迭代器 迭代器是一种有序、连续的、基于拉取的用于消耗数据的组织方式，用于以一次一步的方式控制行为。...迭代器协议： iterator协议定义了产生value序列的一种标准方法。只要实现符合要求的next函数，该对象就是一个迭代器。相当遍历数据结构元素的指针，类似数据库中的游标。...这很好理解，因为 for-await-of 本来就是为异步迭代器而生的。 相反如果同时部署了两个迭代器，但使用的是for-or那么优先使用同步迭代器。...优先使用由 [Symbol.iterator] 生成的同步迭代器 } 总结 迭代器生成器逻辑可能有点绕，但是了解其原理是非常有必要的。可以自己尝试写一下，知其然知其所以然。...这样才可以有需要的实现定义自己的迭代器来遍历对象，也可以应用在实际开发对应的场景中。
迭代器是为容器服务的，例如Collection、Map等，迭代器模式就是为解决遍历这些容器中的元素而生。 容器只要负责新增、移除元素即可，遍历由迭代器进行。...角色 Iterator抽象迭代器 抽象迭代器负责定义访问和遍历元素的接口，而且基本上是有固定的3个方法： first()获得第一个元素 next()访问下一个元素 hasNext()是否已经访问到底部...ConcreteIterator具体迭代器 具体迭代器角色要实现迭代器接口，完成容器元素的遍历。...所以呀，这个迭代器模式也有点没落了，基本上很少有项目再独立写迭代器了，直接使用Collection下的实现类就可以完美地解决问题。 迭代器现在应用得越来越广泛了，甚至已经成为一个最基础的工具。...类的迭代器，目前暂时定义的就是一个通用的迭代器，可能以后会增加IProjectIterator的一些属性或者方法。
CreditEase获得了更快的产品迭代，并显著改进了部署和交付时间。阅读案例研究。...https://www.cncf.io/creditease-case-study-2/ Pinterest每月有2亿活跃用户，保存了1000亿个对象，管理着1000多个微服务器和多层基础设施。...为了向客户提供可靠和一致的服务，该公司投资了Kubernetes，并在运营上至少取得了十倍的进步。阅读案例研究。...使用这个新平台，Slamtec获得了超过18个月100%的稳定性，对于用户来说，现在是无缝升级，没有任何服务停机。阅读案例研究。...https://www.cncf.io/slamtec-case-study-2/ 有兴趣了解更多这样的内容吗？我们在CNCF的每月通讯中准备并提供与此相关的文章，直接发送给你。加入订阅清单。
数据全部放在datas列表里面再返回显然是不可取的做法。 好在，这些数据读取出来以后，会传给一个parse函数，并且这个函数是一条一条处理数据的，它处理完成以后，就可以把数据丢弃了。...如何让read_data能返回数据，但是又不会把内存撑爆呢？...parse_data(): for data in read_data(): parse(data) 在这个代码里面，read_data变成了生成器函数，它返回一个生成器，对生成器进行迭代的时候...但是当我们直接使用iter(read_data, 'Stop')的时候，就会得到一个迭代器。...对这个迭代器进行迭代，相当于在while True里面不停运行read_data函数，直到某一次迭代的时候，read_data函数返回了Stop，就停止。
要详细了解如何在 Kafka Streams 内完成此操作，建议读者阅读 KIP-129 。...更多细节请参考 Kafka Streams Configs 部分. 乱序处理 除了保证每条记录将被完全处理一次之外，许多流处理应用程序还将面临的另一个问题是如何处理可能影响其业务逻辑的乱序数据。...在可能正在处理多个主题分区的流任务中，如果用户将应用程序配置为不等待所有分区都包含一些缓冲的数据，并从时间戳最小的分区中选取来处理下一条记录，则稍后再处理从其他主题分区获取的记录时，则它们的时间戳可能小于从另一主题分区获取的已处理记录的时间戳...Stream Partitions and Tasks Kafka 的消息层对数据进行分区存储并传输，而 Kafka Streams 对数据分区并处理。...•数据记录的 key值 决定了该记录在 Kafka 和 Kafka Stream 中如何被分区，即数据如何路由到 topic 的特定分区。
Flink与Kafka集成 2.8 IBM Streams 具有Kafka源和接收器的流处理框架，用于使用和产生Kafka消息 2.9 Spring Cloud Stream和Spring Cloud...可定制性：Camus的许多组件都是可定制的。Camus为消息解码器，数据写入器，数据分区器和工作分配器的定制实现提供接口。...但是，对于大多数用户而言，最重要的功能是用于控制如何从数据库增量复制数据的设置。...Kafka Connect跟踪从每个表中检索到的最新记录，因此它可以在下一次迭代时（或发生崩溃的情况下）从正确的位置开始。...它将在每次迭代时从表中加载所有行。如果要定期转储整个表，最终删除条目，下游系统可以安全地处理重复项，这将很有用。 模式演变 使用Avro转换器时，JDBC连接器支持架构演变。
在KRaft模式，过去由Kafka控制器和ZooKeeper所操作的元数据，将合并到一个新的Quorum控制器，并且在Kafka集群内部执行（拥抱了Raft协议）。...4 Kafka如何选择 目前市面上Kafka有如下几种： Apache Kafka Confluent Kafka Cloudera/Hortonworks Kafka Apache...Kafka 开发人数最多、版本迭代速度最快的Kafka。...5 Kafka的版本号 版本命名 解读kafka_2.11-2.2.1（1）2.11 代表编译 Kafka 源代码的 Scala 编译器版本。...2.8：支持不依赖Zookeeper独立运行，基于内嵌的KRaft协议； Kafka Streams依然在积极的发展，如果要使用Kafka Streams，至少选择2.0.0版本。
以下是一些重要更改的摘要： 默认情况下，已为Java11或更高版本启用TLS v1.3 性能显着提高，尤其是当broker具有大量分区时 顺利扩展Kafka Streams应用程序 Kafka Streams...指标 [KAFKA-9353] - 将groupInstanceId添加到DescribeGroup以获得更好的可见性 [KAFKA-9404] - 在传感器类中使用ArrayList而不是LinkedList...更改最大消息字节数时，副本访存器可以将分区标记为失败 [KAFKA-9620] - 任务吊销失败可能会导致剩余不干净的任务 [KAFKA-9623] - 如果正在进行重新平衡，则流将在关闭期间尝试提交...] - validateMessagesAndAssignOffsetsCompressed分配未使用的批处理迭代器 [KAFKA-9821] - 流任务可能会跳过具有静态成员和增量重新平衡的分配 [KAFKA...-9851] - 由于连接问题而吊销Connect任务也应清除正在运行的任务 [KAFKA-9854] - 重新认证会导致响应解析不匹配 [KAFKA-9859] - kafka-streams-application-reset
早期Kafka的定位是一个高吞吐的分布式消息系统，但随着版本的不断迭代，目前已经发展成为一个分布式流处理平台了。...Kafka遵循生产者消费者模式，生产者发送消息到Broker中某一个Topic的具体分区里，消费者从一个或多个分区中拉取数据进行消费。...0.9.x版本 Kafka 0.9 是一个重大的版本迭代，增加了非常多的新特性，主要体现在三个方面： 安全方面：在0.9.0之前，Kafka安全方面的考虑几乎为0。...1.x版本 Kafka 1.x 更多的是Kafka Streams方面的改进，以及Kafka Connect的改进与功能完善等。...，因此Kafka的可用性与可靠性得到了提升； 二是Kafka 1.1.0开始支持副本跨路径迁移，分区副本可以在同一Broker不同磁盘目录间进行移动，这对于磁盘的负载均衡非常有意义。
所以推荐使用迭代器iterator，或者JDK1.8以上使用lambda表达式进行List的遍历删除元素操作。...，但在ArrayList返回的迭代器会做迭代器内部的修改次数检查： final void checkForComodification() { if (modCount !...要避免这种情况的出现则在使用迭代器迭代时（显式或for-each的隐式）不要使用List的remove，改为用Iterator的remove即可。...迭代器iterator /** * 迭代器iterator */ List students = this.getStudents(); System.out.println...方法移除当前对象，如果使用List的remove方法，则同样会出现ConcurrentModificationException } 由上述foreach报错的原因，注意要使用迭代器的remove
KIP-284通过将其默认值设置为更改了Kafka Streams重新分区主题的保留时间Long.MAX_VALUE。...更新ProcessorStateManager了Kafka Streams中的API，用于将状态存储注册到处理器拓扑。有关更多详细信息，请阅读Streams 升级指南。...Kafka Streams重新平衡时间进一步减少，使Kafka Streams更具响应性。 Kafka Connect现在支持接收器和源接口中的消息头，并通过简单的消息转换来操作它们。...kafka.tools.DumpLogSegments现在自动设置深度迭代选项，如果由于解码器等任何其他选项而显式或隐式启用了print-data-log。...还要注意，虽然先前代理将确保在每个获取请求中返回至少一条消息（无论总数和分区级提取大小如何），但现在相同的行为适用于一个消息批处理。
我们使用kafka分区程序来确保所有具有相同股票代码的事件都被写入到相同的分区中。然后，应用程序的每个实例将从分配给他的分区中获得所有的事件。这事kafka消费者保证的。...Kafka Streams by Example kafka流处理例子 为了演示这些模式是如何再实践中实现的，我们将用ApacheKafka的Streams API展示几个示例。...kafka Streams的应用程序总是从kafka的topic读取数据，并将其输出写入到kafka的topic中，正如我们稍后将讨论的，kafka流应用程序也使用kafka的协调器。...我们需要从每个流的一个分区中获得数据，然后才能发出结果。...如果你正在尝试解决一个摄入问题，那么你应该重新考虑是要一个流处理系统，还是像kafka这样更简单的以摄入为中心的系统连接，如果你缺点你需要一个流处理系统，那么你需要确保它为你的目标系统提供了良好的连接器和高质量的连接器
连接器日志上下文和连接器客户端覆盖现在是默认启用的。 增强了 Kafka Streams 中时间戳同步的语义。 修改了 Stream 的 TaskId 的公共 API。...从 Apache Kafka 3.0 开始，生产者默认启用最强的交付保证（acks=all， enable.idempotence=true）。这意味着用户现在默认获得排序和持久性。...Kafka 集群使用此主题来存储和复制有关集群的元数据信息，如代理配置、主题分区分配、领导等。...Kafka Streams ①KIP-695：进一步改进 Kafka Streams 时间戳同步 KIP-695 增强了 Streams 任务如何选择获取记录的语义，并扩展了配置属性的含义和可用值 max.task.idle.ms...此更改需要 Kafka 消费者 API 中的一种新方法，currentLag 如果本地已知且无需联系 Kafka Broker，则能够返回特定分区的消费者滞后。
此外，社区正在讨论 在 Apache Kafka 3.3 中将 KRaft 模式标记为生产就绪的提案。 由于 log4j 1.x 存在已知的安全漏洞并且不再维护，我们将其替换为 reload4j。...KIP-704：向分区领导者发送提示以恢复分区 使用 KIP-704，控制器现在能够与新选举的主题分区领导者进行通信，无论它是使用不干净的领导者选举策略选举的。...Kafka Streams KIP-708：Kafka Streams 的机架意识 从 Apache Kafka 3.2.0 开始，Kafka Streams 可以使用KIP-708将其备用副本分布在不同的...为了形成一个“机架”，Kafka Streams 在应用程序配置中使用标签。例如，Kafka Streams 客户端可能被标记为集群或它们正在运行的云区域。...KIP-791：将记录元数据添加到状态存储上下文 KIP-791recordMetada()向 中添加方法StateStoreContext，提供对当前正在处理的记录的主题、分区和偏移量的访问。
data record对应topic中的一条消息（message） 数据记录中的keys决定了Kafka和Kafka Streams中数据的分区，即，如何将数据路由到指定的分区 应用的processor...作为结果，流任务可以独立和并行的处理而无需手动干预。 理解Kafka Streams不是一个资源管理器是非常重要的，它是一个类库，运行在stream processing application中。...这使得通过多应用实例和线程去并行的运行topology变得非常简单。Kafka topic partition的分配通过Kafka的协调器完成，对Kafka Streams是透明的。...如上所述，Kafka Streams程序的扩容非常简单：仅仅只是多启用一些应用实例，Kafka Streams负责在应用实例中完成分区的task对应的分区的分配。...下图展示了两个stream task，每个task都有一个自己专用的state store。 ? 状态存储是在本地的，Kafka Streams这块是如何做容错和自动恢复的呢？
下图展示了一个使用Kafka Streams库的应用程序的结构。 ? 架构图 流分区和任务 Kafka的消息传递层对数据进行分区，以存储和传输数据。Kafka流划分数据进行处理。...在这两种情况下，这种分区都支持数据局部性、灵活性、可伸缩性、高性能和容错性。Kafka流使用分区和任务的概念作为基于Kafka主题分区的并行模型的逻辑单元。...数据记录的键值决定了Kafka流和Kafka流中数据的分区，即，如何将数据路由到主题中的特定分区。 应用程序的处理器拓扑通过将其分解为多个任务进行扩展。...然后，任务可以基于分配的分区实例化自己的处理器拓扑;它们还为每个分配的分区维护一个缓冲区，并从这些记录缓冲区一次处理一条消息。 因此，流任务可以独立并行地处理，而无需人工干预。...理解Kafka流不是一个资源管理器，而是一个“运行”其流处理应用程序运行的任何地方的库。
随着主题变得非常大，它们会分成更小的分区，以获得更好的性能和可伸缩性。...数据分发和复制 我们来谈谈Kafka如何实现容错以及它如何在节点之间分配数据。 数据复制 分区数据在多个代理中复制，以便在一个代理程序死亡时保留数据。...不过你可能会问： - 生产者/消费者如何知道分区的领导者是谁？ 对于生产者/消费者来说，从分区写入/读取，他们需要知道它的领导者，对吗？这些信息需要从某个地方获得。.../秒边界 分区领导者及其健康 生产者/消费者如何知道分区的领导者是谁？...使用Streams API，现在可以比以往更轻松地编写业务逻辑，从而丰富Kafka主题数据以供服务使用。可能性很大，我恳请您探讨公司如何使用Kafka。 它为什么看到这么多用途？
连接器日志上下文和连接器客户端覆盖现在是默认启用的。 增强了 Kafka Streams 中时间戳同步的语义。 修改了 Stream 的 TaskId 的公共 API。...从 Apache Kafka 3.0 开始，生产者默认启用最强的交付保证（acks=all， enable.idempotence=true）。这意味着用户现在默认获得排序和持久性。...Kafka 集群使用此主题来存储和复制有关集群的元数据信息，如代理配置、主题分区分配、领导等。...Kafka Streams KIP-695：进一步改进 Kafka Streams 时间戳同步 KIP-695 增强了 Streams 任务如何选择获取记录的语义，并扩展了配置属性的含义和可用值 max.task.idle.ms...此更改需要 Kafka 消费者 API 中的一种新方法，currentLag 如果本地已知且无需联系 Kafka Broker，则能够返回特定分区的消费者滞后。
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