Kafka 是比较常用的消息队列,我们都知道 Kafka 的吞吐量很大,即使是普通的服务器,Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求,超过了大部分的消息中间件,这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。
Kafka是分布式消息系统,需要处理海量的消息,Kafka的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘,以此来换取更强的存储能力,但实际上,使用硬盘并没有带来过多的性能损失 kafka主要使用了以下几个方式实现了超高的吞吐率 顺序读写 kafka的消息是不断追加到文件中的,这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能 顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间,只需很少的扇区旋转时间,所以速度远快于随机读写 Kafka官方给出了测试数据(Raid-5,7200rpm): 顺序 I/O: 600MB/
kafka 使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息,每条消息都有一个 offset 值来表示它在分区中的偏移量。Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据,为了避免日志文件过大,一个分片并不是直接对应在一个磁盘上的日志文件,而是对应磁盘上的一个目录,这个目录的命名规则是_。 比如创建一个名为firstTopic的topic,其中有3个partition,那么在 kafka 的数据目录(/tmp/kafka-log)中就有 3 个目录,firstTopic_0~3 多个分区在集群中多个broker上的分配方法
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件,目前广泛使用在企业内部的实时数据管道,并帮助企业构建自己的流计算应用程序。
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理,也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开,分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
很多使用过 Kafka 的网友都在鼓吹,Kafka 可以吊打一切其它 MQ。也造成了很多网友都觉得 Kafka 才是牛逼哄哄的存在,给很多在技术选型方面的人造成了误导。
随着互联网和大数据技术的发展,NoSQL数据库 在数据存储和处理中扮演着越来越重要的角色。
很多数据仓库产品都采用了列式存储。如果数据表的总列数很多而计算涉及的列很少,采用列存就只读取需要的列即可,能够减少硬盘访问量,提高性能。
你的电脑上或许此时插着一根 8G 的内存条,你经常在使用它,但你有没有想过操作系统是如何管理内存的?如果让你来分配使用,你是否会想着:给正在运行的游戏分配其中的 4G,给我的视频软件分配 2G,给音乐软件分配 1G,分配各自独立,互不干扰。但当我的游戏需要更多的内存的时候,是否我的视频就无法播放了呢?
Kafka使用数据压缩,最高可提升约几十倍吞吐量。数据压缩不仅可节省存储空间,还可用于提升网络传输性能。这种使用压缩提升系统性能的方法,不仅在MQ使用,日常开发也可。比如传输大量数据或要在磁盘、数据库中存储较大数据,这些情况下,都可考虑使用数据压缩提升性能,还能节省网络带宽和存储空间。
百度云网盘是目前最流行的在线文件分享途径,但它对免费用户的限速实在是严苛,即便是100M的宽带,常常也会遇到仅有几十KB/秒的速度,一个大文件要下载到天荒地老。
官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/indices-shrink-index.html
通常,黑客会使用隐蔽网络来躲避防火墙和IDS等。在本文中,你将学习如何通过不可检测的网络从目标主机窃取数据。这种类型的网络被称为隐蔽信道,而这些流量在网络监控设备/应用和网络管理员看来像是一般的正常流量。两个端点用户可以利用隐蔽信道,进行无法被检测到的网络通信。
自然界中真实场景能够表现比较广泛的颜色亮度区间,比如从很暗(10^-5 cd/m2)的黑夜到明亮(10^5 cd/m2)的太阳光,有将近10个数量级的动态方位。而传统显示设备所能显示的场景、视频和图像通常受限于硬件设备,通常只能表达出很小一部分的亮度范围,比如如常见的8比特图像显示0到255的整数范围,因此为了能够显示高动态范围的影响,需要实现从高动态范围图像(HDR)到低动态范围图像(LDR)的映射,并且不同显示设备的出现,需要实现HDR和LDR之间的相互转换 ,即动态范围压缩(DRC,Dynamic Range Compression)。
自然界中真实场景能够表现比较广泛的颜色亮度区间,比如从很暗(10^-5 cd/m2)的黑夜到明亮(10^5 cd/m2)的太阳光,有将近10个数量级的动态方位。而传统显示设备所能显示的场景、视频和图像通常受限于硬件设备,通常只能表达出很小一部分的亮度范围,比如如常见的8比特图像显示0到255的整数范围,因此为了能够显示高动态范围的影响,需要实现从高动态范围图像(HDR)到低动态范围图像(LDR)的映射,并且不同显示设备的出现,需要实现HDR和之间的相互转换 ,即动态范围压缩(DRC,Dynamic Range Compression)。
在计算机中,常用像素点的灰度值序列{p1,p1,……pn}表示图像。其中整数pi,1<=i<=n,表示像素点i的灰度值。通常灰度值的范围是0-255。因此需要8位二进制数来表示一个像素。这个时候大家应该有了一些小的疑问:我能不能用更少的位数来表示灰度值?(因为有的灰度值并没有达到255这么大)所以我们引入了图像压缩算法来解决这个问题。 不过在引入问题之前,我要在这里介绍一些算法设计的知识——我们要将灰度值序列分组,而每一组中所有的数就有可能是<255的,所以我们就不需要用8位数字去表示像素大小了,但是分组会带来一个新的问题:我如何表示当前组中像素的个数和像素的位数呢(因为不是八位,所以要有一个数据来记录真正的位数)?这里我们引入两个固定位数的值来表示,①我们用3位数字来表示当前组的每一位像素的的位数②我们引入8来表示当前组中像素点的个数 因为我们在这里规定了一组中最多存储–>0~255个数字,而一个灰度值最多有8位(2^3),所以我们可以用即3位数字来表示当前组的像素位数(注意这里都是二进制) 压缩的原理就是把序列{p1,p1,……pn}进行设断点,将其分割成一段一段的。分段的过程就是要找出断点,让一段里面的像素的最大灰度值比较小,那么这一段像素(本来需要8位)就可以用较少的位(比如7位)来表示,从而减少存储空间。 b代表bits,l代表length,分段是,b[i]表示每段一个像素点需要的最少存储空间(少于8位才有意义),l[i]表示每段里面有多少个像素点,s[i]表示从0到i压缩为一共占多少存储空间。 如果限制l[i]<=255,则需要8位来表示l[i]。而b[i]<=8,需要3位表示b[i]。所以每段所需的存储空间为l[i]*b[i]+11位。假设将原图像分成m段,那么需要
com.jetbrains.cidr.execution.debugger.backend.gdb.GDBDriver$GDBCommandException: Error creating process /cygdrive/f/jdk8u/jdk8u/build/linuxR/jdk/bin/java, (error 193).
耽误了很久,一直想写音视频开发的教程,一方面,音视频的发展正在向各个行业扩展,从教育的远程授课,交通的人脸识别,医疗的远程就医等,音视频方向已经占据一个相当重要的位置,而音视频真正入门的文章又少之甚少,一个刚毕业小白可能很难切入理解,因为音视频中涉及大量理论知识,而代码的书写需要结合这些理论,所以搞懂音视频,编解码等理论知识至关重要。另一方面,公司的业务也在逐渐向音视频靠拢,我需要先将积累的知识点重新梳理后分享给其他同学。
如上图所示、kafka 中消息是以主题 topic 为基本单位进行归类的,这里的 topic 是逻辑上的概念,实际上在磁盘存储是根据分区存储的,每个主题可以分为多个分区、分区的数量可以在主题创建的时候进行指定。例如下面 kafka 命令创建了一个 topic 为 test 的主题、该主题下有 4 个分区、每个分区有两个副本保证高可用。
AIOps,即 Artificial Intelligence for IT Operations,智能运维。随着智能化时代的快速发展,企业内服务系统的数量不断增加,系统之间的关系也越来越复杂。如图,在传统运维方式中,运维工程师难以快速准确地对海量告警做出正确判断,导致服务停滞,并造成不可逆的损失。在AIOps智能运维下,智能化的判断告警故障定位非常值得深入探索。
Kafka 最初由 Linkedin 公司开发,是一个分布式、支持分区的、多副本的,基于 Zookeeper 协调的分布式消息系统,其最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于 Hadoop 的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark 流式处理引擎、Web/Nginx 日志、访问日志,消息服务等等,用 Scala 和 Java 语言编写,Linkedin 于 2010 年将其贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。
因为硬盘每次读写都会寻址和写入,其中寻址是一个耗时的操作。所以为了提高读写硬盘的速度,Kafka使用顺序I/O,来减少了寻址时间:收到消息后Kafka会把数据插入到文件末尾,每个消费者(Consumer)对每个Topic都有一个offset用来表示读取的进度。
imgurl.org是xiaoz 2017年12月开始运营的一个图床网站,以下简称ImgURL,ImgURL运营期间经历了几次迁移,不过当时数据都还不多,没什么难度。随着时间推移数据量越来越多,至今图片数据已经超过100万张,截至2022.03.29已经达到1176457张图片。
倒排索引中的词条存储和管理是构建高效搜索系统的关键部分。在Elasticsearch(简称ES)这样的现代搜索引擎中,词条的存储和管理被设计得十分复杂且高效,涉及多个组件和优化策略。下面将详细描述在ES中倒排索引的词条是如何存储和管理的,并提供相关的源码片段来帮助理解。
__consumer_offsets:作用是保存 Kafka 消费者的位移信息 __transaction_state:用来存储事务日志消息
Kafka 日志压缩类似于 Redis 持久化的 RDB 模式,假设 Kafka 崩溃,通过日志文件恢复最终状态时,Kafka 只需要关心最新状态,并不关心每一时刻的状态。 Kafka 日志压缩主要是针对两种数据:
SIGSEGV,也称为分段违规或分段错误,是基于 Unix 的操作系统(如 Linux)使用的信号。它表示程序尝试在其分配的内存之外进行写入或读取,由于编程错误、软件或硬件兼容性问题或恶意攻击(例如缓冲区溢出)。
这篇文章是从我们介绍Kafka 体系结构的一系列文章中获得的启发,包括Kafka topic架构,Kafka生产者架构,Kafka消费者架构和Kafka生态系统架构。
IP层叫分片,TCP/UDP层叫分段。网卡能做的事(TCP/UDP组包校验和分段,IP添加包头校验与分片)尽量往网卡做,网卡不能做的也尽量迟后分片(发送)或提前合并片(接收)来减少在网络栈中传输和处理的包数目,从而减少数据传输和上下文切换所需要的CPU计算时间。
导语 | Kafka 是由 LinkedIn 公司推出的一个高吞吐的分布式消息系统,通俗地说就是一个基于发布和订阅的消息队列,官网地址:https://kafka.apache.org/intro。温故而知新,反复学习优秀的框架,定有所获。文章作者:何永康,腾讯 CDG 后台研发工程师。 一、应用场景 异步解构:在上下游没有强依赖的业务关系或针对单次请求不需要立刻处理的业务 系统缓冲:有利于解决服务系统的吞吐量不一致的情况,尤其对处理速度较慢的服务来说起到缓冲作用 消峰作用:对于短时间偶现
❶下载文件,32位操作系统使用X86版本,64位系统使用X64版本,macOS/Linux使用jar文件。
本文涉及的硬件平台是X86,如果是其他平台的话,如ARM,是会使用到MMU,但是没有使用到分段机制; 最近在学习Linux内核,读到《深入理解Linux内核》的内存寻址一章。原本以为自己对分段分页机制已经理解了,结果发现其实是一知半解。于是,查找了很多资料,最终理顺了内存寻址的知识。现在把我的理解记录下来,希望对内核学习者有一定帮助,也希望大家指出错误之处。
优化磁盘使用量与建立索引时的映射参数和索引元数据字段密切相关,在介绍具体的优化措施之前,我们先介绍这两方面的基础知识。
kafka依赖于ZooKeeper,如果以单机模式调试kafka,需要确保本机已经安装了ZooKeeper,并处于启动状态。
在Redis的配置文件中有这么两项配置: hash-max-ziplist-entries 512 hash-max-ziplist-value 64 其中的‘ziplist’代表数据结构,是一种数据压缩方式,作用是减少内存的使用空间 在某个阀值范围内,hashtable会使用ziplist,对数据进行压缩,超出阀值后,会自动转为使用正常的hashmap结构 上面这两项就是定义这个阀值 hash-max-ziplist-entries 512 当hashtable中的条目数量在512以下时,使用
Linux命令是基于文本格式输入输出的一种程序,依照Unix哲学中强调的程序功能简单,输入宽松,输出严谨,各种程序组合能够具有更强大的功能,而具有这样的灵活性的主要原因是Linux规定程序的输入输出必须坚持文件流格式。即文本格式,而这就是Linux系统的核心之中的一个。
在 Kafka 的日志管理器中会有一个专门的日志删除任务来周期性地检测和删除不符合保留条件的日志分段文件,这个周期可以通过 broker 端参数 log.retention.check.interval.ms 来配置,默认值为300000,即5分钟。当前日志分段的保留策略有3种:
列式存储的另一面 列存是常见的数据存储技术,在许多场景下也确实很有效,因而也被不少数据仓库类产品采用,在业内列存也常常就意味着高性能。 可是,列存真有这么好吗?搜索一下,容易找到的列存缺点一般是针对数据修改的,而对于只读的分析计算任务,却很少能见到较详细的讨论。我们在这里来研究一下这个问题。 对内存计算意义不大 列存的原理很简单:由于磁盘不适合跳动式读取,采用行式存储时在读取数据时会扫描所有列,而一次运算可能只涉及很少的列,这样就会多读很多用不上的数据。采用列存则只需要读取需要用到的列,数据访问量大概率会大
在辅听器领域经过多年的积累,算是跨入门了。把一些算法的吃透了,并熟练运用了。这里梳理一下这方面的算法,给需要的朋友做一个科普吧。
通过研究用户在不同场景下对多终端设备的阅读反馈,综合考量不同设备的尺寸、使用场景等因素,同时也考虑用户使用设备时因视距、视角的差异带来的字体大小和字重的不同诉求,我们为 HarmonyOS 设计了全新系统默认的字体——HarmonyOS Sans(即鸿蒙字体)。
操作系统确实是比较难啃的一门课,至少我认为比计算机网络难太多了,但它的重要性就不用我多说了。
0.文末为懒人版本 1.背景介绍 在视频号项目中,允许用户上传一分钟内的编辑视频,或者选择30min内的长视频。目前来看,整个发表(视频转码+上传)的耗时还略显偏久,虽然当下转码过程都是在手机后台运行,不会阻塞用户交互,但是由于视频未发表成功,视频点赞和转发功能都被限制,对用户和业务而言,这都是很不好的体验,有值得优化的必要。 1.1分析:耗时来源 整个耗时 = 视频转码耗时 + 上传耗时 目前上传的时间取决于用户网络,这个不是本文讨论的重点,先暂时不予考虑。 那么为什么我们需要对视频进行转码呢
量化深度神经网络是一种有效的减少内存消耗和提高推理速度的方法,因此适用于资源受限的设备。然而,极低位模型仍然很难达到与全精度模型相当的精度。为了解决这个问题,本文提出了可学习扩展量化 (LCQ) 作为一种新的非均匀量化方法用于 2-bit、3-bit 和 4-bit 模型量化。LCQ 联合优化模型权重和可学习的压扩函数,这些函数可以灵活而非均匀地控制权值和激活的量化级别。本文还提出了一种新的权重归一化技术,允许更稳定的量化训练。实验结果表明,在图像分类和目标检测任务中,LCQ 优于传统最先进的方法,缩小了量化模型和全精度模型之间的差距。值得注意的是,ImageNet 上的2-bit ResNet-50 模型达到了最高的 75.1% 的精度,并将差距缩小到 1.7% ,使 LCQ 能够进一步挖掘非均匀量化的潜力。
在本文中介绍了支持Wi-Fi的802.11标准中的三个设计缺陷。 一个设计缺陷在帧聚合功能,另外两个缺陷在帧分段功能。这些设计缺陷使攻击者能够以各种方式伪造加密的帧,进而使敏感数据得以泄露。还发现了与聚合、分段相关的常见实现缺陷,这进一步加剧了攻击的影响。 本研究结果影响了从WEP一直到WPA3的所有受保护的Wi-Fi网络,这意味着自1997年发布以来,所发现的缺陷就一直是Wi-Fi的一部分。在实验中,所有设备都容易受到一个或多个本研究攻击的影响,确认所有Wi-Fi设备都可能受到影响。 最后,提供了一种工具来测试设备是否受到任何漏洞的影响,并讨论了防止攻击的对策(https://www.fragattacks.com )。
特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性, 全面性的认识. 回顾现有的时间序列中特征提取的方法, 将其总结为四大类, 它们分别是基于基本统计方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于变换的特征提取、基于分形维数的特征提取。
Ping 是Windows自带的一个DOS命令。利用它可以检查网络是否能够连通,用好它可以很好地帮助我们分析判定网络故障。该命令可以加许多参数使用,键入Ping按回车即可看到详细说明。Ping 命令可以用来验证与远程计算机的连接。
第一次写进程创建的时候我使用的内核版本还是 3.10 的版本。在这个版本里已分配的进程 pid 号是用 bitmap 来存储的。但在 5.4 和 6.1 版本里,发现进程 pid 号管理实现已经从 bitmap 替换成了基数树(radix-tree)。后来翻了下版本更新历史,原来自从 Linux 4.15 之后,内核就已经将 bitmap 换掉了。
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