文件偏移量的移动时机： 1、lseek主动移动偏移量 2、read会移动偏移量 3、write会移动偏移量 进程 --》运行--》进程在内存中存在一个进程表项（文件表） ...有三个“文件描述符”已经打开：0,1,2 当使用open函数打开一个文件的时候，系统就会创建一个文件表 文件表的内容： 1、文件状态标志：O_RDONLY \O_WRONLY... 2、文件偏移量...（刚打开的文件偏移量为0） 3、V节点指针：指向“v节点表” /
消费者消费完消息之后，更新自己消费那个消息的操作； _consumer_offset：消费者消费完消息之后，会往_consumer_offset主题发送消息，_consumer_offset保存每个分区的偏移量...自动位移提交的动作是在 poll() 方法的逻辑里完成的，在每次真正向服务端发起拉取请求之前会检查是否可以进行位移提交，如果可以，那么就会提交上一次轮询的位移；每过5秒就会提交偏移量，但是在4秒发生了分区在均衡...，偏移量还没来得及提交，他们这四秒的消息就会被重复消费； 当设置 enable.auto.commit 为 true，Kafka 会保证在开始调用 poll 方法时，提交上次 poll 返回的所有消息。...； 注意： 处理完业务之后，一定要手动调用commitsync()； 如果发生了在均衡，由于当前commitsync偏移量还未提交，所以消息会被重复消费； commitsync会阻塞直到提交成功； public...，后面消费的时候，偏移量也能够提交成功，所以不会有大影响；但是到了最后消费者要关闭了的时候，偏移量一定要提交成功；因此在消费者关闭前一般会组合使用 commitAsync()和commitsync()
元素偏移量 offset 系列 1.1 offset 概述 offset 翻译过来就是偏移量， 我们使用 offset系列相关属性可以动态的得到该元素的位置（偏移）、大小等。
蛇形矩阵 (偏移量应用) 原题链接 描述：输入两个整数 n 和 m，输出一个 n 行 m 列的矩阵，将数字 1 到 n×m 按照回字蛇形填充至矩阵中。 具体矩阵形式可参考样例。...3 输出样例： 1 2 3 8 9 4 7 6 5 分析： 创建一个空的二维数组，用于存放答案 遍历数组，进行判断，在相应位置按递增排列 判断方法： 1.可以使用四个if else判断边界 2.记录偏移量进行判断...： 设当前位置坐标为(x,y)，上、下、左、右方向分别为dr=0 dr=2 dr=3 dr=1 则该位置上、下、左、右的位置所对应的偏移量分别为(x-1,y) (x+1,y) (x,y-1) (x,y+...1) 将方向与偏移量的对应关系初始化为两个数组便于引用 每次执行循环后，判断下一个位置是否到达数组边界，或数组中已经存在元素 若满足上述情况，则改变方向 代码 #include <bits/stdc...const int maxn=110; int a[maxn][maxn]; //定义空的二维数组数组 int dx[]={-1,0,1,0},dy[]={0,1,0,-1}; //初始化方向所对应的偏移量的数组
1. offset 概述 offset 翻译过来就是偏移量， 我们使用 offset系列相关属性可以动态的得到该元素的位置（偏移）、大小等。
1.1 offset 概述 offset 翻译过来就是偏移量， 我们使用 offset系列相关属性可以动态的得到该元素的位置（偏移）、大小等。
结构体对齐规则： 1.1 第一个成员的地址在结构体变量偏移量为0的地址处。 1.2 其中对齐数=编译器默认的一个对齐数与该成员大小的较小值。...二： offsetof 可计算偏移量大小。 size_t offsetof(struct name, nember name); （成员相当于类型的偏移量）。
这里的偏移量我指的是对应指针+几，地址所偏移的长度。
下面我们将一步步的介绍 Flink 如何对 Kafka 消费偏移量做检查点的。在本文的例子中，数据存储在 Flink 的 JobMaster 中。...我们将两个分区的偏移量都设置为0。 ? 2. 第二步 第一步，Kafka 消费者开始从分区 0 读取消息。消息 ‘A’ 正在被处理，第一个消费者的偏移量变成了1。 ? 3....两个分区各自将偏移量更新为 2 和 1 。同时，Flink 的 JobMaster 决定在 source 触发一个检查点。 ? 4....值得一提的是，Flink 并不依赖 Kafka 的偏移量从系统故障中恢复。 ? 7....Kafka Source 分别从偏移量 2 和 1 重新开始读取消息（因为这是最近一次成功的 checkpoint 中的偏移量）。
蛇形矩阵 (偏移量应用) 原题链接 描述：输入两个整数 n 和 m，输出一个 n 行 m 列的矩阵，将数字 1 到 n×m 按照回字蛇形填充至矩阵中。 具体矩阵形式可参考样例。...3 输出样例： 1 2 3 8 9 4 7 6 5 分析： 创建一个空的二维数组，用于存放答案 遍历数组，进行判断，在相应位置按递增排列 判断方法： 1.可以使用四个if else判断边界 2.记录偏移量进行判断...： 设当前位置坐标为(x,y)，上、下、左、右方向分别为dr=0 dr=2 dr=3 dr=1 则该位置上、下、左、右的位置所对应的偏移量分别为(x-1,y) (x+1,y) (x,y-1) (x,y+...1) 将方向与偏移量的对应关系初始化为两个数组便于引用 image.png 每次执行循环后，判断下一个位置是否到达数组边界，或数组中已经存在元素 若满足上述情况，则改变方向 代码 #include...const int maxn=110; int a[maxn][maxn]; //定义空的二维数组数组 int dx[]={-1,0,1,0},dy[]={0,1,0,-1}; //初始化方向所对应的偏移量的数组
在分区中，有一些重要的偏移量指标，包括AR、ISR、OSR、HW和LEO。下面我们来详细解释一下这些指标的含义和作用。...HW（High Watermark）：高水位 HW是指已经被所有副本复制的最高偏移量。当消费者从分区中读取消息时，它会记录当前已经读取到的偏移量，并将该偏移量作为下一次读取的起始位置。...如果消费者读取到的偏移量小于HW，那么它只能读取到已经被所有副本复制的消息；如果消费者读取到的偏移量大于HW，那么它可能会读取到未被所有副本复制的消息。...LEO（Log End Offset）：日志末尾偏移量 LEO是指分区中最后一条消息的偏移量。当生产者向分区中写入消息时，它会将该消息的偏移量记录在LEO中。...---- 分区中各种偏移量的说明 分区中的所有副本统称为AR（Assigned Replicas）。
主从复制---偏移量模式到GTID模式 今天上午，做了一个比较有意思的操作，之前一直没有做过，就是把一套比较老的主从复制环境从基于偏移量的复制方式改为了基于GTID的复制方式，这里记录一下过程，...如果大家有这方面的需求，可以参考一下： 基于偏移量的主从复制模式，需要在搭建主从复制的时候，使用参数--master-data=2来保存偏移量的位置，分别是mysqlbinlog的文件名称和binlog
4、重点偏移量来了，是从事件里的header获取到binlogFilename，binlogPosition。...5、每次监听到binlog日志变动，就会更新redis偏移量值，当下次初始化的时候，会从redis获取里面的偏移量值。
因此，元素的偏移量不一定是前面元素大小的总和。
在搭建MySQL主从的时候，change master是一个关键，如果没有使用GTID的方式，就需要使用偏移量和指定的binlog，每次需要手工去抓取这些信息，感觉还是比较费力，而且偏移量对我们来说就是一个黑盒子...154，当时觉得可能是巧合吧，也就没有在意，但是又配置了几套环境，发现指定的binlog偏移量都是154，我觉得这个问题蛮有意思，就做了些简单的测试。...我找了很多套环境，建立了主从复制关系，发现不同版本的这个偏移量都有些差别。 比如在Percona的一个指定版本中就是154，在官方版本中就是另外一个值，是否开启GTID使得这个偏移量也有很大的差别。...我觉得偏移量就是一个类似步长的指标，对于MySQL中的操作都是通过event来触发，每个event的触发都有一个指定的步长，或者是一个指定范围的值。...所以明白了这一点之后，对于偏移量的理解又明白了一些。 而binlog里面存在大量的event,比如这里末尾的Rotate是什么意思呢。
参考下图的消费位移，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 ，图中也用了 lastConsumedOffset...如果提交失败，错误信息和偏移量会被记录下来。 三、同步和异步组合提交 一般情况下，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大问题，因为如果提交失败是因为临时问题导致的，那么后续的提交总会有成功的。
启用Spark Streaming的 checkpoints是存储偏移量的最简单方法，因为它可以在Spark的框架内轻松获得。...我们不建议通过Spark checkpoints来管理偏移量。因此本文将手动存储offset到zookeeper，完全自我掌控offset。
也就是更加偏底层的api，我们既可以用checkpoint来容灾，也可以通过低级api来获取偏移量自己管理偏移量，这样以来无论是程序升级，还是故障重启，在框架端都可以做到Exact One准确一次的语义...，所以使用KafkaUtils直接创建InputStream，默认是从最新的偏移量开始消费，这一点可以控制。...（2）如果非第一次启动，zk里面已经存在偏移量，所以我们读取zk的偏移量，并把它传入到KafkaUtils中，从上次结束时的偏移量开始消费处理。...（3）在foreachRDD里面，对每一个批次的数据处理之后，再次更新存在zk里面的偏移量 注意上面的3个步骤，1和2只会加载一次，第3个步骤是每个批次里面都会执行一次。...然后看下第三个步骤的代码： 主要是更新每个批次的偏移量到zk中。
上篇文章，讨论了在spark streaming中管理消费kafka的偏移量的方式，本篇就接着聊聊上次说升级失败的案例。...最后我又检查了我们自己保存的kafka的offset，发现里面的偏移量竟然没有新增kafka的分区的偏移量，至此，终于找到问题所在，也就是说，如果没有新增分区的偏移量，那么程序运行时是不会处理新增分区的数据...，而我们新增的分区确确实实有数据落入了，这就是为啥前面说的诡异的丢失数据的原因，其实是因为新增kafka的分区的数据程序并没有处理过而这个原因正是我们的自己保存offset中没有记录新增分区的偏移量。...修复完成后，又把程序停止，然后配置从最新的偏移量开始处理，这样偏移量里面就能识别到新增的分区，然后就继续正常处理即可。...所以，回过头来看上面的那个问题，最简单优雅的解决方法就是，直接手动修改我们自己的保存的kafka的分区偏移量信息，把新增的分区给加入进去，然后重启流程序即可。
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