消息偏移量 Offset queue0 offset 0   0-20  offset 4  20-40 纠错:每条消息的tag对应的HashCode. queue1 offset 1  0-20  offset 5  20-40 queue2 offset 2  0-20  offset 6  20-40 queue3 offset 3 0-20  offset 7  20-40 概念 message queue 是无限长的数组,一条消息进来下标就会涨1,下标就是 offset,消息在某个 M

导言(可以不看): 不吹不黑,也许是东半球最简单的iOS轮播图拆分注释(讲解不敢当)了(tree new bee).(一句话包含两个人,你能猜到有谁吗?提示:一个在卖手机,一个最近在卖书)哈哈... 我第一次项目中需要使用轮播图的时候我是用的别人写好的一个轮子,那个轮播封装很多东西,包括比如可以设置pageControl的位置,可以传图片url或本地图片,缓存网络图片等等.但是我觉得没必要搞那么复杂,我喜欢简单并足够做事的东西.现在有时间便想自己把它拆解一下.看了一些简书上一些作者写的关于轮播图

首先我们来看下效果 一开始当我们什么只设置了一张图片作为它的头部视图的时候,它是这样的 首当其冲的,我们先得把导航栏弄透明 那么我们首先得知道,设置navigationBar的BackgroundColor为Clear是没用的,你可以试着设置它的clear,但是没用,原因一会儿我们就知道了 而对于把导航栏设置为透明,网上大多数的方法是 [self.navigationController.navigationBar setBackgroundImage:[UIImage new] forBarM

保存员工或者用户信息时,以员工为例,是通过表单收集信息的,需要把这些信息赋给一个对象,然后保存到数据库中.对应的Action类须实现Preparable接口及ModelDriven接口,且在Action类中需要一个Employee model全局变量,getter.setter方法.一个prepareSave()方法.具体代码如下: import com.atguigu.entities.Employee; import com.atguigu.service.EmployeeService;

如下图中分区到 日 志的虚线表示 : 业务逻辑层的一个分区对应物理存储层的一个日志 . 消息集到数据文件的虚线表示 : 客户端发送的消息集最终会写入日志分段对应的数据文件,存储到Kafka的消息代理节点 .  Kafka服务在启动时会先创建各种相关的组件,最后才会创建 KafkaApis . 业务组件一般都有后台的线程,除了创建组件后,也要启动这些后台线程. 消费者客户端发送“加入组请求”和“同步组请求”给服务端,服务端通过KafkaApis将每请求的处理交给消费组的协调者( GroupCoor

生产中,为了保证kafka的offset的安全性,并且防止丢失数据现象,会手动维护偏移量(offset) 版本:kafka:0.8 其中需要注意的点: 1:获取zookeeper记录的分区偏移量 2:获取broker中实际的最小和最大偏移量 3:将实际的偏移量和zookeeper记录的偏移量进行对比,如果zookeeper中记录的偏移量在实际的偏移量范围内则使用zookeeper中的偏移量 4:反之,使用实际的broker中的最小偏移量 KafkaHelper: import kafka.com

问题: 注意到自己负责kafka的某个topic最小的偏移量为0,而最大的偏移量都7亿多了,说明存储在kafka里面的数据没有定时删除,通过登陆到kafka服务器,查看配置文件services.properties,发现log.retention.hours=876000(100年),我猜想配置kafka的人是怕数据丢失,直接保存了所有的数据. 方法: 我这边修改为log.retention.hours=4320(半年,根据实际情况设置),然后重启kafka,就生效了. (其中,当该配置生效之后

需求:由于我们用的阿里云Hbase,按存储收费,现在需要把kafka的数据直接同步到自己搭建的hadoop集群上,(kafka和hadoop集群在同一个局域网),然后对接到hive表中去,表按每天做分区 一.首先查看kafka最小偏移量(offset) /usr/local/kafka/bin/kafka-run- -topic test --time - (--time -1为查看kafka最大偏移量) test:: test:: test:: 显示三个partition最小offset都为0

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目录 1.抛出问题 1.1 环境准备 1.2 消息发送者代码 1.3 消费端验证代码 2.探究CONSUME_FROM_MAX_OFFSET实现原理 2.1 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET计算逻辑 2.2 CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET 2.4 CONSUME_FROM_TIMESTAMP 3.猜想与验证 4.解决方案 --- @(本文目录) 1.抛出问题 一个新的消费组订阅一个已存在的Topic主题时,消费组是从该Topic的哪条消息开始消费呢? 首先翻阅

目录 1.阅读源码之前的思考 2.从 Broker 启动流程看 DLedger 2.1 构建 DefaultMessageStore 2.2 增加节点状态变更事件监听器 2.3 调用 DefaultMessageStore 的 load 方法 3.DLedgerCommitLog 详解 3.1 核心类图 3.2 构造方法 3.3 load 3.4 recover 4.从消息追加看 DLedger 整合 RocketMQ 如何实现无缝兼容 5.从消息读取看 DLedger 整合 RocketMQ

原文:示例:WPF中Slider控件封装的缓冲播放进度条控件 一.目的:模仿播放器播放进度条,支持缓冲任务功能 二.进度: 实现类似播放器中带缓存的播放样式(播放区域.缓冲区域.全部区域等样式) 实现设置播放中断时满足缓存够一定数量才继续播放的功能 实现设置缓存数量最大限制,即缓存够一定数量即停止缓存,减少开销 实现缓存中缓存进度的获取 二.示例(GIF) 三.实现: 1.UI部分 添加用户控件:BufferPlayControl.Xaml 设置Slider样式 <!--Slider模板-->

集群安装 环境介绍 本次安装kafka集群利用的是自带的zooKeeper,其实最好是把kafka和zooKeeper部署在不同的节点上,这样更高可用. 三个节点: kafka1:192.168.56.100 kafka2:192.168.56.101 kafka2:192.168.56.102 zooKeeper所需的三个端口: 2181:对客户端提供服务 2888:集群内节点通信使用 3888:选举leader使用 kafka所需的端口:9092:对客户端提供服务 选用kafka版本:kaf

kafka工作流程: 每个分区都有一个offset消费偏移量,kafka并不能保证全局有序性. Kafka 中消息是以 topic 进行分类的,生产者生产消息,消费者消费消息,都是面向 topic 的.(文件topic_partition命名) topic 是逻辑上的概念,而 partition 是物理上的概念,每个 partition 对应于一个 log 文 件,该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据.Producer 生产的数据会被不断追加到该 log 文件末端,且每条数

存储文件 启动broker之后我们可以看到下面这些文件 1.config包含了运行期间一些配置信息,主要包括下列信息. consumerFilter.json:主体消息过滤信息 consumerOffset.json:集群消费模式消息消费进度 delayOffset.json:延时消息队列拉取进度 subscriptionGroup.json:消息消费组配置 topic.json:topic配置属性 2.consumequeue:消息消费队列存储目录. 3.index:消息索引文件存储目录 4.

从前2节可以看到,一次消费后消息会从ProcessQueue处理队列中移除该批消息,返回ProcessQueue最小偏移量,并存入消息进度表中.那消息进度文件存储在哪合适呢? 广播模式:同一个消费组的所有消息消费者都需要消费主题下的所有消息,也就是同组内的消费者的消息消费行为是对立的,互相不影响,故消息进度需要独立存储,最理想的存储地方应该是与消费者绑定 集群模式:同一个消费组内的所有消费者共享消息主题下的所有消息,同一个消息消费队列在同一时间只会被消费组内的一个消费者消费,并且随着消费队列的动

接上文的集群模式,监听器返回RECONSUME_LATER,需要将将这些消息发送给Broker延迟消息.如果发送ack消息失败,将延迟5s后提交线程池进行消费. 入口:ConsumeMessageConcurrentlyService#sendMessageBack 命令编码:RequestCode.CONSUMER_SEND_MSG_BACK: MQClientAPIImpl#consumerSendMessageBack: public void consumerSendMessageBac

看一下客户端收到消息后的处理: MQClientAPIImpl#processPullResponse private PullResult processPullResponse( final RemotingCommand response) throws MQBrokerException, RemotingCommandException { PullStatus pullStatus = PullStatus.NO_NEW_MSG; switch (response.getCode()

Leetcode第 217 场周赛 比赛链接:点这里 做完前两题我就知道今天的竞赛我已经结束了 这场比赛思维量还是比较大的. 1673. 找出最具竞争力的子序列 题目 给你一个整数数组 nums 和一个正整数 k ,返回长度为 k 且最具 竞争力 的 nums 子序列. 数组的子序列是从数组中删除一些元素(可能不删除元素)得到的序列. 在子序列 a 和子序列 b 第一个不相同的位置上,如果 a 中的数字小于 b 中对应的数字,那么我们称子序列 a 比子序列 b(相同长度下)更具 竞争力 . 例如

目录 前言 本文提纲 版本约定 正文 Date类型实现 时区/偏移量TimeZone 设置默认时区 让人恼火的夏令时 Date时区无关性 读取字符串为Date类型 SimpleDateFormat格式化 JSR 310类型 时区/偏移量ZoneId ZoneId ZoneOffset 设置默认时区 让人恼火的夏令时 JSR 310时区相关性 读取字符串为JSR 310类型 JSR 310格式化 最佳实践 总结 本文思考题 推荐阅读 关注我 前言 你好,我是A哥(YourBatman). 本系列的

作为一名Java程序员,我们在日常工作中使用这款面向对象的编程语言时,做的最频繁的操作大概就是去创建一个个的对象了.对象的创建方式虽然有很多,可以通过new.反射.clone.反序列化等不同方式来创建,但最终使用时对象都要被放到内存中,那么你知道在内存中的java对象是由哪些部分组成.又是怎么存储的吗? 本文将基于代码进行实例测试,详细探讨对象在内存中的组成结构.全文目录结构如下: 目录 1.对象内存结构概述 2.JOL 工具简介 3.对象头 3.1 Mark Word 标记字 3.1.1 锁升