】 机房网络带宽的竞争也将间接的影响到follower同步leader的数据，最终将导致follower同步拉取历史数据而增加IO负载，因此需要对网络带宽进行优先级打标，当有竞争时提高Kafka集群的优先级...4、Page Cache缓存查看工具 我们如何查看缓存命中率呢？在这里我们可以借助一个缓存命中率查看工具 cachestat。...1、如何查看Page Cache参数 执行命令 sysctl -a|grep dirty 2、操作系统Page Cache相关参数默认值 vm.dirty_background_bytes = 0 #...把这个参数适当调小，这样可以把原来一个大的IO刷盘操作变为多个小的IO刷盘操作，从而把IO写峰值削平。 对于内存很大和磁盘性能比较差的服务器，应该把这个值设置的小一点。...（4）vm.dirty_writeback_centisecs参数优化 理论上调小这个参数，可以提高刷磁盘的频率，从而尽快把脏数据刷新到磁盘上。但一定要保证间隔时间内一定可以让数据刷盘完成。
消费端（Consumer）Kafka 的 Consumer 在从 Broker 拉取数据时，也是以批次为单位进行传递的。...Kafka 提供了以下几个参数来控制消费端的批处理策略：fetch.min.bytes：指定每次拉取请求至少要获取多少字节的数据。默认是 1B。...fetch.max.bytes：指定每次拉取请求最多能获取多少字节的数据。默认是 50MB。fetch.max.wait.ms：指定每次拉取请求最多能等待多长时间。默认是 500ms。...这些都由服务器端来负责。Kafka 的消费者只需要关注如何从服务器获取数据，并进行业务处理即可。6....同步模式下，生产者会等待服务器刷新数据后再返回确认；异步模式下，生产者不会等待服务器刷新数据，而是立即返回确认。7.
这里用的目前最新的4.7.1版本 6、配置RocketMQ集群 我们为了便于观察，这次搭建一个2主2从异步刷盘的集群，所以我们会使用conf/2m-2s-async下的配置文件，实际项目中，为了达到高可用...conf/broker.conf 增加两行配置：\ namesrvAddr=139.224.233.121:9876 brokerIP1=139.224.233.121 这里我使用的是docker进行直接拉取镜像运行的方式...但是影响也是会有的，例如，当消费者要拉取的数据量比较大时，RocketMQ有一定的机制会优先保证Master节点的性能，只让Master节点返回一小部分数据，而让其他部分的数据从slave节点去拉取。...JAVA_OPT} -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=30m" -XX:+UseG1GC: 使用G1垃圾回收器...-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=30：当堆内存的使用率达到30%之后就会启动G1垃圾回收器尝试回收垃圾，默认值是45%，RocketMQ把这个参数调小了，也就是提高了
查看/var/log/messages中日志，发现大量镜像无法被拉取的错误，如下所示： 镜像被删除问题 Nov 7 06:20:49 k8work2 kubelet: E1107 06:20:49.829886...于是又开始查看日志，又发现日志中存在此类信息，确认不是人为删除，而是kubelet回收掉了，具体日志如下所示： Nov 7 05:44:51 k8work2 kubelet: I1107 05:44:...可以分别独立地通过将MinAge设置为0，以及将MaxPerPodContainer和MaxContainers设置为小于0来禁用这些变量。...说到这里大概已经找到原因，之所以出现Pod被驱逐，原因是因为磁盘压力超过阈值，在k8s看来，这个计算节点已经不正常，所以开启垃圾回收机制，按照默认回收策略首先删除了自身的镜像信息，然后导致内网镜像拉取失败问题...3、总结 通过本文可以看出两点： 当k8s集群出现问题时一定要仔细查看日志，先看k8s本身事件信息，如果不能找到线索，紧接着查看内核日志，出现问题之后，正常情况下一定能够找到问题日志。
整个这套降级的机制，在大型互联网项目中，都是必须要有的。消息零丢失方案总结生产者使用事务消息机制。Broker配置同步刷盘+Dledger主从架构消费者不要使用异步消费。...消息消费的模式有两种方式：拉取：Consumer不断从Broker拉取推送：Broker向Consumer推送这两种方式都有各自的缺点：拉取：拉取的间隔不好确定，间隔太短没消息时会造成带宽浪费，间隔太长又会造成消息不能及时被消费推送...推的太慢消息不能及时被消费「看起来拉取和推送难以抉择」然后就有大佬把拉取模式改了一下，即不会造成带宽浪费，也能基于消费的速率来决定拉取的频率！「你猜怎么改的？」...如果在等待的这段时间，有要拉取的消息，则将消息返回，Consumer端再次拉取。...就是流量控制，当消费者消费的比较慢时，减缓拉取的速度。
消费端（Consumer） Kafka 的 Consumer 在从 Broker 拉取数据时，也是以批次为单位进行传递的。...Kafka 提供了以下几个参数来控制消费端的批处理策略： fetch.min.bytes：指定每次拉取请求至少要获取多少字节的数据。默认是 1B。...fetch.max.bytes：指定每次拉取请求最多能获取多少字节的数据。默认是 50MB。 fetch.max.wait.ms：指定每次拉取请求最多能等待多长时间。默认是 500ms。...这些都由服务器端来负责。Kafka 的消费者只需要关注如何从服务器获取数据，并进行业务处理即可。 6....同步模式下，生产者会等待服务器刷新数据后再返回确认；异步模式下，生产者不会等待服务器刷新数据，而是立即返回确认。 7.
2.Master Broker是如何将消息同步给Slave Broker的？...Master Broker拉取还是从Slave Broker拉取。...5）如果出现异常情况，步骤4）提交的二次确认最终未到达RocketMQ，服务器在经过固定时间段后将对“待确认”消息发起回查请求。...9.消息在通过Producer写入RocketMQ的时候，有两种写磁盘方式,同步刷新，异步刷新 1.异步刷盘方式：在返回写成功状态时，消息可能只是被写入了内存的PAGECACHE，写操作的返回快，吞吐量大...；当内存里的消息量积累到一定程度时，统一触发写磁盘动作，快速写入。
搭建步骤 本地安装好 Docker 软件（下面的操作都是基于 Windows 10） 拉取 WordPress 镜像 docker pull wordpress 拉取 WordPress 镜像 #...也可以拉取具体的版本 docker pull mysql:5.2 docker pull mysql 启动 MySQL 容器 docker run -d -p 3123:3306 --name wpmysql...ip 地址，然后 C:\Windows\System32\drivers\etc 文件夹下的 hosts 里的 Docker ip 映射也同步修改一下，在输入 ipconfig/flushdns 刷新本机...网上找到的解决方案： 禁用本地多余的网络（试了没效果） 在 vue.config.js 里 devServer 里 的 public 设置成本机的 ip 地址，或者用 node 提供的 os 模块去自动获取...)[Object.keys(require('os').networkInterfaces())[0]][1].address + '::8080' } } devServer.public 当使用内联模式
redis利用epoll来实现IO多路复用，将连接信息和事件放到队列中，依次放到文件事件分派器，事件分派器将事件分发给事件处理器。 ?...当列表弹出了最后一个元素之后，该数据结构自动被删除，内存被回收。 Redis 的列表结构常用来做异步队列使用。...插入list数据 llen key 查看长度 lpop key 按加入顺序获取（先进先出，类似队列） rpop key 后进先出，有点类似栈 列表取数据，取完后整个列表都被回收了...AOF也有三种同步数据的策略， 每次有操作都去刷新文件，很慢，但安全 每秒同步刷新一次：可能会丢失一秒内的数据 从不同步同步刷新：让操作系统在需要的时候刷新数据，不安全 默认的是每秒刷一次 ?...当实际内存超出 maxmemory 时，Redis 提供了几种可选策略 (maxmemory-policy) 来让用户自己决定该如何腾出新的空间以继续提供读写服务。 ?
Consumer 消费消息：主动从Broker服务器拉取消息进行消费。 两种消费形式：拉取式和推动式，实则是主动拉取下来的。 支持集群部署，支持集群消费、广播消费。...当向master拉取时，master会根据 拉取偏移量和最大偏移量等因素，建议下次是送master还是Slave拉取。...，不会丢失任何数据 采用异步刷盘方式，会丢失少量数据 单点故障，如master失败 采用同步复制：数据不会丢失，完全避免单点故障，只是性能差 至少一次 每个消息至少投递一次 消费者拉取并消费完成才向服务器返回...producer生产速度过快 可能存在的问题 dos攻击 业务高峰（双十一下单，12306订票） broker消息堆积 可能存在的问题 broker性能瓶颈 broker同步策略导致消息堆积 消息者拉取超过一定量消息后会暂定消息拉取...（异步刷新盘丢失少量消息，同步刷盘一条不丢），性能最优。 缺点 单台机器宕机期间，这台机器上未被消费的消息在机器恢复之前不可订阅，消息的实时性会收到影响。
=1000 日志保留策略配置 当kafka server的被写入海量消息后，会生成很多数据文件，且占用大量磁盘空间，如果不及时清理，可能磁盘空间不够用，kafka默认是保留7天。...建议配置： # 保留三天，也可以更短 log.retention.hours=72 # 段文件配置1GB，有利于快速回收磁盘空间，重启kafka加载也会加快(如果文件过小，则文件数量比较多，kafka...follow同步性能由这几个参数决定 拉取线程数(num.replica.fetchers)， 最小字节数(replica.fetch.min.bytes)， 最大字节数(replica.fetch.max.bytes...建议配置： # 拉取线程数 num.replica.fetchers 配置多可以提高follower的I/O并发度，单位时间内leader持有跟多请求，相应负载会增大，需要根据机器硬件资源做权衡...为宜，根据业务情况调整 replica.fetch.max.bytes= 5 * 1024 * 1024 # 最大等待时间 replica.fetch.wait.max.ms follow拉取频率
在上述Guava Cache的使用中，当缓存过期后，此时请求过来就会阻塞等待缓存的重新拉取。。。有没有可能避免掉这种阻塞？...ListenableFuture loadingFuture = loadingValueReference.loadFuture(key, loader); //这里的Listener是当更新拉取成功后运行的...LoadFuture方法 //这里就是真正去拉取更新的核心代码 public ListenableFuture loadFuture(K key, CacheLoader<?...那么问题来了，如果使用者想要严格的定期刷新如何做？...这个问题建议创建一个定时刷新的执行器，定期执行refresh（key）方法，但是前提是你得知道缓存中所有的 key （这里要得到所有的key，有很多暴力的方法，既然是暴力的，就不多介绍了）。
2.3 使用G1垃圾回收器(未实践) G1垃圾回收器让系统使用者来设定垃圾回收堆系统的影响，然后把内存拆分为大量的小 Region，追踪每个 Region 中可以回收的对象大小和回收完成的预计花费的时间...G1垃圾回收器一般在大数量、大内存的情况下有更好的性能。 ES默认使用的垃圾回收器是：老年代（CMS）+ 新生代（ParNew）。如果是JDK1.9，ES 默认使用 G1 垃圾回收器。...因为使用的是 JDK1.8，所以并未切换垃圾回收器。后续如果再有性能问题再切换G1垃圾回收器，测试是否有更好的性能。 1.5 优化的效果 1.5.1 新生代使用内存的增长率更低 优化前 ?...当老年代满了，触发 Full GC，存活的对象也会很多，因为这些对象很可能还是近期加入的，还存活着，所以一次 Full GC 回收对象不多。...参考文末链接：ElasticSearch官方解释为什么要禁用交换内存 Swap 交换分区对性能和节点稳定性非常不利，一定要禁用。
# 例如：默认Redis会检查3个key然后取最旧的那个，你可以通过下面的配置指令来设置样本的个数。...# 有些操作系统会真的把数据马上刷到磁盘上；有些则会尽快去尝试这么做。 # # Redis支持三种不同的模式： # # no：不要立刻刷，只有在操作系统需要刷的时候再刷。比较快。...第二个是关闭服务器唯一方式，当 # 写命令已经通过脚本开始执行，并且用户不想等到脚本的自然终止。...你可以通过 SLOWLOG RESET 来回收内存。...# redis所用的哈希表实现（见dict.c）采用延迟哈希刷新机制：你对一个哈希表操作越多，哈希刷新 # 操作就越频繁；反之，如果服务器是空闲的，那么哈希刷新就不会完成，哈希表就会占用更多的一些 #
IS_A_FEATURE exists" 参考链接：https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/README.html#allow_failureexit_codes Docker类型的执行器配置多个镜像拉取策略...该pull_policy参数允许您指定拉取策略列表。...将按照从左到右的顺序尝试列表中的策略，直到成功进行拉取或列表用尽为止。 什么时候使用多个拉策略？ 当Docker注册表不可用并且您需要提高作业弹性时，此功能很有用。...为了克服该问题，您可以添加在故障情况下执行的其他后备拉取策略。通过添加第二个拉取策略值if-not-present，Runner可以找到任何本地缓存的Docker镜像层。...---- 管道配置可视化 要查看gitlab-ci.yml配置的可视化，请在项目中转到CI / CD>编辑器，然后选择“**可视化”**选项卡。可视化显示了所有阶段和作业。
-- 每个表单独文件和单独表空间，而不是放在系统表空间，每个表的文件表空间允许操作系统在表被截断或删除时回收磁盘空间。...-- 刷新临近页，0-表示禁用，1,-表示刷新相同范围内的连续脏页，2-表示在相同范围内刷新脏页 -- 传统HDD存储设备上建议开启，减少IO开销，ssd上建议禁用 innodb_flush_neighbors...，默认开启，通过跟踪缓冲池脏页数量和重做日志记录生成速率来实现 innodb_adaptive_flushing -- 自适应刷新重做日志容量的低水位值，当超过该值时，即使禁用了innodb_adaptive_flushing...配置统计信息可覆盖此参数 innodb_stats_persistent=ON -- 1是默认启用状态,0为禁用，用于控制当表的行数变化超过10%时，是否自动计算统计信息。...binlog，1表示mysql调用文件系统的刷新立刻刷到磁盘 sync_binlog=1 -- slave配置 --skip-log-bin -- 设置为不记录主机过来的的binlog日志 --log-slave-updates
浏览器拉取修改后的模块 5....因为 Vite 不知道如何进行热更新，所以只能刷新页面。...当模块被修改时，重新执行 render 函数，设置 innerHTML 更新界面。 这时候我们定义了如何进行热更新，Vite 就不会刷新页面了（刷新页面会清空所有请求，而下图没有清空请求）。...例如在 vue 项目中修改 main.ts 修改 main.ts 时，因为往上找不到可以热更新的模块了，Vite 不知道如何进行热更新，因此只能刷新页面。...vite dev server 会在 index.html 中，注入路径为 @vite/client 的脚本，当访问 index.html 时，就会拉取该脚本 client.ts 在加载时，会创建 websocket
刷新后阶段，这个阶段其实就是收尾的阶段，这个过程其实没有什么非常核心的事 ok，在说完上面这三个阶段之后，思考一个问题 你觉得在上面的三个阶段，哪个阶段最有可能从配置中心拉取配置？...不过在分析BootstrapApplicationListener是如何从配置中心拉取配置的之前，先来张图总结一下这部分prepareEnvironment的操作 SpringCloud是如何巧妙地拉取配置的...中RefreshEventListener类会去监听这个事件 RefreshEventListener 一旦监听到这个事件，SpringCloud会再次从配置中心拉取配置 这个拉取配置的核心逻辑跟启动时拉取配置的核心逻辑是一样的...会去监听这个事件，按照项目启动的方式重新拉取配置中心最新的属性配置 当拉取完属性配置之后，就会销毁所有的第二个Bean，也就是真正被使用的Bean 之后当第一个Bean（动态代理的Bean）需要使用这个第二个...首先我们再来梳理一下拉取配置和刷新配置的核心关键点 拉取配置关键点就是项目启动的时候（也包括重新拉取配置），会去创建一个容器 这个容器只读取bootstrap配置文件和spring.factories中的键为
要做到这个 请务必刷算法题，尽量不要找机器学习、算法相关的工作 除非你有大的项目作为支撑，因为这些大公司这些岗位基本要求C9硕士！...主要谈了下两个的作用 以及 当重写equal方法时候一定要记得重写hashcode方法，然后面试官就问了为什么，然后就继续巴拉。。。...巴拉讲了一通业务需要 数据类型 缓存数据 实现会话缓存的机制之类 以及相对于memcache有啥优势 11、.java如何实现多态 讲了下重载和重写 12、谈谈java的垃圾回收机制 从java提供垃圾回收机制说起...数据库结构优化主要讲了下在项目中做到的表拆分和分区。。。 5、谈谈tomcat服务器 巴拉巴拉。。。。...谈了谈各自的实现和原理 21、了解回收器嘛 讲讲CMS收集器（G1收集器你估计说不清 嗯 是这么说的） 大概讲了对CMS的认识 底层不会 22、对了，你这里还有个图像的项目，讲讲支持向量机的实现
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