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Kafka的进度的研究

可以通过计算最后获取的和生产最新生成的息记录的进度的差值来找到具体落后了多少。首先,让我们创建一个Kafka并设置其部属性。 与此同时,类ConsumerRecord的对象实还是处理息记录的载体,并且该类还包含topic的名字、区的编号以及生产标记的生成时间戳(息记录来源于生产)。 在查询息记录之前需要先订阅某个topic或区。在每次查询中,会尝试使用最近完成处理的进度作为初始值进行顺序查找。 因为我想获取区的最新进度,所以将处理的区的集合(consumer.assignment)作为参数传递给了endOffsets方法。 val consumerLag = endOffsets.get(topicPartition.head) - lastReadOffset最后,在我们此次的研究中,通过类ConsumerRecords

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多线程:生产

1.生产和的产品抽象类: public abstract class Product { public String name; public abstract String toString() Auto-generated method stub         return this.name;     } } 3.容器类(仓库): import java.util.ArrayList; *  * 存放生产的产品队列 arrList.get(arrList.size()- 1);         arrList.remove(arrList.size()- 1); return lastOne; } } 4.休息一会,生产都要休息 void haveASleep() throws InterruptedException { Thread.sleep((long)(Math.random()* 3000)); } } *  * 线程 e) { TODO Auto-generated catch block                         e.printStackTrace(); } } } consume();

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    kafka0.8

    序这里简单展示一下如何使用kafka0.8的client去一个topic。 auto.commit.interval.ms, 10000); props.put(consumer.timeout.ms,10000); 设置ConsumerIterator的hasNext的超时时间,不设置则永远阻塞直到有新息来 topicCountMap.put(topic, consumerCount); Map consumerMap = consumerConnector .createMessageStreams(topicCountMap);并发 e){ e.printStackTrace(); } System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ end); } }); });注意事项数 *每个实线程数

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    SpringBoot开发之整合Dubbo

    有人卖就有人买,显然是亘古不变的真理,前两篇讲解了SpringBoot+Dubbo的提供的几种暴露方式,这篇跟大家享一下如何去订阅属于自己的服务。 相信,下图大家一定不陌生吧:注册中心,,容器(提供),监控中心。线框图也是画的如此清晰,这里就不跟大家详细的概述了。? 21.png实体类和业务接口,这里就不展示了,与提供代码同步即可(自行打包引入或复制)。 请查看BasicErrorController源码便知server.error.path=error# 服务端口server.port=8081# session最大超时时间(钟),默认为30server.session-timeout InterruptedException { SpringApplication.run(Application.class, args); logger.info(项目启动 ); }}首先运行提供方项目,然后执行启动类

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    dubbo启动报错

    报错的具体位置,在方法 org.apache.dubbo.config.context.ConfigManager#getApplicationOrElseThrow中,通过断点 org.apache.dubbo.config.context.ConfigManager configsCache什么时候会被删除呢,通过代码可发现,在 org.apache.dubbo.config.context.ConfigManager#clear方法中会删除: public void 总结虽然这个错误不会导致程序的结果,但是报错的确让人很疑惑,如果不深入很难找到问题所在。

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    kafka的再平衡策略

    对应的就是我们的DirectKafkaInputDStream对应的就是我们的KafkaInputDStream数目跟区数目的关系:1),一个可以一个到全部区数据2) ,,同一个组内所有一份完整的数据,此时一个区数据只能被一个,而一个可以多个区数据3),同一个组内,数目大于区数目后,会有空余=区数-数 这种方式有两点要求A),在实化每个时给每个topic指定相同的流数B),每个订阅的topic必须相同Map topicCountMap = new HashMap();topicCountMap.put 这种策略的具体配步骤:1),对所有topic的所有区按照topic+partition转string之后的hash进行排序2),对按字典进行排序3),然后轮训的方式将配给3,举对比举个子 生产中可以根据自己的需要选择两种模型。建议流量不是很大,也没过的性能需求,选择,这样同组多的话相当于实现了同组的故障转移。

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    原理-RocketMQ知识体系4

    【Push模式流程简】 后台独立线程RebalanceServic根据Topic中息队列个数和当前组内个数进行负载均衡,给当前配对应的MessageQueue,将其封装为PullRequest 实放入队列pullRequestQueue中。 实从commitLog获取息。 根据 配策略 AllocateMessageQueueStrategy 为 配队列。 过程—【过程】 默认拉取32条息,如果息数量大于 32 则页处理。

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    Springcloud Stream 端的工作流程

    通过SpringCloud Stream 端的工作流程,涉及到的主要依赖有: spring-cloud-stream spring-rabbit spring-amqp spring-messaging amqp-client 息驱动 1 过程 1.1 准备工作 中通过rabbitMQ作为息中间件,完成SpringCloud Stream息驱动的 1.2 息生产 1.2.1 创建工程引入依赖 默认情况下,当生产发出一条息到绑定通道上,这条息会产生多个副本被每个接收和处理,但是有些业务场景之下,我们希望生产产生的息只被其中一个实,这个时候我们需要为这些设置组来实现这样的功能 4 区 有一些场景需要满足, 同一个特征的数据被同一个实, 比如同一个id的传感器监测数据必须被同一个实统计计算, 否则可能无法获取全部的数据。 到这里区配置就完成了,我们可以再次启动这两个应用,同时启动多个,但需要注意的是要为指定不同的实索引号,这样当同一个息被发给组时,我们可以发现只有一个在接收和处理这些相同的

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    C++生产多线程样

    先了解问题背景:生产问题(英语:Producer-consumer problem),也称有限缓冲问题(Bounded-buffer problem),是一个多线程同步问题的经典。 该问题描述了共享固定大小缓冲区的两个线程——即所谓的“生产”和“”——在实际运行时会发生的问题。生产的主要作用是生成一定量的数据放到缓冲区中,然后重复此过程。 与此同时,也在缓冲区耗这些数据。该问题的关键就是要保证生产不会在缓冲区满时加入数据,也不会在缓冲区中空时耗数据。 要解决该问题,就必须让生产在缓冲区满时休眠(要么干脆就放弃数据),等到下次耗缓冲区中的数据的时候,生产才能被唤醒,开始往缓冲区添加数据。 同样,也可以让在缓冲区空时进入休眠,等到生产往缓冲区添加数据之后,再唤醒。通常采用线程间通信的方法解决该问题。如果解决方法不够完善,则容易出现死锁的情况。

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    UNIX(多线程):20---生产

    本文将综合运用 C++11 中的新的基础设施(主要是多线程、锁、条件变量)来阐述一个经典问题——生产模型,并给出完整的解决方。 生产问题是多线程并发中一个非常经典的问题,相信学过操作系统课程的同学都清楚这个问题的根源。 本文将就四种情况并介绍生产问题,它们别是:单生产-单模型,单生产-多模型,多生产-单模型,多生产-多模型,我会给出四种情况下的 C++11 并发解决方, 单生产-单模型顾名思义,单生产-单模型中只有一个生产和一个,生产不停地往产品库中放入产品,则从产品库中取走产品,产品库容积有限制,只能容纳一定数目的产品,如果生产生产产品的速度过快 ,则需要等待取走产品之后,产品库不为空才能继续往产品库中放置新的产品,相反,如果取走产品的速度过快,则可能面临产品库中没有产品可使用的情况,此时需要等待生产放入一个产品后,才能继续工作

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    通过实现生产再次实践Java 多线程

    生产中明,蔬菜基地作为生产,负责生产蔬菜,并向超市输送生产的蔬菜;通过向超市购买获得蔬菜;超市怎作为生产之间的共享资源,都会和超市有联系;蔬菜基地、共享资源 、之间的交互流程如下: 在这个中,为什么不设计成生产直接与给交互? 之所以出现这样的问题,是因为在本共享的资源中,多个线程共同竞争资源时没有使用同步操作,而是异步操作,今儿导致了资源配紊乱的情况;需要注意的是,并不是因为我们在中使用Thread.sleep() 问题的解决在本中需要解决的问题有两个,别如下:问题一:蔬菜名称和数量不匹配的问题。问题二:需要保证超市无货时生产,超市有货时才。 详情可查看我的另外一篇关于多线程的文章:Java 线程不安全,同步锁和Lock机制,哪个解决方更好在同步代码块中的同步锁必须选择多个线程共同的资源对象,当前生产线程在生产数据的时候(先拥有同步锁

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    通过实现生产再次实践Java 多线程

    线程通信生产中,蔬菜基地作为生产,负责生产蔬菜,并向超市输送生产的蔬菜;通过向超市购买获得蔬菜;超市怎作为生产之间的共享资源,都会和超市有联系;蔬菜基地、共享资源 生产在这个中,为什么不设计成生产直接与给交互?让两直接交换数据不是更好吗?选择先把数据存储到共享资源中,然后再从共享资源中取出数据使用,中间多了一个环节不是更麻烦了? 运行中发现的问题在一片看似祥和的打印结果中,出现了一个很不祥和的特,生产基地在输送蔬菜时,黄瓜的数量一直都是1300颗,青菜的数量一直是1400颗,但是在时却出现了蔬菜名称是黄瓜的,但数量却是青菜的数量的情况 问题的解决在本中需要解决的问题有两个,别如下:问题一:蔬菜名称和数量不匹配的问题。问题二:需要保证超市无货时生产,超市有货时才。 详情可查看我的另外一篇关于多线程的文章:「JAVA」Java 线程不安全,同步锁和Lock机制,哪个解决方更好在同步代码块中的同步锁必须选择多个线程共同的资源对象,当前生产线程在生产数据的时候(

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    kafka配策略

    概述kakfa的topic有多个partition,而端是以组为单元进行区的息,那么如何将一个topic下面的partition合理的配给中的。 然后,我们将区数量除以总数,以确定配给每个区数量。如果它不均匀地划,那么前几个将有一个额外的区。 如下图,有topic t1 和 组,t1 有四个区,组有三个配结果为:C0: C1: 如上图,当之间的订阅不同时,配过程仍然以循环方式考虑每个用户实,但如果实未订阅主题,则跳过该实。与订阅相同的情况不同,这可能导致配不平衡。 如,我们有三个C0、C1、C2和三个主题t0、t1、t2,别有1、2和3个区。因此,区为t0p0、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2。

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    ActiveMQ源码——

    结果请先查看上一篇生产息源码的博客之后再查看本篇先看看本博客把consumer端后完整的activemq流程图 ? activemq完整流程程序代码前面了一篇博客关于producer如何生产息:activemq源码笔记(一),最终还是没有找到与ack相关的内容,因为ack的提交逻辑主要在。 本篇博客继续跟踪息的源码。 = null) { this.dispatch(md); return true; } } return false; } 可以看到逻辑是,先判断当前session是否有注册,有注册则迭代判断每个是否有注册 如果没有,就dequeue,如果刚好有息就调用executor的dispatch去转发息(最终是去迭代是否有注册使用来转发息),没有则继续挂起等待有人继续调用wakeup修改pending

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    kafka中息之每个线程维护一个KafkaConsumer实

    2、生产生产息,模拟生产一百条数据。 :9092,slaver3:9092;15 group组名称16 String groupId = group1;17 topic主题名称18 String topic = topic1;19 的数量 consumerGroup = new ConsumerGroup(consumerNum, groupId, topic, brokerList);23 执行execute的方法,创建出ConsumerRunnable 多线程多24 consumerGroup.execute();25 }26 27 }效果如下所示:生产生产息的:? 息的:?待续......

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    Kafka的生产代码解

    1.2:Consumer :,向kafka broker取息的客户端 1.3:Topic :可以理解为一个队列。 将会交错的整个Topic,每个group中consumer互相独立,我们可以认为一个group是一个订阅。 2.3:在kafka中,一个partition中的息只会被group中的一个consumer(同一时刻);一个Topic中的每个partions,只会被一个订阅中的一个consumer,不过一个 3:Kafka息的发,Producer客户端负责息的发。  e、计算倍数: M = .size .size,本值M=2(向上取整)。f、然后依次配partitions: C0 = ,C1=,即Ci = 。?

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    从支付宝数据网购行为

    网购地域布:网购向三四线城市普及目前淘外电商网站的主要布在一二线城市,占比达到67.9%。 2.购买频次:大多数每个月仅网购一次七成淘外电商网站每个月仅网购一次,每个月网购3次以上不足15%。对电商来说,增加网购活跃度是一个重要问题。? 3.网购时间布: 在工作日网购的热情更高在工作日网购的热情更高,周末网购的明显减少。 商家可根据网购时间布调整战术,更好地满足的网购需求。 ?4.客单价布:七成以上网购客单价在200元以下 ? 来源:天下网商 作:天下网商数据师 孙继侠END版权声明:转载文章均来自公开网络,仅供学习使用,不会用于任何商业用途,如果出处有误或侵犯到原作权益,请与我们联系删除或授权事宜,联系邮箱:holly0801

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    Kafka源码级解:kafka对区规则

    kafka对区规则(Java源码)在上一篇 kafka topic配partition规则(Java源码) 我们对生产产生的配partition规则进行了,那么本章我们来看看是怎么样配 用个子解释一下:有一个topic T1 有4个partition;有一个组 G1,在G1创建一个consumer C1,这时C1就会T1的4个partition:有两个组时:一个组只有一个时很容易理解 如果使用 RoundRobinAssignor 策略来给 C1 和 C2 区,那么 C1 将到主题 T1 的区 0 和区 2 以及主题 T2 的区 1, C2 将配到主题 那么 C1 有可能配到这 两个主题的区 0 和区 1,而 C2 配到这两个主题的区 2。 因为每个主题 拥有奇数个区,而配是在主题内独立完成的,第一个最后配到比第二个 更多的区。

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    Kafka区与的关系

    区与以组的名义订阅主题,主题有多个区,组中有多个,那么区之前的对应关系是怎样的呢? 同一时刻,一条息只能被组中的一个组订阅这个主题,意味着主题下的所有区都会被组中的到,如果按照从属关系来说的话就是,主题下的每个区只从属于组中的一个,不可能出现组中的两个负责同一个区 如果区数大于或等于组中的数,那自然没有什么问题,无非一个会负责多个区,(PS:当然,最理想的情况是二数量相等,这样就相当于一个负责一个区);但是,如果的数量大于区数 假设,组中每个订阅的主题不一样,配过程仍然以轮询的方式考虑每个,但是如果没有订阅主题,则跳过实。当然,这样的话配肯定不均衡。什么意思呢? 也就是说,组是一个逻辑概念,同组意味着同一时刻区只能被一个,换句话说,同组意味着一个区只能配给组中的一个

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    设计模式之生产模式的使用

    生产模式并不是GOF提出的23种设计模式之一,23种设计模式都是建立在面向对象的基础之上的,但其实面向过程的编程中也有很多高效的编程模式,生产模式便是其中之一,它是我们编程过程中最常用的一种设计模式 生产模式是为了解决哪一类问题而产生的呢?在实际的软件开发过程中,经常会碰到如下场景:某个模块负责产生数据,这些数据由另一个模块来负责处理(此处的模块是广义的,可以是类、函数、线程、进程等)。 产生数据的模块,就形象地称为生产;而处理数据的模块,就称为。单单抽象出生产,还够不上是生产模式。该模式还需要有一个缓冲区处于生产之间,作为一个中介。 生产把数据放入缓冲区,而从缓冲区取出数据。 生产的关系如下图所示: ?生产模式的原理描述: (1)生产仅仅在仓储未满时候生产,仓满则停止生产。 (2)仅仅在仓储有产品时候才能,仓空则等待。 (3)当发现仓储没产品可时候会通知生产生产。 (4)生产在生产出可产品时候,应该通知等待的

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