1）消费端弄丢了数据唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你那个消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了offset，让kafka以为你已经消费好了这个消息，其实你刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。这不是一样么，大家都知道kafka会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实
消费者弄丢数据唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你那个消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了offset,让kafka以为你已经消费好了这个消息，其实你刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。这不是一样么，大家都知道kafka会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是会
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2023-12-20 06:54:09
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RDB（Redis DataBase）的缺陷主要包括以下几个方面：数据丢失风险：RDB是通过定期生成数据快照的方式来持久化数据，这意味着如果在数据快照生成过程中发生了数据丢失或者损坏，那么这部分数据就无法恢复了。性能影响：RDB在生成数据快照时会阻塞Redis服务器，这会对Redis的性能产生影响，特别是在处理大量数据时，可能会造成服务器的延迟。数据压缩：RDB的数据快照是经过压缩的，这使得恢复数
数据库管理系统在今天已经是软件的重要组成部分，开源的 MySQL、PostgreSQL 以及商业化的 Oracle 等数据库已经随处可见，几乎所有的服务都需要依赖数据库管理系统存储数据。...
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2021-07-17 11:58:06
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之前给大家讲解过，多级缓存架构，缓存数据生产服务，监听各个数据源服务的数据变更的消息，得到消息之后，然后调用接口拉去数据将拉去到的数据，写入本地ehcache缓存一份，spring boot整合，演示过数据写入redis分布式缓存中一份，你不断的将数据写入redis，写入redis，然后redis的内存是有限的，每个redis实例最大一般也就是设置给10G那如果你不断的写入数据，当数据写入的量超过
数据库管理系统在今天已经是软件的重要组成部分，开源的 MySQL、PostgreSQL 以及商业化的 Oracle 等数据库已经随处可见，几乎所有的服务都需要依赖数据库管理系统存储数据。database-banner图 1 - 数据库数据库不会丢失数据听起来像是理所当然的事情，持久化能力也应该是数据库的最基本保障，但是在这个复杂的世界上想要保证数据不丢失是很困难的。在今天，我们能找到很多数据库出现
原创
2021-05-29 10:10:46
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、JDK1.7 HashMap插入数据的原理二、JDK1.7 HashMap 核心代码三、JDK1.8 HashMap四、解决方案五、总结 前言HashMap死循环的死循环问题只会在JDK1.7中出现，主要是HashMap自身的工作机制再加上并发操作，从而会导致死循环的出现，在JDK1.8之后，官方彻底解决了这个问题，
# 为什么固态硬盘数据会丢失？
固态硬盘数据丢失通常是由于以下几个原因造成的：硬件故障、不良扇区、电源故障、错误的操作和恶意软件等。在本文中，我们将重点讨论固态硬盘数据丢失的情况及可能的解决方案。
## 流程概述
首先，让我们概括一下固态硬盘数据丢失的主要流程。具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
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一、认识 KafkaKafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka 是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。1. kafka 架构Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，主要由 producer、broker（kafka）和 consumer 组成。Producer
目录RDB：内存快照触发RDB方式恢复RDB文件优点缺点AOF(Append Only File)日志文件AOF回写策略优点缺点数据安全性问题，将内存数据存储到磁盘当中，即持久化问题RDB：内存快照内存快照：就是指内存中数据在某一时刻的状态记录。RDB是Redis中默认的持久化方案。RDB持久化会将内存中的数据写入到磁盘中，在指定的目录下生产一个dump.rdb文件。Redis重启时会加载dump
问题浮点数在运算过程中常常会丢失精度，这是由于二进制数的存储特点造成的，在php或者js中进行浮点数运算或者类型转换的时候常常会丢失精度。而在电商公司，对金额比较敏感，是万万不能接受丝毫的误差的。看下面这段代码，它的运行结果分别是什么呢？ $var1 = 298.90;
$var2 = $var1 * 100;
$var3 = (int)$var2;
$var4 = (string)$var2;
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2023-10-07 22:23:44
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大家好，我是 华仔, 又跟大家见面了。上一篇作为专题系列的第二篇，从演进的角度带你深度剖析了关于 Kafka 请求处理全流程以及超高并发的网络架构设计的实现细节，今天开启第三篇，我们来聊聊 Kafka 生产环境大家都比较关心的问题。那么 Kafka 到底会不会丢数据呢？如果丢数据，究竟该怎么解决呢？只有掌握了这些， 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障，从而更稳定地服务业务。认真读完这篇文
为什么Redis会时不时数据丢失？
Redis是一种高性能的键值存储系统，被广泛用于缓存、消息队列、实时分析等场景。然而，在某些情况下，Redis可能会出现数据丢失的问题。本文将探讨造成Redis数据丢失的原因，并提供相应的解决方案。
Redis数据丢失的原因主要可以归结为以下几点：
1. 非持久化配置：Redis默认的配置是不进行持久化的，如果服务器重新启动，所有数据将会丢失。为了避免这种
1.1 原始数据类型 1 1.1.1 数值比较 1 1.1.2 基本类型和不可变类型 1 1.1.3 BigInteger和BigDecimal 2 1.1.4 java中的大小端 2 1.1.5 32位和64位 2 1.1.6 字符串处理 2 1.1.7 可变参数 2 1.1.8 Java安全类库/安全管理器 3 1.2 流程控制语句 3 1.2.1 break/continue label用法
# 解决Java精度丢失问题
## 问题描述
在Java中，当我们进行浮点数计算时，有时会出现精度丢失的情况。这是由于浮点数在计算机中以二进制形式进行表示，因此无法精确表示一些十进制小数。这种问题会影响计算结果的准确性，特别是在涉及到金融、科学计算等领域。
## 解决流程
下面是解决Java精度丢失问题的流程：
```mermaid
erDiagram
理解问题 --> 分析原因 -
kafka丢数据的原因当ack =1 的时候，leader收到消息并把它写入到分区数据文件(不一定同步到磁盘上)时会返回成功，但此时follower还没有同步到最新消息，如果此时leader挂了，则消息丢失在Linux系统上，消息会被写到文件系统缓存里，并不保证他们何时会被刷新到磁盘上，kafka不会一直等待数据被写到磁盘上--它依赖复制功能来保证消息的持久性详解：一个 partition 中的
项目场景：提示：计算值精度丢失(decimal.js)，取小数位原因： JS 数字丢失精度的原因：JavaScript 中所有数字包括整数和小数都只有一种类型 — Number。它的实现遵循 IEEE 754 标准，使用 64 位固定长度来表示，也就是标准的 double 双精度浮点数（相关的还有float 32位单精度）。为什么呢，因为这样节省存储空间。也就是说 17652.19 + 767
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2023-12-02 14:51:18
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我们在处理数据的时候可能会遇到类似0.1+0.2 !=0.3的问题，让我们来分析下原因：因为 JS 采用 IEEE 754 双精度版本（64位），并且只要采用 IEEE 754 的语言都有该问题（我知道的java也是这样）。我们都知道计算机是通过二进制来存储东西的，0.1和0.2在转换二进制后都是是无限循环的，这样其实没什么问题，但是 JS 采用的浮点数标准却会裁剪掉后面的数字，导致精度丢失 0.
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2023-12-07 02:40:09
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kafka角色介绍kafka消息丢失的场景分析场景一：Producer端场景二: Broker端场景三：Consumer端kafka如何最大限度的保证数据不丢失Producer端Broker端Consumer端 今天我们深度剖析一下kafka丢失消息的原因和怎么预防其丢失数据。kafka角色介绍kafka是一个分布式架构的消息队列，其主要由三部分组成 Producer、Broker、Co
Kafka诞生背景Kafka官方介绍Kafka设计初衷1.`高吞吐量`2.`高可用队列`3.`低延时`4.`分布式机制`Kafka应用场景1.日志收集2.消息系统3.用户轨迹4.记录运营监控数据5.实现流处理6.事件源Kafka在大数据项目中的位置 诞生于领英公司最开始是为了处理海量的实时日志数据并做处理分析然后就开发设计了用来处理实时数据,并可以做到高吞吐,可扩展,高性能的分布式消息系统—Ka
