接下来是《如何在您的Spring启动应用程序中使用Apache Kafka》https://www.confluent.io/blog/apache-kafka-spring-boot-application ，这展示了如何开始使用Spring启动和Apache Kafka®，这里我们将更深入地挖掘Apache Kafka项目的Spring提供的一些附加功能。
在这个博客系列的第1部分之后，Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持，在这里的第2部分中，我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
最近，GraphQL 在构建后端 API 方面获得越来越多大公司的青睐， 如 PayPal、Facebook、Hasura、去哪儿等公司都做了大量实践。
ConsumerInterceptor是Kafka中的一个重要组件，它允许开发人员在Kafka消费者端拦截和修改消息的处理过程。ConsumerInterceptor可以用于实现各种功能，从消息监控到数据转换和错误处理，为开发人员提供了更大的灵活性和可定制性。
今天是小年，农历的腊月二十三号，从今天开始就正式步入了新年倒计时了，提前祝大家新年快乐！！！
Spring Boot为Spring WebFlux提供自动配置，适用于大多数应用程序。
可靠的数据传输是系统的属性之一，不能在事后考虑，就像性能一样，它必须从最初的白板图设计成一个系统，你不能事后把系统抛在一边。更重要的是，可靠性是系统的属性，而不是单个组件的属性，因此即使在讨论apache kafka的可靠性保证时，也需要考虑其各种场景。当谈到可靠性的时候，与kafka集成的系统和kafka本身一样重要。因为可靠性是一个系统问题，它不仅仅是一个人的责任。每个卡夫卡的管理员、linux系统管理员、网络和存储管理员以及应用程序开发人员必须共同来构建一个可靠的系统。 Apache kafka的数据传输可靠性非常灵活。我们知道kafka有很多用例，从跟踪网站点击到信用卡支付。一些用例要求最高的可靠性，而另外一些用例优先考虑四度和简单性而不是可靠性。kafka被设计成足够可配置，它的客户端API足够灵活，允许各种可靠性的权衡。 由于它的灵活性，在使用kafka时也容易意外地出现错误。相信你的系统是可靠的，但是实际上它不可靠。在本章中，我们将讨论不同类型的可靠性以及它们在apache kafka上下文中的含义开始。然后我们将讨论kafka的复制机制，以及它如何有助于系统的可靠性。然后我们将讨论kafka的broker和topic，以及如何针对不同的用例配置它们。然后我们将讨论客户，生产者、消费者以及如何在不同的可靠性场景中使用它们。最后，我们将讨论验证系统可靠性的主体，因为仅仅相信一个系统的可靠是不够的，必须彻底的测试这个假设。
最近处理了一次线上故障，具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积，这个topic的相关consumer全部掉线。
上一篇博客 【Android 内存优化】Android 工程中使用 libjpeg-turbo 压缩图片 ( JNI 传递 Bitmap | 获取位图信息 | 获取图像数据 | 图像数据过滤 | 释放资源 ) 介绍了从 Java 层传入 Bitmap 对象到 JNI 层 , JNI 层获取到了图像对应的 RGB 像素数据 , 本篇博客中将获取的图像数据进行压缩 , 存储到 JPEG 格式图片中 ;
下面是一个完整的示例，它使用Spring Cloud Stream和Kafka来创建一个简单的消息处理器和发布器：
Spring Kafka 是 Spring Framework 提供的一个集成 Apache Kafka 的库，用于构建基于 Kafka 的实时数据流处理应用程序。Apache Kafka 是一个高性能、分布式的流数据平台，广泛用于构建可扩展的、实时的数据处理管道。
cpu使用率100%问题，是一个让人非常头疼的问题。因为出现这类问题的原因千奇百怪，最关键的是它不是必现的，有可能是系统运行了一段时间之后，在突然的某个时间点出现问题。
本文首先将会回顾Spring 5之前的SpringMVC异常处理机制，然后主要讲解Spring Boot 2 Webflux的全局异常处理机制。
代码死循环这个话题，个人觉得还是挺有趣的。因为只要是开发人员，必定会踩过这个坑。如果真的没踩过，只能说明你代码写少了，或者是真正的大神。
在本教程中，我们将通过一个实际示例了解Spring WebFlux项目中处理错误的各种策略。
作为开发人员，我们都致力于打造高效、健壮且易于理解、修改和扩展的代码库。通过采用最佳实践和探索先进技术，我们可以释放 NodeJS 的真正潜力并显着提高应用程序的质量。在这篇文章中，我们将重点介绍 NodeJS 的五种高级技术。所以，系好安全带，我们要开车了，准备好探索它们吧。
如何正确的处理API的返回信息，让返回的错误信息提供更多的含义是一个非常值得做的功能。 默认一般返回的都是难以理解的堆栈信息，然而这些信息也许对于API的客户端来说有可能并没有多大用途，并没有多大意
不要将中间件添加到每个路由，而是使用 use 方法将其添加到路由列表的顶部。这样，中间件下面定义的任何路由都会在到达各自的路由处理程序之前自动通过中间件。
作为开发人员，我们都致力于打造高效、健壮且易于理解、修改和扩展的代码库。 通过采用最佳实践和探索先进技术，我们可以释放 NodeJS 的真正潜力并显着提高应用程序的质量。 在这篇文章中，我们将重点介绍 NodeJS 的五种高级技术。 所以，系好安全带，我们要开车了，准备好探索它们吧。
JavaScript的事件驱动范式增添了丰富的语言，也是让使用JavaScript编程变得更加多样化。如果将浏览器设想为JavaScript的事件驱动工具，那么当错误发生时，某个事件就会被抛出。理论上可以认为这些发生的错误只是JavaScript中的简单事件。
在使用Apache Kafka时，你可能会遇到一个名为 "NoBrokersAvailableError" 的异常。这篇博客文章将深入讲解这个错误的原因、可能的解决方法以及如何避免它。
反应式系统是采用反应式架构模式设计的系统，该模式优先考虑使用松散耦合、灵活和可扩展的组件。它们在设计时还考虑了故障解决方案，以确保即使一个系统出现故障，大部分系统仍能运行。
KoP（Pulsar on Kafka）通过在 Pulsar Broker 上引入 Kafka 协议处理程序，为 Apache Pulsar 带来原生 Apache Kafka 协议支持。 通过将 KoP 协议处理程序添加到您现有的 Pulsar 集群，您可以将现有的 Kafka 应用程序和服务迁移到 Pulsar，而无需修改代码。 这使 Kafka 应用程序能够利用 Pulsar 的强大功能，例如：
再厉害的人也不敢保证写程序能考虑的100%周全，像Windows系统、Office都不停的会有补丁更新bug，所以在程序里捕获错误就非常的有必要。
Java Hotspot 虚拟机中，每个对象都有对象头（包括 class 指针和 Mark Word)。Mark Word 平时存储这个对象的 哈希码、分代年龄，当加锁时，这些信息就根据情况被替换为 标记位(轻重量级锁)、线程锁记录指针、重量级锁指针、线程ID等内容。
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在实际应用中，往往需要根据业务需求动态开启/关闭Kafka消费者监听。例如，在某些时间段内，可能需要暂停对某个Topic的消费，或者在某些条件下才开启对某个Topic的消费。
并非每个处理程序都会产生新消息。您可以使用 Router.AddNoPublisherHandler 添加此类处理程序：
Promise 的处理程序（handlers）.then、.catch 和 .finally 都是异步的。
@Autowired标记Spring将要解析和注入的依赖项。我们可以使用构造函数、setter或字段注入来使用这个注释。
Spring MVC使用 WebBindingInitializer 为特定请求初始化 WebDataBinder 。如果您创建自己的 ConfigurableWebBindingInitializer
微服务的兴起以及现代软件架构对可扩展性、灵活性和可维护性的需求导致开发人员接受各种设计模式。
使用Express创建API时，我们定义了路由及其处理程序。在理想情况下，API的使用者只会向我们定义的路由发出请求，并且路由将正常运行。但是，我们不会生活在理想的世界中：）。Express知道这一点，并使我们API中的错误处理变得轻而易举。
我们平时说到消息队列，一般都是指 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ 以及大数据里边的 Kafka，这些是我们比较常见的消息中间件，也是非常专业的消息中间件，作为专业的中间件，它里边提供了许多功能。
$ETRAP包含一个字符串，该字符串指定发生错误时执行的一个或多个ObjectScript命令。
事件溯源作为一种应用程序体系结构模式越来越流行。事件源涉及将应用程序进行的状态更改建模为事件的不可变序列或“日志”。事件源不是在现场修改应用程序的状态，而是将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中，并将状态更改建模为对日志中事件的响应。我们之前曾写过有关事件源，Apache Kafka及其相关性的文章。在本文中，我将进一步探讨这些想法，并展示流处理（尤其是Kafka Streams）如何帮助将事件源和CQRS付诸实践。
根据官网的介绍，ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台，它主要有3种功能：
在昨天的 Go contributor 年度峰会上，与会者对错误处理和泛型的设计草案有了一个初步的了解。Go 2 的开发项目是去年宣布的，今天谷歌公布了这一语言的更新。
这一版本的主要亮点包括：增加一项新的原生功能，即支持基于非预测型流量模式自动扩展流式应用；针对任务应用提供持续交付；批处理作业；以及组合任务等一系列亮点功能。最后，这个新版本还对指标和监控功能进行了基础性的重新设计，以展示应用现阶段状况并对数据流水线进行故障排除。
中断其实就是在CPU正在做某件事的时候，收到了通知告诉CPU你要放下手头现在做的事，去处理另一件事（当然这个是立即处理还是过一会处理以及如何处理取决于中断的类型）。
新年上班第一天，Spring Boot 就发布了最新的2.4.3 、2.3.9 版本。心急的小伙伴现在可从 repo.spring.io 和 Maven Central 获得相关内容。 <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.4.3</version> <relativePath/> </parent>
作者 | Natan Silnitsky 来源 | Wix 工程博客 最近经常听到谁谁谁用事件驱动了，正好看到一篇不错的关于事件架构的文章，分享给你，希望对你有帮助，以下是正文。 在过去一年里，我一直是数据流团队的一员，负责Wix事件驱动的消息传递基础设施（基于 Kafka）。有超过 1400 个微服务使用这个基础设施。在此期间，我实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，该系统可以轻松地处理不断增长的流量和存储需求。 1.消费与投影 针对那些使用非常广泛、已
2021 年 11 月 15 日起始周 Java 新闻更新：OpenJDK JEP、JDK 18、Loom 项目、多个 Spring 单点版本、MicroProfile 5.0-RC2、Payara 平台、一个新的 Jakarta EE 规范提议、JHipster 7.4.0、TornadoVM 0.12、Apache Camel K 1.7 和 Kotlin 1.6.0。
今天在使用代码编写kafka 生产者发送消息的时候，因为我的手误出现的搞笑的事情。
本文是作者翻译过C++之父Bjarne Stroustrup的技术文章C++核心准则中有关C++中异常的文章之后的总结，希望读者通过本文可以对C++异常有一个全面，快速的了解：
本来是5号来的文章，无奈最近准备换工作，一直拖着没写，今天搜索偶然看见有人已经翻译完了，由于时间原因这次就直接转载下吧，现附上英文原文及相关信息，最后再附上译文原文：
随着云计算、微服务和大数据技术的快速发展，构建可扩展、高性能和弹性的应用程序变得越来越重要。为了满足这些要求，许多开发人员转向了事件驱动架构，它允许应用程序通过基于事件的方式相互通信，从而提高了系统的响应速度和伸缩性。在这个背景下，Spring Cloud Stream应运而生，它是一个用于构建基于事件驱动的微服务应用程序的框架，可以与现有的消息中间件（如Apache Kafka和RabbitMQ）无缝集成。
•Spring Cloud Stream实现消息过滤消费•Spring Cloud Stream 错误处理详解
摘要： Fundebug 的 JavaScript 错误监控插件同步支持 Vue.js 异步错误监控。
原本想开个Spring Cloud Stream系列文章连载，写Spring Cloud Stream算是个人夙愿了——首先这是个人非常喜欢的组件，它屏蔽了各种MQ的差异，统一了编程模型（可以类比成基于MQ通信圈的”Spring Data”）；其次个人实体书《Spring Cloud 与 Docker 微服务架构实战》没有包含这部分内容也是一大遗憾；更重要的是，这货细节其实挺多，而且上手是稍微有一点曲线的。
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