apache kafka参考http://kafka.apache.org/documentation.html消息队列方式：点对点：消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中取出并且消费消息。这里要注意：消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。发布/订阅
Caffeine缓存框架本篇博文涉及技术点：FIFO、LRU、LFU、Guavajava引用强引用（非垃圾不会被清除）软引用SoftReference（内存不足时清除）弱引用WeakReference（gc时删除）虚引用PlatformQueueW-TinyLFU算法（window cache、SLRU、TinyLFU）、Count-Min Sketch算法、布隆过滤器时间轮（TimerWheel
35我们之前的三十讲，主要是在讲解redis如何支撑海量数据、高并发读写、高可用服务的架构，redis架构redis架构，在我们的真正类似商品详情页读高并发的系统中，redis就是底层的缓存存储的支持从这一讲开始，我们正式开始做业务系统的开发亿级流量以上的电商网站的商品详情页的系统，商品详情页系统，大量的业务，十几个人做一两年，堆出来复杂的业务系统几十个小时的课程，讲解复
Kafka删除数据有两种方式，一种是按照时间，超过一段时间后删除过期消息，第二种是按照消息大小删除数据的，消息数量超过一定大小后删除最旧的数据但是Kafka的数据是存储在文件系统内的，随机删除数据是不可能的，那么，Kafka是如何删除数据的呢？Kafka删除数据主逻辑对应配置: log.cleanup.interval.mins当前使用值：1file: core/src/ma
kafka相关问题每个 Leader 会动态维护一个 ISR 列表，该列表里存储的是和 Leader 基本同步的 Follower。如果有 Follower 由于网络、GC 等原因而没有向 Leader 发起拉取数据请求，此时 Follower 相对于 Leader 是不同步的，则会被踢出 ISR 列表。所以说，ISR 列表中的 Follower 都是跟得上 Leader 的副本。一个节点宕机后
由于项目原因，最近经常碰到Kafka消息队列拥堵的情况。碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用，需要大家手动的清理Kafka Log。但是清理Kafka Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志，中间关联的很多东西需要手动同时去清理，否则可能会导致删除后客户端无法消费的情况。 在介绍手动删除操作之前，先简单的介绍一下Kafka消费Offset原理。一、Kafka消费O
说到kafka的日志清理策略，就会涉及到配置项cleanup.policy，在broker server端配置项是log.cleanup.policy，在topic级别则是cleanup.policy。所以可以是全局设置，或者单独对某个topic设置，一般不会修改默认值（即delete），根据业务需求自己单独可对topic设置其他policy。log.cleanup.policy的默认值是dele
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2023-12-07 10:59:55
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消息队列的两种模式（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后清除） 消息产生者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费信息。 消息被消费后，Queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费已经被消费的消息，Queue支持存在多个消费者，但是对于一个消息而言，只有一个消费者可以消费。（2）发布\订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除信息）（Kafka消
# 如何清除Redis中的所有内容
进行了很多更改，就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这
消息积压该怎么处理 1. 出现原因 系统的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压2. 优化性能避免消息积压 消息队列的性能优化，更关注，在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳的性能2.1 发送端性能优化 代码发送消息的性能上不去，你需要优先检查一下，是不是发消息之前的业务逻辑好事太久导致的 只需要注意设置合适的并发和批量大小，就可以达到很好的发
文章目录一、kafka自带了很多工具类1.查看consumer组内消费的offset：2.其中的group可去zookeeper中查看：3.执行结果如下：4.java代码执行kafka-run-class.sh： 一、kafka自带了很多工具类在源码kafka.tools里可以看到： 源码包下载地址：http://archive.apache.org/dist/kafka/ 这些类该如何使用呢
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2023-12-17 17:17:47
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由于项目原因，最近经常碰到Kafka消息队列拥堵的情况。碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用，需要大家手动的清理Kafka Log。但是清理Kafka Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志，中间关联的很多东西需要手动同时去清理，否则可能会导致删除后客户端无法消费的情况。 在介绍手动删除操作之前，先简单的介绍一下Kafka消费Offset原理。一、Kafka消费O
Kafka高级(5)-Kafka中数据清理 文章目录Kafka高级(5)-Kafka中数据清理删除定时日志删除任务基于时间的保留策略设置topic 5秒删除一次基于日志大小的保留策略基于日志起始偏移量保留策略日志压缩 Kafka的消息存储在磁盘中，为了控制磁盘占用空间，Kafka需要不断地对过去的一些消息进行清理工作。Kafka的每个分区都有很多的日志文件，这样也是为了方便进行日志的清理。在Ka
kafka概述Kafka是一个分布式，分区的，多副本的，多订阅者，基于zookeeper协调的的分布式日志系统，常见可用于web/nginx日志，消息服务等等。Kafka设计目标1.以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化的能力，即使对TB级以上的数据也能保证长时间的访问性能。2.高吞吐量，即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数百万的消息。3.支持通过Kafka服务器和消费集群分区消息。
kafka消息消费原理在实际生产过程中，每个topic都会有多个partitions，多个partitions的好处在于，一方面能够对broker上的数据进行分片有效减少了消息的容量从而提升io性能。另外一方面，为了提高消费端的消费能力，一般会通过多个consumer去消费同一个topic ，也就是消费端的负载均衡机制，也就是我们接下来要了解的，在多个partition以及多个consumer的情
深入了解Kafka中Topic的神奇之处前言Topic的基本概念Kafka Topic 的定义：Kafka Topic 的基本原理：为何 Topic 是 Kafka 消息传递的核心组成部分：创建和配置Topic创建 Kafka Topic：常见配置项及其含义：topic的分区 前言在大数据时代，消息传递是分布式系统中的关键环节。而Apache Kafka的Topic就像是一场神奇的舞台，承载着
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2021-06-07 23:44:11
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