一、Kafka消费者组是什么？ Consumer Group 是Kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。 组内的所有消费者协调在一起消费订阅主题（Subscribed Topics）的所有分区(Partition)。当然一个分区只能有同一个消费者组的一个Consumer 实例消费。 同一个分区消息可能被多个Group 消费。 二、Kafka消费者组解决了哪些问题？ Kafka 为规避传统消息两种模型的缺点，引入了 Consumer Group 机制： 当 Consumer Group 订阅多个主题后，组内的每个实例不要求一定要订阅主题的所有分区，它只会消费部分分区中的消息 四、消费位移 消费者在消费的过程中要记录自己消费了多少数据，即消费位置信息，在Kafka中叫：位移（offset）。
队列是一种先进先出的数据结构。 ? 先进先出 在Java里边，已经实现了不少的队列了。 那为什么还需要消息队列(MQ)这种中间件呢？？？其实这个问题，跟之前我学Redis的时候很像。 使用消息队列有什么问题？ 经过我们上面的场景，我们已经可以发现，消息队列能做的事其实还是蛮多的。 说到这里，我们先回到文章的开头，"明明JDK已经有不少的队列实现了，我们还需要消息队列中间件呢？" 同样地，消息队列中的数据也需要存在别的地方，这样才尽可能减少数据的丢失。 那存在在哪呢？ 磁盘？ 数据库？ Redis？ 分布式文件系统？ 同步存储还是异步存储？ 消费者怎么得到消息队列的数据？ 消费者怎么从消息队列里边得到数据？ Queue 消息队列，用来保存消息直到发送给消费者。它是消息的容器，也是消息的终点。一个消息可投入一个或多个队列。消息一直在队列里面，等待消费者连接到这个队列将其取走。
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消费者组的特点 ? 这是 kafka 集群的典型部署模式。 消费组保证了： 一个分区只可以被消费组中的一个消费者所消费 一个消费组中的一个消费者可以消费多个分区，例如 C1 消费了 P0, P3。 同一个消费组里面的消费者对分区是互斥的，例如 C1 和 C2 不会消费同一个分区；而分区在不同的消费组间是共享的。 2. 消费者组的优势 2.1 高性能 ? 假设一个主题有10个分区，如果没有消费者组，只有一个消费者对这10个分区消费，他的压力肯定大。 ? 如果有了消费者组，组内的成员就可以分担这10个分区的压力，提高消费性能。 2.2 消费模式灵活 假设有4个消费者订阅一个主题，不同的组合方式就可以形成不同的消费模式。 ? 使用4个消费者组，每组里放一个消费者，利用分区在消费者组间共享的特性，就实现了广播（发布订阅）模式。 消费组会对其成员进行管理，在有消费者加入或者退出后，消费者成员列表发生变化，消费组就会执行再平衡的操作。 例如一个消费者宕机后，之前分配给他的分区会重新分配给其他的消费者，实现消费者的故障容错。 ?
什么是需求分析呢？ 需求分析是指对要解决的问题进行详细的分析，弄清楚问题的要求。 在网页开发当中的“需求分析”就是确定要计算机做什么，所以必须要搞清楚需要什么数据，要得到什么结果，最后输出什么这三方面问题。 软件需求包括三个不同的层次：业务需求、用户需求和功能需求。 业务需求描述了企业为什么要开发一个网站，也就是希望网站达到的目标，他们通常来自项目投资人、购买产品的客户、实际用户的管理者、市场营销部门或产品策划部门。 功能需求描述是开发人员需要实现什么。 那么需求分析是怎么样的一个过程呢？通过多年工作经验建议采用以下步骤形成网站开发需求： 获取用户需求→用户需求分析→编写需求文档→评审需求文档→管理需求。 分析用户的需求可以遵守下面几条常见的准则： ⑴对于用户提出的每个需求都要知道“为什么”，并判断用户提出的需求是否有充足的理由; ⑵将那种以“如何实现”的表述方式转换为“实现什么”的方式，因为需求分析阶段关注的目标是
为什么神话能是神话，为什么还有大量的开发团队在苦苦挣扎，我们要看一看两者项目之间的差别： “车库”产品的需求提出者是开发者本身，他们一心一意的做自己想要做的东西。 另外开发者对于开发的过程也有需求，比如使用何种开发工具，在何种环境下开发，使用什么开发方法，采用什么开发架构来实现，这些都会对软件提出很多非功能性的需求。 有一些项目开发团队，无法分辨是应该听取那些不完整的用户意见，还是应该遵循自身需求，盲目的投入开发方向，最后导致项目失败的比比皆是。正如苹果的乔布斯所说，用户根本不知道自己要什么。 互联网项目就好像一个变色龙，谁也不知道明天会变成什么样。但是开发者每天都在拼命试图去了解明天可能的模样，并且试图去控制这种变化。而这些努力，又是必须支付比以往更多的开发工作。 然而，这种收费模式必须比进门就收费的模式，承担更多的用户在线资源消耗，要维持大量的免费用户群体，必须付出额外的开发量，而这些开发量的回报，则再需要一些额外的系统，来向那些真正的消费群体收费。
对于我所负责的这个O2O平台型产品而言（从事后诸葛亮的角度），这个产品的成功，首先一点就是整个团队深刻的理解到底是什么是用户，并牢牢抓住了各个用户群体的独特需求。 ? 2、客户：产品 / 服务的购买者（包括代理，经销，消费者），作为产品的付费决策者，他们相对于企业来说关系就更进一步，参与了产品的选择与消费的过程，具有非常重大的影响力和决策力。 这些不同的角色，可以细分为： 终端使用者（用户） 付费决策者（客户） 项目发起人（发起人） 所有的问题，来自于这些不同的角色，在具体的业务场景所需要解决的实际问题，这些具体的个体，形成一个独特群体的需求 2、付费决策者的问题 / 目标 这个是最被忽视的问题，特别是2B的产品，很多时候都只关注到所谓的“体验”，而没有真正却解决付费决策者的需求。 当然也就没有无缘无故的产品，商业环境中的每个产品，都必定承载着某种诉求和目标，这就是产品 / 项目发起人的最为关注的目标。 我们为什么要做这个产品，我们又期待通过这个产品获取怎样的价值回报？
当快递员从仓库分拣到当日要送的货品时，要用这个移动终端设备进行扫码操作，但也仅仅限于货物外包装上物流单的条码号而已，系统并没有关联用户的手机号码，所以快递员经常要在这个终端上或者自己的手机上拨、按手机号码来通知收件人物流派送信息
华为手机部门占据整个华为的营收比例接近50%了，怎么可能放弃？但是现在华为面对的是生存问题，如果不放弃，很有可能真的会倒下。 这样华为可以绕过美国的制裁，因为海思只是把芯片专利授权给国内厂商，国内厂商自己联系台积电进行芯片制造。华为在获得巨大的营收的同时，还能将美国的打击消化掉，并且加大了自己的缓冲（拉着一波兄弟扛）。 华为有大量其他方面的专利，比如石墨烯等散热技术，这些都可以开始对国内企业授权，减少国内企业的研发费用。 而且，中国要进行工业2025,必然要进行产业升级。 就像日本当年无论什么原因，放弃了白色家电业务，放弃了电脑PC业务，基本上也放弃了手机业务，这些业务基本都被韩国和中国接手，他则转型到更上游，成了很多半导体材料的隐形冠军，从而进一步掌握了整个行业的命脉。 华为现在应该转型做幕后王者，做中国的高通，做半导体基础材料的日本，这不仅能救华为，也能帮助中国更好的在半导体领域发展。
消费者：then,catch,finally 昨天讲了关于 Promise 的理解，有人在下面评论说要我出关于源码的解析，能力有限只能循序渐进了，我们还是先把基础的搞明白，再逐步深入。 ? Promise对象充当执行者(“产生代码”或“singer”)和消费函数(“fans”)之间的链接，它们将接收结果或错误。使用.then、.catch和.finally方法可以注册(订阅)消费函数。 或者我们可以使用.catch(errorHandlingFunction)，两者完全相同: let promise = new Promise((resolve, reject) => { setTimeout finally是一个很好的处理程序，用于执行清理，例如停止我们的加载指示器，因为它们不再需要了，无论结果是什么。 新的函数loadScript不需要回调。相反，它将创建并返回一个Promise对象，该对象将在加载完成时解析。
不过在使用 KafkaConsumer 消费消息之前需要先了解消费者和消费组的概念，否则无法理解如何使用KafkaConsumer。 参考下图，一共有8个消费者，7个分区，那么最后的消费者C7由于分配不到任何分区而无法消费任何消息。 Kafka 同时支持两种消息投递模式，而这正是得益于消费者与消费组模型的契合： 如果所有的消费者都隶属于同一个消费组，那么所有的消息都会被均衡地投递给每一个消费者，即每条消息只会被一个消费者处理，这就相当于点对点模式的应用 如果所有的消费者都隶属于不同的消费组，那么所有的消息都会被广播给所有的消费者，即每条消息会被所有的消费者处理，这就相当于发布/订阅模式的应用。 每一个消费组都会有一个固定的名称，消费者在进行消费前需要指定其所属消费组的名称，这个可以通过消费者客户端参数 group.id 来配置，默认值为空字符串。
不过在使用 KafkaConsumer 消费消息之前需要先了解消费者和消费组的概念，否则无法理解如何使用KafkaConsumer。 参考下图，一共有8个消费者，7个分区，那么最后的消费者C7由于分配不到任何分区而无法消费任何消息。 ? Kafka 同时支持两种消息投递模式，而这正是得益于消费者与消费组模型的契合： 如果所有的消费者都隶属于同一个消费组，那么所有的消息都会被均衡地投递给每一个消费者，即每条消息只会被一个消费者处理，这就相当于点对点模式的应用 如果所有的消费者都隶属于不同的消费组，那么所有的消息都会被广播给所有的消费者，即每条消息会被所有的消费者处理，这就相当于发布/订阅模式的应用。 每一个消费组都会有一个固定的名称，消费者在进行消费前需要指定其所属消费组的名称，这个可以通过消费者客户端参数 group.id 来配置，默认值为空字符串。
6)为什么Eureca Client要分成服务提供者和服务消费者呢？ 通 常来讲，服务提供方是重量的耗时的，所以可能在n台机器上。 而服务消费方是轻量的，通过配置ribbon和@LoadBalanced达到负载均衡的效 果。 消费方通过template.getForEntity("http://provider/acquire"。。。来找到服务提供方。消费方和提供 方和Eureka Server三者协同，才能完美工作。 通常来讲，服务提供方是重量的耗时的，所以可能在n台机器上。而服务消费方是轻量的，通过配置ribbon和@LoadBalanced达到负载均衡的效果。 消费方通过template.getForEntity("http://provider/acquire"。。。来找到服务提供方。消费方和提供方和Eureka Server三者协同，才能完美工作。
背景 我们在处理前后端交互的过程中，有时需要仔细斟酌接口的请求时机（例：频繁的Tab切换、树节点切换、数据录入时，请求什么时候发？） 或接口返回数据的处理时机（例：接口还没返回时就要切换路由，路由都切换走了，之前请求的数据怎么办？） ，避免一些无用的请求或者接口返回顺序的差异（例如：同一个按钮点了多次，如果后点的先返回，先点的后返回，怎么办？）。 常见的处理方式有： 加防抖：控制请求时机。 ，是不是由“请求取消”引发 console.log('Request canceled', thrown.message); } else { // 其他类型请求异常处理... Axios 中的 CancelToken 什么原理？ 3.1. 源码在哪？ Axios 的 CancelToken API 在源码中是一个独立模块。
PUSH消息是什么？ 简单理解，PUSH消息就是官方主动发送给用户的一切内容，可以是文字、图片、语音、视频，目的只有一个，让用户点进来看，看完了在APP里打着滚的接着看。 那么用户给用户发的消息呢？ 比如微信好友给你发了条消息，你收到了提醒，抱歉，这不叫push，这叫消息提醒。 写一条PUSH难么？ 不难啊，一条APP的PUSH消息不超过15个字，一条短信不超过70个字，一封邮件也不超过几百个字（太长了没人看啊），那么难在哪呢？ 在效果，用户会不会点进来，点进来以后会不会看其他的消息，今天点进了PUSH，明天会不会主动打开应用，PUSH的目的在于提高用户的活跃和留存，一条PUSH的好坏，也需要从这个角度去验证。
producer会采用轮询的策略发送 「那么consumer应该消费哪个queue下的消息呢？」 当有一个消费者时当然是消费所有的queue 「如果有多个消费者呢？」 只需要根据各种负载均衡策略将队列分配给消费者即可，如下图是两种负载均衡的方式 你问我这两种负载策略怎么实现的？去看看源码呗，详细过程我就不分析了 「如果消费者数量超过队列的数量会发生什么？」 多出来的消费者将不会消费任何队列 「为什么一个consumer只能消费一个queue呢？」 间隔太长又会造成消息不能及时被消费 推送：「推送和速率难以适配消费速率」，推的太快，消费者消费不过来怎么办？ 重平衡的时候会造成消息的重复消费，具体机制不分析了，看专栏把」 msgCount（未消费消息总数）和msgSize（未消费消息大小）是和流控相关的 「什么是流控呢？」
在每次调用 poll() 方法时，它返回的是还没有被消费过的消息集（当然这个前提是消息已经存储在 Kafka 中了，并且暂不考虑异常情况的发生），要做到这一点，就需要记录上一次消费时的消费位移。 并且这个消费位移必须做持久化保存，而不是单单保存在内存中，否则消费者重启之后就无法知晓之前的消费位移。 再考虑一种情况，当有新的消费者加入时，那么必然会有再均衡的动作，对于同一分区而言，它可能在再均衡动作之后分配给新的消费者，如果不持久化保存消费位移，那么这个新的消费者也无法知晓之前的消费位移。 这里把将消费位移存储起来（持久化）的动作称为“提交”，消费者在消费完消息之后需要执行消费位移的提交。 不过需要非常明确的是，当前消费者需要提交的消费位移并不是x，而是x+1，对应于上图中的 position，它表示下一条需要拉取的消息的位置。
在每次调用 poll() 方法时，它返回的是还没有被消费过的消息集（当然这个前提是消息已经存储在 Kafka 中了，并且暂不考虑异常情况的发生），要做到这一点，就需要记录上一次消费时的消费位移。 再考虑一种情况，当有新的消费者加入时，那么必然会有再均衡的动作，对于同一分区而言，它可能在再均衡动作之后分配给新的消费者，如果不持久化保存消费位移，那么这个新的消费者也无法知晓之前的消费位移。 这里把将消费位移存储起来（持久化）的动作称为“提交”，消费者在消费完消息之后需要执行消费位移的提交。 ? 参考上图中的消费位移，x表示某一次拉取操作中此分区消息的最大偏移量，假设当前消费者已经消费了x位置的消息，那么我们就可以说消费者的消费位移为x 不过需要非常明确的是，当前消费者需要提交的消费位移并不是 x，而是x+1，对应于上图中的 position，它表示下一条需要拉取的消息的位置。
传入WorkerPool的消费者需要实现WorkHandler接口，于是新增一个实现类： package com.bolingcavalry.service; import com.lmax.disruptor.WorkHandler =consumer) { consumer.accept(null); } } } 新增服务类，实现共同消费的逻辑，有几处要注意的地方稍后会提到： package event", count); }); } // 创建WorkerPool实例，将StringWorkHandler实例的数组传进去，代表共同消费者的数量 ，共同消费最大的特点在于只调用了一次ringBuffer.addGatingSequences方法，也就是说三个消费者共用一个sequence实例； 验证方法依旧是单元测试，在刚才的LowLeverOperateServiceImplTest.java 中增加代码即可，注意testWorkerPoolConsumer的第三个参数是EVENT_COUNT，表示预期的被消费消息数为100：
此时我发现了在我的消费者里面，无论开多少个消费者实例进程，每次都只有一个消费者进行消费 本文记录的问题，和 NewLife 的 RocketMQ 库的设计毫无相关，仅仅只是我的逗比问题。 而有经过一些玄学的原因，如果每次的 Producer 都是新建出来的，将会导致只能有一个消费者实例去消费此消息内容 本文不去讨论玄学的原因，咱回到我的逗比代码 以下是我对 NewLife 的 RocketMQ 可以看到在每次发送完成之后，就调用了 Producer.Dispose 方法释放了生产者 因此为了使用以上逗比的封装，就需要每次都创建一个 RocketProducer 的实例去发送一条消息。 // 返回 false 表示这个消息消费失败，将会再次被投到消费者，但不一定再次被这个实例收到 //return _random.Next(10) > 所以如果消息队列的消息只有被有限个消费者进行消费，请了解自己的代码，是否每次发送消息都使用独立的生产者 本文会经常更新，请阅读原文： https://blog.lindexi.com
CKafka（Cloud Kafka）是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性的消息系统，100%兼容开源 Kafka API（0.9版本）。Ckafka 基于发布/订阅模式，通过消息解耦，使生产者和消费者异步交互，无需彼此等待。Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点，适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。
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