使用 GD库来完成验证码功能非常简单，库中大量函数 API 堆在一起就成了这个功能，下面代码注释中详细介绍了每段代码的功能，非常适合新手。
工作中遇到过消费端报错的问题：包括数据Invalid Message和Failed_to_UNcompress等报错信息，导致消费端的iterator损坏，直接造成消费进程挂掉，如果不能及时发现问题，需要手动跳过某些数据；
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：
NGUI下增加一个Empty对象，重命名为Joystick。在它本身上加载UIAnchor脚本，设置好它的大小。Joystick的子集中增加俩个新的Empty，命名为Background，Thumb。所有设置如下所示。
本文从Kafka的基本概念、特点、部署和配置、监控和管理等方面阐述 Kafka 的实践过程。
我想说的是写个解析脚本不是为了模仿着 apktools 造轮子，而是在解析过程中寻找逆向的道路，方法会变，工具会变，但一切都建立在 dex 上的安卓不会变
我们在kafka的log文件中发现了还有很多以 __consumer_offsets_的文件夹；总共50个;
https://blog.csdn.net/z69183787/article/details/109810468
两条射线从圆心向圆周射出，形成一个夹角和夹角正对的一段弧。当弧长等于圆周长的360分之一时，夹角为一度。弧长等于圆的半径时，夹角为1弧度。 角度与弧度的换算 PI = 180度 1弧度=180度/PI 1角度=PI/180度 角度=>弧度: 弧度=角度数PI/180 API: 弧度=角度数Mathf.Deg2Rad 弧度=>角度: 角度=弧度数180/PI API: 角度=弧度数Mathf.Rad2Deg 在日常生活中角度制应用比较广泛。 在三角函数中弧度制可以简化计算。
kafka 是一款基于发布订阅的消息系统，Kafka的最大的特点就是高吞吐量以及可水平扩展， Kafka擅长处理数据量庞大的业务，例如使用Kafka做日志分析、数据计算等。
之前有个想法，是不是有办法找到rbd中的文件与对象的关系，想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂，在fs 层的东西对ceph来说是透明的，并且对象大小是4M，而文件很小，可能在fs层进行了合并，应该很难找到对应关系，最近看到小胖有提出这个问题，那么就再次尝试了，现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备，在文件系统层被破坏以后，还能够从rbd提取出文件，我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏，无法挂载，数据也就无法读取，而如果能从rbd中提取出文件，这就是保证了即使文件系统损坏的情况下，数据至少不丢失
Redis提供的Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。它本身不是一种数据结构，实际上就是string（字符串）数据类型，但是它可以对字符串的位进行操作。可以把 Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组中的每个单元只能存0或者1，数组的下标在bitmaps中叫做偏移量。单个 bitmaps 的最大长度是512MB，即2^32个比特位。 现代计算机用二进制位作为信息的基础单位，1个字节等位8位，例如 big 字符串是由3个字节组成，但实际在计算机存储时将其用二进制表示，big 分别对应的ASCII码分别是98、105、103，对应的二进制分别是01100010、01101001和01100111，如下图：
凯撒密码加密时将明文中的每个字母都按照其在字母表中的顺序向后（或向前）移动固定数目（循环移动）得到密文，解密时将密文中的每个字母都按照其在字母表中的顺序向前（或向后）移动固定数目（循环移动）得到明文。
从本质上说，交易机器人是一种软件程序，它直接与金融交易所进行交互(通常使用API获取和解释相关信息)，并根据市场数据的解释发出买卖订单。这些机器人通过监测市场价格走势，并根据一套预先设定和编程的规则做出反应，从而做出这些决定。通常，一个交易机器人会分析市场行为，例如交易量、订单、价格和时间，它们通常可以根据您自己的喜好进行编程。
Arch：程序架构信息，i386-32-little——32位小端，amd64—64-little——64位小端
Mona 是一个强大的 Immunity Debugger 插件，可以更轻松地利用缓出。下载：:download:mona.py <../_static/files/mona.py>
Cobalt Strike 的Payload基于 Meterpreter shellcode，例如 API 哈希（x86和x64版本）或http/https Payload中使用的url checksum8 算法等等。
Offset，消息位移，它表示分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值。换句话说，offset可以用来唯一的标识分区中每一条记录。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/100339.html原文链接：
消费者提交偏移量的主要是消费者往一个名为_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息中包含每个分区的偏移量。
让我们开始安装kafka。下载最新的 Kafka 版本并解压缩。打开终端并启动 kafka 和 zookeeper。
上一文对消费者组的一些概念，基本原理进行了简单描述，本文继续来聊聊消费者组中另外一个比较重要的内容：偏移量的存储。
2.编辑配置文件 /usr/local/kafka/config/server.properties
保持遗传稳定性的两个关键机制包括DNA损伤修复 (调控基因组稳定性)以及有丝分裂检测点（调控染色体组稳定性）。
传统的防御机制之一就是开启 Canary防护，该机制会向我们运行程序的栈底放入一串8字节的随机数据，在函数即将返回时会验证该数据是否发生改变，若发生改变则说明栈被改变了，直接call进__stack_chk_fail。验证成功则跳到leave 和 ret正常的返回。
你可以通过 mysql> 命令提示窗口中在数据库中查询数据，或者通过PHP脚本来查询数据。
需求：点击UI，在场景中生成3D对象，对象跟随鼠标移动，放置后可再次拖拽对象，改变其位置。做了一个小Demo,如下图所示：
Apache Kafka是由LinkedIn采用Scala和Java开发的开源流处理（open source、 stream-processing）平台，该项目旨在提供统一的、高吞吐量、低延迟的平台来处理实时数据流。
但此时数据只写到了缓存中，并未保存到文件，而且从下面的输出可以看到，原先里面的配置被清空了
__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
关于Decodify Decodify是一款功能强大的字符串安全处理工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够轻松地以递归的方式检测和解码编码字符串。 假设现在有一个字符串“s0md3v”，然后使用Base64对其编码，结果如下： czBtZDN2 现在，我们将其编码为十六进制： 637a42745a444e32 然后再次将其编码为Base64： NjM3YTQyNzQ1YTQ0NGUzMg== 最后，将其提交给Decodify，其结果如下： 如上图所示，Decodify能够以自动化的方式检测目标字符串
在密码学中，凯撒密码（Caesar cipher），或称凯撒加密、凯撒变换、变换加密，是一种最简单且最广为人知的加密技术
上面两篇聊了Kafka概况和Kafka生产者，包含了Kafka的基本概念、设计原理、设计核心以及生产者的核心原理。本篇单独聊聊Kafka的消费者，包括如下内容：
最简单的提交方式是让消费者自动提交偏移量。如果 enable.auto.commit 被设为 true，那么每过 5s，消费者会自动把从 poll() 方法接收到的最大偏移量提交上去。提交时间间隔由 auto.commit.interval.ms 控制，默认值是5s。消费者每次获取新数据时都会先把上一次poll()方法返回的最大偏移量提交上去。
Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布/订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅者，并将各种数据接收到 Uber 的 Hadoop 数据湖中。
Kafka消费者跟踪它在每个分区消费的最大偏移量，并且能够提交偏移量，以便在重新启动的时候可以从这些偏移量中恢复。Kafka提供了在指定broker（针对该组）中将给定消费者组的所有偏移量存储为group coordinator的选项。即，改消费者组中的任何消费者实例应将其偏移量提交和提取发送给该group coordinator。消费者可以通过任何Kafka broker发出FindCoordinatorRequest并读取包含包含协调器详细信息的FindCoordinatorResponse来查找其协调器。然后，消费者可以继续从coordinator broker处理提交或者获取偏移量。在coordinator 移动的情况下，消费者需要重新发现coordinator。偏移调教可以由消费者实例自动或手动完成。
该条语句将会从表 orders_history 中查询offset: 1000开始之后的10条数据，也就是第1001条到第1010条数据（1001 <= id <= 1010）。
更多内容: https://github.com/pierre94/kafka-notes
代码创建一千万？那是不可能的，太慢了，可能真的要跑一天。可以采用数据库脚本执行速度快很多。
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偏移量（又叫 下标）就是每个元素的编号，从左边第一个元素开始，编号从0一直到正无穷。
如果提交线程数大小不等于在soa配置中获取的提交线程大小，则修改成配置中的提交线程数大小，
在 Kafka 中，消费者通常是消费者群组的一部分，多个消费者群组共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作，比如把数据写到数据库或 HDFS ，或者进行耗时的计算，在这些情况下，单个消费者无法跟上数据生成的速度。此时可以增加更多的消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息，这就是 Kafka 实现横向伸缩的主要手段。
1）将内存看做缓存，内存中存储此时正在运行的数据，其他数据存到磁盘，当需要使用时再换入内存，内存不够时将不用的换出到磁盘。
对消息队列来说，偏移量是一个非常重要的概念，如果偏移量保存失败，可能会造成消息丢失、消息重复消费等问题。今天来聊一聊 RocketMQ 是怎么保存消息偏移量的。
作者 | Uber 工程博客 翻译 | 王者 策划 | 蔡芳芳 Uber 的 Kafka 生态系统 Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布 / 订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅
前面的文章已经介绍了在spark streaming集成kafka时，如何处理其偏移量的问题，由于spark streaming自带的checkpoint弊端非常明显，所以一些对数据一致性要求比较高的项目里面，不建议采用其自带的checkpoint来做故障恢复。 在spark streaming1.3之后的版本支持direct kafka stream，这种策略更加完善，放弃了原来使用Kafka的高级API自动保存数据的偏移量，之后的版本采用Simple API也就是更加偏底层的api，我们既可以用chec
分片 : 链路层的数据部分 , 就是 IP 分组 , 该分组的 MTU 是 1500 字节 , 当网络层的 IP 分组超过 1500 字节 , 此时就要进行分片 ;
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