与消费者组的名称相同，消费者可以设置他们自己的客户端ID，而且你可能有许多位于不同组的消费者，他们指定的相同的客户端ID，最佳的方法是将每个消费者组的客户端ID 另外一种方法是使用表单的一个或者多个参数在命令行上指定选项，消费者属性KEY=VALUE,其中key是配置选项名。VALUE是设置它的值，者对于消费者选项如设置消费者组ID非常有用。26330Flink工作中常用__Kafka SourceAPI-集群地址：bootstrap.servers 4.消费者属性-消费者组id(如果不设置，会有默认的，但是默认的不方便管理)：groupId 5.消费者属性-offset重置规则，如earliest per-partition assignment：对每个分区都指定一个offset，再从offset位置开始消费； 默认情况下，从Kafka消费数据时，采用的是：latest，最新偏移量开始消费数据。 在Flink Kafka Consumer 库中，允许用户配置从每个分区的哪个位置position开始消费数 据，具体说明如下所示： https://ci.apache.org/projects/flink ，同时新增了一个 kafka topic，如何在不重启作业的情况下作业自动感知新的 topic。 该情况下如何在不重启作业情况下动态感知新扩容的 partition？4320延时消息常见实现方案开源 MQ 中的实现方案 总结 参考 ---- 前言 延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景 下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 基于 数据库（如MySQL） 基于关系型数据库（如MySQL）延时消息表的方式来实现。 通俗的讲，Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic 中，然后在堆外内存中创建一个基于时间的优先级队列，来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上，时间越长越靠后。 但是这个方案有几个比较大的问题 内存开销： 维护延时消息索引的队列是放在堆外内存中的，并且这个队列是以订阅组（Kafka中的消费组）为维度的，比如你这个 Topic 有 N 个订阅组，那么如果你这个 Topic QMQ QMQ提供任意时间的延时/定时消息，你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。 把 QMQ 放到最后，是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 中延时消息设计最合理的。8220关于kafuka的简单认识与理解「建议收藏」由producer指定 2、Producer：将消息发布到Kafka特定的Topic的对象 3、Consumers：订阅并处理特定的Topic中的消息的对象 4、broker(Kafka服务集群) ：已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。 我们在消费数据时会在代码里面指定一个group.id,这个id代表的是消费组的名字，而且这个group.id就算不设置，系统也会默认设置： conf.setProperty(“group.id”, ，如现在consumerA去消费了一个topicA里面的数据,再让consumerB也去消费TopicA的数据，它是消费不到了，但是我们在consumerC中重新指定一个另外的group.id，consumerC 而consumerD也是消费不到的，所以 在kafka中，不同组可有唯一的一个消费者去消费同一主题的数据。300
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Android实际上是运行在linux内核上一组进程，这一组进程组合为用户提供UI,应用程序的安装等等服务。 ? 手机开机流程是linux内核先启动，启动完成之后会将Android进程组启动起来，FrameWork属于这个进程组之中。 构造函数会调用到jni创建NativeInputManager的c++对象, NativeInputManager构造函数中创建 Sp<EventHub> eventHub = new EventHub () mInputManager = new InputManager(eventhub,this,this); eventHub对象构造函数做了下面几件事情： 1. notifyMotion 4）对于InputDispatcher的notifyMotion： ● 如果InputDispatcher设置了inputFilter,那么首先调用inputFilter来消费这些事件
Android实际上是运行在linux内核上一组进程，这一组进程组合为用户提供UI,应用程序的安装等等服务。 手机开机流程是linux内核先启动，启动完成之后会将Android进程组启动起来，FrameWork属于这个进程组之中。 构造函数会调用到jni创建NativeInputManager的c++对象, NativeInputManager构造函数中创建 Sp eventHub = new EventHub() mInputManager 对于InputReaderThread的start方法： 调用构造函数中保存的eventHub的getEvents方法获取input事件，在getEvent方法中做的事 1）判断是不是需要打开input 的notifyMotion 4）对于InputDispatcher的notifyMotion： ● 如果InputDispatcher设置了inputFilter,那么首先调用inputFilter来消费这些事件
如果为true，则进行了一系列如适屏排版、默认DPI等处理。 这个消息在webViewCore.java的EventHub的transferMessage()中处理， 调用WebViewCore.java的webkitDraw(); webkitDraw() rebuildPicture()会创建一块新的SKPicture, SkPicture 用来记录绘制命令，这些命令会在以后draw到一个指定的canvas上。 -> webViewCore.java EventHub.transferMessage()中处理， WebViewCore.java.webkitDraw()-> WebViewCore.java.nativeRecordContent ，初始化一些viewport的变量，如mViewportWidth等。
用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析 ，因为前面说过，一个分区只能被每个消费组中的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； broker最容易理解了:运行kafka进程的机器就是一个broker； kafka 如何支持传统消息的两种模式：队列和订阅 这两种模式都是基于kafka的消费机制决定的：生产者发送的消息会发到所有订阅了该topic的消费组(consumer grop)中，但是每个消费组中只有一个消费者能够消费到这条消息 队列模式：所有消费者位于同一个消费组，保证消息只会被一个消费者进行消费 发布\订阅模式：将消费者放在不同消费组中，这样每个消费者都能收到同一个消息 kafka如何保证消息顺序消费 kafka通过保证一个分区的消息只能被消费组中的一个消费者进行消费 ，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的前提是你要安装zookeeper 安装zookeeper # 创建文件夹 mkdir
SMM非常聪明，可以仅显示那些将数据发送到选定Topic的生产者，并且仅显示那些从这些Topic中消费的消费者组。筛选对四个实体中的任何一个进行选择。 • 我如何看到与此Topic相关的生产者和消费者？ • 如何在指定的时间范围内找到进入该Topic的消息总数？ 要访问此详细的Topic信息： 1. 在左侧导航窗格中，点击Topic。 2. 监控消费者 查看有关消费者组的摘要信息 概览页面在页面右侧为您提供有关消费者组的摘要信息。您可以使用“活动”，“消极”和“所有”选项卡仅在活动或消极或所有消费者组中查看消费者组。 使用“滞后”选项卡可以根据滞后的升序或降序对消费者组进行排序。 ? 查看有关消费者组的详细信息 要访问详细的消费者组信息： 1. 在左侧导航窗格中，单击“ 消费者组”。 2. 查看消费者组资料 消费者组配置文件显示有关每个消费者组的详细信息，包括： • 组中包含的消费者数。 • 组中消费者实例的数量。 • 有关消费者组滞后的详细信息。 要访问消费者组个体资料： 1.
STOMP客户端 STOMP的客户端可以同时扮演两种角色：消息生产者和消息消费者。 作为生产者时通过SEND帧发送消息到指定的地址。 Spring Boot中的STOMP 首先看STOMP在Spring Boot中的简单流程图： ? 消费者客户端（左下组件）：订阅地址(destination)，并接收此目的地址所推送过来的消息。 request channel：一组用来接收生产者型客户端所推送过来的消息的线程池。 response channel：一组用来推送消息给消费者型客户端的线程池。 broker: 消息队列管理者，也称消息代理。 broker构建MESSAGE命令消息, 通过response channel推送给所有订阅对应地址的消费者 小结 本篇文章，关于STOMP协议相关内容就讲到这里，下篇文章，我们将以实战的形式，展示如何在
数据流组 设计一个拓扑时，你要做的最重要的事情之一就是定义如何在各组件之间交换数据（数据流是如何被bolts消费的）。一个数据流组指定了每个bolt会消费哪些数据流，以及如何消费它们。 ("word-reader"); ··· 在前面的代码块里，一个bolt由TopologyBuilder对象设定， 然后使用随机数据流组指定数据源。 随机数据流组 随机流组是最常用的数据流组。它只有一个参数（数据源组件），并且数据源会向随机选择的bolt发送元组，保证每个消费者收到近似数量的元组。 随机数据流组用于数学计算这样的原子操作。 WordCounter(),2) .fieldsGrouping("word-normalizer", new Fields("word")); ··· NOTE: 在域数据流组中的所有域集合必须存在于数据源的域声明中 要使用直接数据流组，在WordNormalizer bolt中，使用emitDirect方法代替emit。
正如您上面的命令中看到的,在创建消费者组时，我们必须指定一个ID，在示例中是$。这是必需的，因为消费者组在其他状态中必须知道在连接后处理哪些消息，即刚刚创建该组时的最后消息ID是什么？ 如果按照我们提供的$，那么只有从现在开始到达Stream的新消息才会提供给该组中的消费者。如果我们指定0,消费者组将消费所有Stream历史中的消息记录。当然，您可以指定任何其他有效ID。 您所知道的是，消费者组将开始消费ID大于您指定的ID的消息。因为$表示Stream中当前最大的ID，所以指定$将仅消费新消息。 但是，必须始终指定一个强制选项GROUP，它拥有两个参数：消费者组的名称以及尝试读取的消费者的名称。还支持选项COUNT，它与XREAD中相同。 每次消费者使用消费者组执行操作时，它必须指定其名称，唯一地标识该组内的此使用者。 在上面的命令中还有另一个非常重要的细节，在强制选项STREAMS之后的，请求的ID是一个特殊ID>。
---- 延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 基于 数据库（如MySQL） 基于关系型数据库（如MySQL）延时消息表的方式来实现。 通俗的讲，Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic 中，然后在堆外内存中创建一个基于时间的优先级队列，来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上，时间越长越靠后。 但是这个方案有几个比较大的问题： 内存开销：维护延时消息索引的队列是放在堆外内存中的，并且这个队列是以订阅组（Kafka中的消费组）为维度的，比如你这个 Topic 有 N 个订阅组，那么如果你这个 Topic QMQ QMQ提供任意时间的延时/定时消息，你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。 把 QMQ 放到最后，是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 中延时消息设计最合理的。
—1— 前言 延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 基于 数据库（如MySQL） 基于关系型数据库（如MySQL）延时消息表的方式来实现。 通俗的讲，Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic 中，然后在堆外内存中创建一个基于时间的优先级队列，来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上，时间越长越靠后。 但是这个方案有几个比较大的问题： 内存开销： 维护延时消息索引的队列是放在堆外内存中的，并且这个队列是以订阅组（Kafka中的消费组）为维度的，比如你这个 Topic 有 N 个订阅组，那么如果你这个 —6— QMQ QMQ提供任意时间的延时/定时消息，你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。 把 QMQ 放到最后，是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 中延时消息设计最合理的。
延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 基于 数据库（如MySQL） 基于关系型数据库（如MySQL）延时消息表的方式来实现。 通俗的讲，Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic 中，然后在堆外内存中创建一个基于时间的优先级队列，来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上，时间越长越靠后。 但是这个方案有几个比较大的问题： 内存开销：维护延时消息索引的队列是放在堆外内存中的，并且这个队列是以订阅组（Kafka中的消费组）为维度的，比如你这个 Topic 有 N 个订阅组，那么如果你这个 Topic QMQ QMQ提供任意时间的延时/定时消息，你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。 把 QMQ 放到最后，是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 中延时消息设计最合理的。
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。消费组内的消费者均衡的处理记录。 ? 消费者组中的每个消费者都是分区的“公平共享”的独家消费者。这就是Kafka如何在消费者组中对消费者进行负载平衡。消费者组内的消费者成员资格由Kafka协议动态处理。 如果新消费者加入消费者组，它将获得一个分区份额。如果消费者死亡，其分区将分发到消费者组中剩余的消费者。这就是Kafka如何在消费者组中处理消费者的失败。 消费者组是一组相关消费者，执行任务，例如将数据放入Hadoop或向服务发送消息。消费者组每个分区具有唯一的偏移量。不同的消费者组可以从分区中的不同位置读取。 每个消费者组是否有自己的偏移量？ 如果消费者比分区更多，会发生什么？ 额外的消费者仍然空闲，直到另一个消费者死亡 如果在同一个JVM中的许多线程中运行多个消费者，会发生什么？ 每个线程管理该消费者组的一个分区份额。
Spring Cloud Stream支持发布/订阅语义、消费者组和本机分区，并尽可能将这些职责委派给消息传递系统。 消费者组可以通过属性设置: spring.cloud.stream.bindings.input.group =组名称 如前所述，在内部，这个组将被翻译成Kafka的消费者组。 观察SendTo注释中指定的输出顺序。这些输出绑定将与输出的KStream[]按其在数组中的顺序配对。 当失败的记录被发送到DLQ时，头信息被添加到记录中，其中包含关于失败的更多信息，如异常堆栈跟踪、消息等。 发送到DLQ是可选的，框架提供各种配置选项来定制它。 结论 Spring Cloud Stream通过自动处理其他同等重要的非功能需求(如供应、自动内容转换、错误处理、配置管理、用户组、分区、监视、健康检查等)，使应用程序开发人员更容易关注业务逻辑，从而提高了使用
如消费者组offset存储的topic是__consumer_offsets。 但仅仅用在旧的消费者组下运行的组中，在zookeeper中维护的消费者组。在与较老的消费者组一起工作时，你将访问–zookeeper参数指定的kafka集群。 这是因为消费者组名称要嵌入到要导入的文件中。 注意，首先要关闭消费者。在执行此步骤之前，必须停止消费者组中的所有消费者。如果在消费者组处于活动状态时写入新的offset，则不会读取这些offset。 客户端ID与消费者组 客户端ID不一定与消费者组的名称相同，消费者可以设置他们自己的客户端ID，而且你可能有许多位于不同组的消费者，他们指定的相同的客户端ID，最佳的方法是将每个消费者组的客户端ID 另外一种方法是使用表单的一个或者多个参数在命令行上指定选项，消费者属性KEY=VALUE,其中key是配置选项名。VALUE是设置它的值，者对于消费者选项如设置消费者组ID非常有用。
-集群地址：bootstrap.servers 4.消费者属性-消费者组id(如果不设置，会有默认的，但是默认的不方便管理)：groupId 5.消费者属性-offset重置规则，如earliest per-partition assignment：对每个分区都指定一个offset，再从offset位置开始消费； 默认情况下，从Kafka消费数据时，采用的是：latest，最新偏移量开始消费数据。 在Flink Kafka Consumer 库中，允许用户配置从每个分区的哪个位置position开始消费数 据，具体说明如下所示： https://ci.apache.org/projects/flink ，同时新增了一个 kafka topic，如何在不重启作业的情况下作业自动感知新的 topic。 该情况下如何在不重启作业情况下动态感知新扩容的 partition？
开源 MQ 中的实现方案 总结 参考 ---- 前言 延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景 下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。 基于 数据库（如MySQL） 基于关系型数据库（如MySQL）延时消息表的方式来实现。 通俗的讲，Pulsar 的延时消息会直接进入到客户端发送指定的 Topic 中，然后在堆外内存中创建一个基于时间的优先级队列，来维护延时消息的索引信息。延时时间最短的会放在头上，时间越长越靠后。 但是这个方案有几个比较大的问题 内存开销： 维护延时消息索引的队列是放在堆外内存中的，并且这个队列是以订阅组（Kafka中的消费组）为维度的，比如你这个 Topic 有 N 个订阅组，那么如果你这个 Topic QMQ QMQ提供任意时间的延时/定时消息，你可以指定消息在未来两年内(可配置)任意时间内投递。 把 QMQ 放到最后，是因为我觉得 QMQ 是目前开源 MQ 中延时消息设计最合理的。
由producer指定 2、Producer：将消息发布到Kafka特定的Topic的对象 3、Consumers：订阅并处理特定的Topic中的消息的对象 4、broker(Kafka服务集群) ：已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。 我们在消费数据时会在代码里面指定一个group.id,这个id代表的是消费组的名字，而且这个group.id就算不设置，系统也会默认设置： conf.setProperty(“group.id”, ，如现在consumerA去消费了一个topicA里面的数据,再让consumerB也去消费TopicA的数据，它是消费不到了，但是我们在consumerC中重新指定一个另外的group.id，consumerC 而consumerD也是消费不到的，所以 在kafka中，不同组可有唯一的一个消费者去消费同一主题的数据。
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