<body> manager.cs using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Threading; using bntu.pcm.plworker; using bntu.pcm.works; /* * bntu 是我的网名，在cnblogs上可以搜到我的博客：https://www.cnblogs.com/SimbaWang/ * pcm 是producer/consumer man
MQ系列1：消息中间件执行原理 MQ系列2：消息中间件的技术选型 MQ系列3：RocketMQ 架构分析 MQ系列4：NameServer 原理解析 在之前的篇章中，我们学习了RocketMQ的原理，以及RocketMQ中 命名服务 ServiceName 的运行流程，本篇从消息的生产、消费来理解一条消息的生命周期。 1 消息生产 在RocketM
发送方式 同步发送 发送数据耗时最长 有发送数据的状态，不会丢失数据，数据可靠性高 以同步的方式发送消息时，一条一条的发送，对每条消息返回的结果判断， 可以明确地知道每条消息的发送情况，但是由于同步的方式会阻塞，只有当消息通过get返回future对象时，才会继续下一条消息的发送 异
今天我们来分析一下这个问题。 先来回忆一下kafka 中消息传输的整个过程 1、kafka 在producer 端产生消息，调用kafka producer client send方法发送消息 2、kafka producer client 使用一个单独的线程，异步的将消息发送给kafka server 3、kafka server收到消息以后，保存数据，并同
一、消息发送重试机制说明 Producer 对发送失败的消息进行重新发送的机制，称为消息发送重试机制，也称为消息重投机制。 对于消息重投，需要注意以下几点： 生产者在发送消息时，若采用同步或异步发送方式，发送失败会重试，但 oneway 消息发送方式发送失败是没有重试机制的 只有普通消息具有
Kafka消息交付可靠性保障 Kafka 消息交付可靠性保障以及精确处理一次语义的实现。 Kafka 对 Producer 和 Consumer 提供的消息交付可靠性保障： 最多一次（at most once）：消息可能会丢失，但绝不会被重复发送。 至少一次（at least once）：消息不会丢失，但有可能被重复发送。 精确一次（exactly o
项目中需要构造带有中文字符非json的测试数据，格式如下： {'userid': 0, 'ts': '2022-08-03 16:33:38.487973', 'user_name': '中国人'} 发过去之后发现消费出来的都是unicode的编码，且指定了utf-8也没用，一开始以为是kafka producer的value_serializer序列化器用的不对，后面发现其实
python 发送kafka python 发送kafka大体有三种方式 1 发送并忘记（不关注是否正常到达，不对返回结果做处理） 1 import pickle 2 import time 3 from kafka import KafkaProducer 4 5 producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['ip:9092'], 6 key
1 Kafka提供的命令行脚本 Kafka默认提供了多个命令行脚本，用于实现各种各样的功能和运维管理。从2.2版本开始，提供了多达30+个Shell脚本。 今天我们来看一些其中比较实用的Shell脚本。 2 生产消费测试脚本 这恐怕是我们最常用到的工具脚本了，没有之一。 生产消息 生产消息使用kafka-
1 提高Producer吞吐量的实践 在实际环境中，用户似乎总是愿意用较小的延时增加的代价，去换取 TPS 的显著提升。毕竟，从 2ms 到 10ms 的延时增加通常是可以忍受的。 事实上，Kafka Producer 就是采取了这样的设计思想。每当 producer 发布一个立即就发送 到 producer聚集一堆发布后批量发
导入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.rocketmq</groupId> <artifactId>rocketmq-client</artifactId> <version>4.9.1</version> </dependency> /** * 生产者 同
十年河东，十年河西，莫欺少年穷 学无止境，精益求精 kafka 3.0 版本官方文档：https://kafka.apache.org/30/documentation.html 1、topic相关 常用命令 查询topics列表 bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.182.128:9092 --listbin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 19
// 多生产者多消费者模型 // 需要了解以下概念 // thread 线程 // ｍutex 互斥锁 // atomic 原子操作 // condition_variable 条件变量 #include <iostream> #include <thread> #include <mutex> #include <atomic> #include <condition_variable> #include <queue> #inc
简介： 对于运维人而言，如何安装维护一套监控系统，或如何进行技术选型，从来不是工作重点。如何借助工具对所需的应用、组件进行监控，发现并解决问题才是重中之重。随着 Prometheus 逐渐成为云原生时代可观测标准，为了帮助更多运维人用好 Prometheus，阿里云云原生团队将定期更新 Prometheu
4.1 Producer API 4.1.1 消息发送流程 Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。 在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main线程和Sender线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉
4.3 自定义Interceptor 4.3.1 拦截器原理 Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。 对于producer而言，interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同时，producer允
面向对象第三单元总结 目录 分析在本单元自测过程中如何利用JML规格来准备测试数据 梳理本单元的架构设计，分析自己的图模型构建和维护策略 按照作业分析代码实现出现的性能问题和修复情况 对Network进行扩展，以及相应的JML规格 本单元学习体会 在自测过程中如何利用JML规格来准
BUAA OO 第三单元总结 如何利用JML规格来准备测试数据 如果要"利用JML规格来准备测试数据"，我认为最重要的就是能够测试到方法的每一种行为 上图中红线标注的部分即为每一种行为的前置条件。在对方法进行单元测试时，可以分别构造满足每一种前置条件的数据，观察方法能否正确地返回或
目录第三单元总结测试方法和数据生成测试方法数据生成随机数据特殊数据数据有效性架构分析性能问题与优化输出性能问题算法选择动态维护利用缓存Network 扩展心得与体会 第三单元总结 测试方法和数据生成 测试方法 采用黑盒测试 测评机的实现较为简单，直接对拍即可 数据生成 随机
Producer static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("请输入消息内容"); using (var producer = new KafkaProducer()) { while (true) { string messag
kafka开启压缩后，可以极大的优化磁盘占用和网络传输开销，开启压缩的参数为compression.type Specify the final compression type for a given topic. This configuration accepts the standard compression codecs ('gzip', 'snappy', 'lz4', 'zstd'). It addition
Kafka配置文件详解(1) producer.properties:生产端的配置文件 #指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定#需要kafka的服务器地址，来获取每一个topic的分片数等元数据信息。metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092 #生产者生产的消息被发送到哪个block
1.创建Maven工程 kafka 2.在pom.xml文件导入依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>3.0.0</version&
简介 1、可以在一个锁里面，存在多种等待条件 2、主要的方法： await 挂起 signal 随机唤醒1个线程 signalAll 唤醒所有等待的线程 代码案例 /** * 生产者线程 */ public class Producer implements Runnable{ private Medium medium; public
官网：https://rocketmq.apache.org/ 源码地址：https://github.com/apache/rocketmq 一、RocketMQ的优点 1、天然支持集群模式、负载均衡、水平扩展能力 2、上亿级别的消息堆积能力 3、采用零拷贝的原理、顺序写盘、随机读（借鉴kafka） 4、丰富的API使用，支持顺序消息，事务消息，rabbitm
