转载 https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82776450  https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82746771 spring-boot 版本 1.5.12 依赖使用spring-kafka1.3.3(对应kafka-clients版本0.11.0.0,请使用于kafka版本对应版本的依赖) <parent> <groupId>org.springframe

RabbitMQ是一个开源的消息中间件,自带管理界面友好.开发语言支持广泛.没有对其它中间件的依赖,而且社区非常活跃,特别适合中小型企业拿来就用.这篇文章主要探讨提升RabbitMQ消费速度的一些方法和实践,比如增加消费者.提高Prefetch count.多线程处理.批量Ack等. 增加消费者 这个道理比较容易理解,多个人搬砖的速度肯定比一个人要快很多. 不过实际情况中还需要面对一些技术挑战,比如后端处理能力.并发冲突,以及处理顺序. 后端处理能力:比如多个消费者都要操作数据库,那么数据库连接

同样是消息队列,Kafka凭什么速度那么快? 作者 | MrZhangxd Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的,一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的,因为寻址会比较消耗时间,但是实际上,Kafka的特性之一就是高吞吐率. 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. 针对Kafka的基准测试可以参考,Apache Kafka基准测试:每秒写入2百万(在三台廉价机器上) 下面从数据写入和

1.使用IDEA新建工程,创建工程 springboot-kafka-producer 工程pom.xml文件添加如下依赖: <!-- 添加 kafka 依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency> <!-- 添加 gson 依赖

springboot + kafka 入门实例 入门demo 版本说明 springboot版本:2.3.3.RELEASE kakfa服务端版本:kafka_2.12-2.6.0.tgz zookeeper服务端版本:apache-zookeeper-3.6.1-bin.tar.gz 实例搭建前提条件 1,搭建好zookeeper服务,本实例zookeeper使用单机伪集群模式, 192.168.1.126:2181, 192.168.1.126:2182, 192.168.1.126:218

Ratatype 是一个在线的打字教程网站,帮助人们提高键盘输入速度.开始掌握你的技能,挑战你的朋友或得到一个打字的证书.如果打字慢会浪费你宝贵的时间.如果你的打字速度提高30%,您可以每天节省20分钟的,20年就可以节省一年!这就是为什么你需要 Ratatype,它是无比轻松的,完全免费的. 立即去学习 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks

Kafka的消费模型分为两种: 1.分区消费模型 2.分组消费模型 一.分区消费模型 二.分组消费模型 Producer : package cn.outofmemory.kafka; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.ProducerConfig; /** * Hello wo

一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序

问: 如何提高编译速度? 答: 减少一次需要编译的代码量,目前想到的有两种思路: 1:修改解决方案的属性配置,取消勾选不常修改的项目的“生成”复选框. 2:采用插件化的架构,每一个插件弄一个解决方案,一次只编译一个插件.

转自:http://blog.csdn.net/haoyifen/article/details/54692503 kafka与其他消息队列不同的是, kafka的消费者状态由外部( 消费者本身或者类似于Zookeeper之类的外部存储 )进行维护, 所以kafka的消费就更加灵活, 但是也带来了很多的问题, 因为客户端消费超时被判定挂掉而消费者重新分配分区, 导致重复消费, 或者客户端挂掉而导致重复消费等问题. 本文内容简介 kafka的消费者有很多种不同的用法及模型. * 本文着重探讨0.9

使用索引提高查询速度 1.前言 在web开发中,业务模版,业务逻辑(包括缓存.连接池)和数据库这三个部分,数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果,是影响网站速度最重要的性能瓶颈.本文主要针对Mysql数据库,在淘宝的去IOE(I 代表IBM的缩写,即去IBM的存储设备和小型机:O是代表Oracle的缩写,去Oracle数据库,采用Mysql和Hadoop代替:E是代表EMC2,去EMC2的设备性,用PC server代替EMC2),大量使用Mysql集群!而优化数据的重要一步就是索引的建立

一. 1.Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数,如分区数为10,那么最多10台机器来并行消费(每台机器只能开启一个线程),或者一台机器消费(10个线程并行消费).即消费并行度和分区数一致. 2.(1)如果指定了某个分区,会只讲消息发到这个分区上 (2)如果同时指定了某个分区和key,则也会将消息发送到指定分区上,key不起作用 (3)如果没有指定分区和key,那么将会随机发送到topic的分区中 (4)如果指定了key,那么将会以hash<key>的方式发送到分区中 二.多线程消费

原文:http://blog.csdn.net/zhengyiluan/article/details/51671599 处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     se

编译优化: 基本原则就是“以空间换时间” tmpfs: 解决IO瓶颈,充分利用本机内存资源 make -j: 充分利用本机计算资源 distcc: 利用多台计算机资源 ccache: 减少重复编译相同代码的时间 项目越来越大,每次需要重新编译整个项目都是一件很浪费时间的事情.Research了一下,找到以下可以帮助提高速度的方法,总结一下:tmpfs 有人说在Windows下用了RAMDisk把一个项目编译时间从4.5小时减少到了5分钟,也许这个数字是有点夸张了,不过粗想想,把文件放到内存上做编

(一)索引失效的原因分析: <>或者单独的>,<,(有时会用到,有时不会) 有时间范围查询:oracle 时间条件值范围越大就不走索引 like "%_" 百分号在前. 表没分析(统计信息最好定期收集,以业务的不同确定不同的收集周期,在新增的索引有可能没有收集 ,那么就会导致索引失效) 解决方法: 分析方法有一下几种: analyze table t1 compute statistics fortable; --针对表收集信息 analyze table t2

1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率.现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构. 索引的使用要恰到好处,其使用原则如下: 在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引,而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引. 在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引. 在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引.比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值

3DS MAX玩家必看!70个提高渲染速度的小技巧 (注:节省RAM不一定会加快渲染速度.请同学们根据实际情况加以利用.) 1. 尽量限制Ploygon数量,越少渲染速度越快 2. 如果使用Vray,用Proxy来代替高面数的模型. 3. 制作阴影时,subdivisions 最好不要太高. 4. 移除场景中不需要的对象. 5. 若模型在输出画面很小时,贴图分辨率不要太高. 6. 避免过度使用glossiness与highlights.可以用简单的diffuse, bump 及 reflecti

处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null     可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有

通过使用插件和配置插件的参数. 1. 打包速度分析 首先通过speed-measure-webpack-plugin分析打包的各个插件和loader的耗时.然后具体问题,具体分析. 按照插件 npm install --save-dev speed-measure-webpack-plugin 使用时该插件需要将整个配置对象包裹 const SpeedMeasureWebpackPlugin = require('speed-measure-webpack-plugin'); const smp