每一个consumer实例都属于一个consumer group,每一条消息只会被同一个consumer group里的一个consumer实例消费.(不同consumer group可以同时消费同一条消息) 很多传统的message queue都会在消息被消费完后将消息删除,一方面避免重复消费,另一方面可以保证queue的长度比较少,提高效率.而如上文所将,Kafka并不删除 已消费的消息,为了实现传统message queue消息只被消费一次的语义,Kafka保证保证同一个consumer

rabbitmq作为消息队列可以有消息消费确认机制,之前写个基于redis的通用生产者 消费者 并发框架,redis的list结构可以简单充当消息队列,但不具备消费确认机制,随意关停程序,会丢失一部分正在程序中处理但还没执行完的消息.基于redis的与基于rabbitmq相比对消息消费速度和消息数量没有天然的支持. 使用rabbitmq的最常用库pika 不管是写代码还是运行起来都比celery使用更简单,基本能够满足绝大多数场景使用,用来取代celery  worker模式(celery有三个

今天WINFROM编程遇到这么一个问题:是有关WINFORM中两个comboBox控件绑定同一个数据源的问题,在窗体的界面上有两个comboBox,我在Form1_Load中对他们做了数据绑定(具体代码如下),但是运行出现了这个一个奇怪的问题,我改变了comboBox1的值,但是comboBox2的值也自动改变了,我没有设置comboBox1_SelectedIndexChanged函数 private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) {

 要判断两个IP地址是不是在同一个网段,就将它们的IP地址分别与子网掩码做与运算,得到的结果一网络号,如果网络号相同,就在同一子网,否则,不在同一子网. 例:假定选择了子网掩码255.255.254.0,现在分别将上述两个IP地址分别与掩码做与运算,如下所示:  www.2cto.com   211.95.165.24 11010011 01011111 10100101 00011000 255.255.254.0 11111111 11111111 111111110 00000000   

对于0.10.1以上版本的kafka, 如何从外部重置一个运行中的consumer group的进度呢?比如有一个控制台,可以主动重置任意消费组的消费进度重置到12小时之前, 而用户的程序可以保持运行状态,无需下线或重启. 需要这么几个步骤: 1. 加入这个group 2. 踢掉所有其它group memeber 3. try assign all TopicPartition to this client 4. commit offsets 5. leave group 其中第二步是为了让自己

镇场诗:---大梦谁觉,水月中建博客.百千磨难,才知世事无常.---今持佛语,技术无量愿学.愿尽所学,铸一良心博客.------------------------------------------ 1 base code use master drop database helloworld --创建一个数据库 create database helloworld --用helloworld1这个数据库 use helloworld --创建一个表格teacher create table

示例 1: 输入: s = "egg", t = "add" 输出: true 示例 2: 输入: s = "foo", t = "bar" 输出: false 示例 3: 输入: s = "paper", t = "title" 输出: true 说明:你可以假设 s 和 t 具有相同的长度. 思路:定义并初始化count = 1,第一个字符通常我们记为1,后面出现不同的字符count

在此对于数据库中 union all 关键字的功能和用法进行简单的使用介绍. 这是我工作中的一个需求: 有两个 A表 和B表. A表的数据: B表的数据: 现在有这样一个需求,让他一次性的全部查出来.如下: 这时候就用到了 union all : select 姓名,年龄,性别 from A union all select 姓名,年龄,性别 from B; 注意事项,直接用*的话,需要保证两个表的字段总数相同, 不然会保错误异常. : 查询块具有不正确的结果列数

返回本章节 返回作业目录 需求说明: 重写Dog类的equals(Object obj)方法. 如果equals(Object obj)中obj为Dog类型,则判断当前 对象的dogName与obj对象的dogName是否同名,如同名则返回true,否则返回false. 实现思路: 定义一个Dog类,并定义一个dogName属性,生成setDogName()方法. 实例两个Dog对象,通过equals比较两个对象,输出boolean值. 重写equals()方法,如果Dog对象的name属性值相

检查同项目的其他文件夹下面已有其他同名窗体,影响设计器

0.引言 Kafka是LinkedIn开源出来的一款消息服务器,用Scala语言实现:这货的性能是百万级的QPS(估计是挂载了多块磁盘),我随便写个测试程序就是十万级. 1.Kafka基本概念 在Kafka中消息是按照Topic进行分类的:每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic.(物理上不同Topic的消息分开存储,逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处). 每个Topic包

摘要:Offset 偏移量,是针对于单个partition存在的概念. 本文分享自华为云社区<Kafka Topic Partition Offset 这一长串都是啥?>,作者: gentle_zhou. Kafka,作为一款分布式消息发布和订阅系统,被广泛应用于大数据传输场景:因为其高吞吐量.内置分区.冗余及容错性的特点,可谓是一个很好的大规模消息处理应用的解决方案(行为追踪,日志收集). 基本架构组成 Kafka里几有如下大基本要素: Producer:消息生产者,向Kafka clust

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 1.测试环境 该benchmark用到了六台机器,机器配置如下 l  IntelXeon 2.5 GHz processor with six cores l  Six7200 RPM SATA drives l  32GB ofRAM l  1GbEthernet 这6台机器其中3台用来搭建Kafka broker集群,另外3台用来安装Zookeeper及生成测试数据.6个drive都直接以非RAID方式挂载.实际上

1. 前言 RabbitMQ 是一个消息队列,说到消息队列,大家可能多多少少有听过,它主要的功能是用来实现应用服务的异步与解耦,同时也能起到削峰填谷.消息分发的作用. 消息队列在比较主要的一个作用是用来做应用服务的解耦,消息从消息的生产者传递到消息队列,消费者从消息队列中获取消息并进行消费,生产者不需要管是谁在消费消息,消费者也无需关注消息是由谁来生产的.在分布式的系统中,消息队列也会被用在其他地方,比如分布式事务的支持,代表如阿里开源的 RocketMQ . 当然,我们本篇文章的主角还是 Ra

1.问题描述 线上项目A部署两台机器,每台机器两个实例,订阅同一个topic,消费心跳数据. (两台机器host1,host2) 运维同事 部署时 有一个实例用root账户重启的, 然后该实例出现两个线程同时消费一个消息的情况,并且后台查看该消费group delay很多. 图一  host1机器两个实例 一个为root启动 图二  rocketmq 监控后台  该group共5个消费者 delay 60多万 图三  host1 实例2(即root启动那个) 日志    显示同时有两个线程消费同

功能点  判断某个IP地址是否合法 判断两个IP地址是否在同一个网段中 判断两个IP地址的大小关系 知识准备 IP协议 子网掩码 Java 正则表达式 基本原理 IP地址范围 0.0.0.0- 255.255.255.255,包括了mask地址. IP地址划分 A类地址:1.0.0.1-126.255.255.254 B类地址:128.0.0.1-191.255.255.254 C类地址:192.168.0.0-192.168.255.255 D类地址:224.0.0.1-239.255.255

原提问在这里. 笔者在使用到neon-js中的私钥生成方法时发现其使用了getRandomValues方法来生成64字符长度的私钥,进而考虑到其随机性,若是调用足够多次,依然有可能生成两个完全一样的私钥,这也就是在暴力破解区块链中的账户了.然后就找到了最前面的这个提问,对其整理翻译得到此文. 概述 在以太坊中,一个私钥长度为256位(64字符,32字节),而从私钥得到的地址长度位160位(40字符,20字节).依据"Pigeonhole Principle"(一句话概括就是10个大师球

在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题.该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度. 为什么要使用生产者和消费者模式 在线程世界里,生产者就是生产数据的线程,消费者就是消费数据的线程.在多线程开发当中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据.同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者.为了解决这种生产消费能力不均衡的问题,所以便有了生产者和消费者模式. 什么是生

一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的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语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他

分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践 RocketMQ基础:https://github.com/apache/rocketmq/tree/rocketmq-all-4.5.1/docs/cn 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性

摘要:Kafka中的位移是个极其重要的概念,因为数据一致性.准确性是一个很重要的语义,我们都不希望消息重复消费或者丢失.而位移就是控制消费进度的大佬.本文就详细聊聊kafka消费位移的那些事,包括: 概念剖析 kafka的两种位移 关于位移(Offset),其实在kafka的世界里有两种位移: 分区位移:生产者向分区写入消息,每条消息在分区中的位置信息由一个叫offset的数据来表征.假设一个生产者向一个空分区写入了 10 条消息,那么这 10 条消息的位移依次是 0.1.-.9: 消费位移:消