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一文了解Kafka的消息收集器RecordAccumulate

一、RecordAccumulator 在上文中,我们介绍了主线程(Main Thread)的执行流程,当我们使用KafkaProducer发送消息的时候,消息会经过拦截器(Interceptor)、序列化器...(Serializer)和分区器(Partitioner),最后会暂存到消息收集器(RecordAccumulator)中,那么,本节就来针对其进行介绍。...RecordAccumulator的主要作用是暂存Main Thread发送过来的消息,然后Sender Thread就可以从RecordAccumulator中批量的获取到消息,减少单个消息获取的请求次数...ProducerRecord是我们使用KafkaProducer发送消息时拼装的单条消息,而ProducerBatch可以看做是针对一批消息进行的封装,因为会在RecordAccumulator中执行tryAppend...方法将一批消息拼装在一起,可以减少网络请求次数从而提升吞吐量。

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消息队列(1)--如何避免丢消息,积压消息

G0 消费了哪些消息,G1 是不知道的,也不用知道。G0 消费过的消息,G1 还可以消费。即使 G0 积压了很多消息,对 G1 来说也没有任何影响。...至于如何分配,这里面有很多策略,我就不展开说了。总之保证每个队列分配一个消费者就行了。...为了保证消息可靠,Broker和消费者都会存在重复消息,并且按着MQTT消息的质量标准要求,我们大部分的消息队列中间件采用At least once语义,Broker无法去除重复消息,只能依靠消费者在业务层进行幂等处理从对系统的影响结果来说...比如说,对于同一条消息:“全局 ID 为 8,操作为:给 ID 为 666 账户增加 100 元”,有可能出现这样的情况:t0 时刻:Consumer A 收到条消息,检查消息执行状态,发现消息未处理过...,开始执行“账户增加 100 元”;t1 时刻:Consumer B 收到条消息,检查消息执行状态,发现消息未处理过,因为这个时刻,Consumer A 还未来得及更新消息执行状态。

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(五)Kafka系列:一文了解Kafka的消息收集器RecordAccumulator

一、RecordAccumulator 在上文中,我们介绍了主线程(Main Thread)的执行流程,当我们使用KafkaProducer发送消息的时候,消息会经过拦截器(Interceptor)、序列化器...(Serializer)和分区器(Partitioner),最后会暂存到消息收集器(RecordAccumulator)中,那么,本节就来针对其进行介绍。...RecordAccumulator的主要作用是暂存Main Thread发送过来的消息,然后Sender Thread就可以从RecordAccumulator中批量的获取到消息,减少单个消息获取的请求次数...ProducerRecord是我们使用KafkaProducer发送消息时拼装的单条消息,而ProducerBatch可以看做是针对一批消息进行的封装,因为会在RecordAccumulator中执行tryAppend...方法将一批消息拼装在一起,可以减少网络请求次数从而提升吞吐量。

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c++事件循环(win32消息机制)

1.windows消息循环 if (GetMessage(&msg, NULL, 0, 0)) { TranslateMessage(&msg); //消息转化 DispatchMessage...把TranslateMessage转换的消息发送到窗口的消息处理函数,此函数在窗口注册时已经指定 } 执行过程: 消息循环调用GetMessage()从消息队列中查找消息进行处理,如果消息队列为空,...一旦一个消息处理完成,窗口过程函数返回,DispatchMessage()函数返回,继续循环处理下一个消息。 2....该函数只能获取调用线程的消息,不能获得其他线程的消息。成功获取消息后,线程将从消息队列中删除该消息。 使用 GetMessage 函数,如果消息队列为空,函数会一直等待直到有消息到来才有返回值。...程序实例 如果处理时间大于定时器时间,按照处理时间循环。 如果处理时间小于定时器时间,按照定时器时间。

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如何使用消息队列的事务消息

1 MQ事务的意义 “发消息”过程,往往是为通知另外一个系统更新数据,MQ的“事务”,主要解决消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。...第二步发送半消息第三步创建订单,这2个顺序反一下是等价的,即先创建订单在发送半消息。 半消息并非消息内容不完整,包含的就是完整的消息内容。...订单创建成功,提交事务消息,购物车系统即可消费到该消息,继续后续流程 订单创建失败,回滚事务消息,购物车系统不会收到该消息 这就基本实现“都成功/失败”的一致性要求。...消费端做幂等处理来保障消息不会重复消费 可以采用状态机的方式 消息数据唯一键+redis setnx来保障 本地消息表,要确保插入本地消息表和执行消息消费业务在同一事务里 RocketMQ分布式事务 RocketMQ...消息对消费者不可见,将其消息的主题topic和队列id修改为half topic,原先的主题和队列id也做为消息的属性,如果事务提交或者回滚会将其消息的队列改为原先的队列。

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Android 实现通知消息水平播放、无限循环效果

今天我们来实现一个简单的效果,通知消息无限循环播放,先看效果图: ? 这个效果也很常见,实现的方法也有很多,我是使用RecyclerView来实现的,觉得还是挺不错的,就写下来分享给大家。...,每次scrollX增加2个像素位移,即可达到无限循环滚动的效果,好神奇。...下面做两个优化: 1.第一个优化, 当页面有跳转时,禁止消息滚动,即暂停,当页面回来的时候再接着滚动。...2.第二个优化, 禁止手动滚动消息,最上面那个效果图,可以看出,我们可以用手滚动消息,如果不想让用户用手滚动,则禁止响应move事件即可,由我们的布局文件可知,RecyclerView的父布局是LinearLayout...总结 以上所述是小编给大家介绍的Android 实现通知消息水平播放、无限循环效果,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!

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如何判断循环链表

实际上判断一个链表是否是循环的思路很简单,困扰我的反而是“带环链表是否就是循环链表”这个问题,穿梭于各中帖子、书本寻找答案终究找不到明确说明。...《大话数据结构》中循环链表的定义为:“将单链表中终端节点的指针端由空指针改为指向头结点,就使整个单链表形成一个环,这种头尾相接的单链表称为单循环链表,简称循环链表。”...也就是这个样子的: 然后呢,还有其他带环链表是这个样子的: 暂时先把这两种情况的链表都称为循环链表吧(有些书籍就是这样处理的),那么下面就进入主题: 判断一个链表是否循环,那还不简单!...这种判断方式只适合头尾相接的循环链表,像“6”形的循环链表会导致程序进入死循环。那么,还有啥子办法呢?...,则说明链表不存在循环

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如何选择消息队列?

消息队列这么多,到底该选择哪款消息队列呢? 选择消息队列的基本标准 虽然这些消息队列在功能和特性方面各有优劣,但我们在选择的时候要有一个基本标准。 首先,必须是开源的产品。...最后,作为一款及格的消息队列,必须具备的几个特性包括: •消息的可靠传递:确保不丢消息;•Cluster:支持集群,确保不会因为某个节点宕机导致服务不可用,当然也不能丢消息;•性能:具备足够好的性能,能满足绝大多数场景的性能要求...2.RabbitMQ 的性能是这几个消息队列中最差的,大概每秒钟可以处理几万到十几万条消息。如果应用对消息队列的性能要求非常高,那不要选择 RabbitMQ。...在了解了上面这些开源消息队列各自的特点和优劣势后,对于消息队列及相关技术选型,相信你会有更深入的理解和认识。...以下几条选择的建议可以参考: •如果消息队列不是将要构建系统的重点,对消息队列功能和性能没有很高的要求,只需要一个快速上手易于维护的消息队列,建议使用 RabbitMQ。

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如何选择消息队列?

消息队列这么多,到底该选择哪款消息队列呢? 选择消息队列的基本标准 虽然这些消息队列在功能和特性方面各有优劣,但我们在选择的时候要有一个基本标准。 首先,必须是开源的产品。...最后,作为一款及格的消息队列,必须具备的几个特性包括: •消息的可靠传递:确保不丢消息;•Cluster:支持集群,确保不会因为某个节点宕机导致服务不可用,当然也不能丢消息;•性能:具备足够好的性能,能满足绝大多数场景的性能要求...2.RabbitMQ 的性能是这几个消息队列中最差的,大概每秒钟可以处理几万到十几万条消息。如果应用对消息队列的性能要求非常高,那不要选择 RabbitMQ。...在了解了上面这些开源消息队列各自的特点和优劣势后,对于消息队列及相关技术选型,相信你会有更深入的理解和认识。...以下几条选择的建议可以参考: •如果消息队列不是将要构建系统的重点,对消息队列功能和性能没有很高的要求,只需要一个快速上手易于维护的消息队列,建议使用 RabbitMQ。

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如何保障消息中间件100%消息投递成功?如何保证消息幂等性?

如上图: (1)订单服务投递消息给MQ中间件 (2)物流服务监听MQ中间件消息,从而进行消费 我们这篇文章讨论一下,如何保障订单服务把消息成功投递给MQ中间件,以RabbitMQ举例。...我们如何作才能保障一定会持久化到磁盘上面呢? 四、confirm机制 上面问题出现在,没有人告诉我们持久化是否成功。...第一:我们是否需要把业务结果进行数据落库,如果落库,关键解决的问题时数据库和redis操作如何做到原子性? 这个意思就是库存减1了,但redis进行操作完成标记时,失败了怎么办?...也就是一定要保证落库和redis 要么一起成功,要么一起失败 第二:如果不进行落库,那么都存储到缓存中,如何设置定时同步策略?...这个意思就是库存减1,不落库,直接先操作redis操作完成标记,然后由另外的同步服务进行库存落库,这个就是增加了系统复杂性,而且同步策略如何设置

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消息队列:Rabbitmq如何保证不丢消息

如此以来,整个过程就分成了三大场景: 场景1: 生产者与exchange的上报消息如何保证不丢失?...(包含消息的唯一ID),这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了,如果消息和队列是可持久化的,那么确认消息会将消息写入磁盘之后发出,broker回传给生产者的确认消息中deliver-tag域包含了确认消息的序列号...confrim方式使用的API: https://godoc.org/github.com/streadway/amqp#Channel.Confirm 场景2: 消费者从queue中获取消息如何保证不丢失...参考文章:https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/60875666 场景3: rabbitmq内部如何保证不丢失消息?...问题1:一旦消费者长时间不回复Ack消息或者消费者卡死了呢,这种场景如何处理?

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循环神经网络(RNN)是如何循环的?

循环神经网络(RNN:Recurrent Neural Network)是一种主要用于处理和预测序列数据的神经网络。 何为循环?...顾名思义,一个时序当前的状态又被输入到网络中,和下一时刻的输入一起被训练,形成了回路,称之为循环。...为什么用循环神经网络处理时序问题? 时序数据的时序信息往往也隐藏着重要的信息,当前时刻的数据与过往时刻的数据之间不是独立的,充分利用好之前时刻数据的隐藏信息,能够帮助我们更好地预测下一时刻的结果。...典型的循环神经网络:LSTM(长短时记忆网络) LSTM(long short-term memory)主要特点是长与短,指之前时刻的有用数据长度可以不一致,比如上面的例子,”小孩喜欢吃糖”对糖的预测只需要前面五个字...那么,如何实现长短时记忆?答案是使用一个遗忘门------可以理解为一个过滤器,把以往时间的无用信息给过滤掉。

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