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    10年前的顶配电脑放到现在是什么水平?

    很有意思的一个话题,说说自己亲身体验,10年前配的第一台电脑还是在中国村大厦那个时代电脑攒机在当时还算是一项技术含量非常大的技术,难点不在于各种配置的组合主要还是在于如何区分出假货,特别是内存方面的假货特别多,辨别起来特别难,宿舍几个人一起来到中关村大厦,还好宿舍有个人花了一个月的时间专门学习如何攒机,对于写代码的人来讲不是很多大的难事,前前后后把检测期间的真假学习了十几天,然后进入大厅里就被各种商贩拉住,发生过很多起为了争客源而打架的事情,那个时代的中关村鼎沸而杂乱,当初的信条就是一定要坚持住自己信念,不要被那些商贩带沟里去,于是一行三个人带着各自的配置单,找到了一家组装电脑的店,开始老板也是个各种推荐和忽悠,结果发现我们几个人软硬不吃,知道不是外地人来配置电脑的人,于是按照我们列出的订单开始配置,剩下问题就比较简单了,鉴别拿到的各个部件进行检测,很快三台电脑就出炉了。

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    极客时间kafka专栏评论区笔记

    Consumer Group :Kafka提供的可扩展且具有容错性的消息者机制。 1、重要特征: A:组内可以有多个消费者实例(Consumer Instance)。 B:消费者组的唯一标识被称为Group ID,组内的消费者共享这个公共的ID。 C:消费者组订阅主题,主题的每个分区只能被组内的一个消费者消费 D:消费者组机制,同时实现了消息队列模型和发布/订阅模型。 2、重要问题: A:消费组中的实例与分区的关系: 消费者组中的实例个数,最好与订阅主题的分区数相同,否则多出的实例只会被闲置。一个分区只能被一个消费者实例订阅。 B:消费者组的位移管理方式: (1)对于Consumer Group而言,位移是一组KV对,Key是分区,V对应Consumer消费该分区的最新位移。 (2)Kafka的老版本消费者组的位移保存在Zookeeper中,好处是Kafka减少了Kafka Broker端状态保存开销。但ZK是一个分布式的协调框架,不适合进行频繁的写更新,这种大吞吐量的写操作极大的拖慢了Zookeeper集群的性能。 (3)Kafka的新版本采用了将位移保存在Kafka内部主题的方法。 C:消费者组的重平衡: (1)重平衡:本质上是一种协议,规定了消费者组下的每个消费者如何达成一致,来分配订阅topic下的每个分区。 (2)触发条件: a,组成员数发生变更 b,订阅主题数发生变更 c,定阅主题分区数发生变更 (3)影响: Rebalance 的设计是要求所有consumer实例共同参与,全部重新分配所有用分区。并且Rebalance的过程比较缓慢,这个过程消息消费会中止。

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