我有个卡夫卡消费者:
new ReactiveKafkaConsumerTemplate<>(createReceivingOptions())
它愉快地处理消息,我设置
max-poll-records=1
这样我就不会被禁食了。我可以通过在poll方法中记录断点来验证
final Map<TopicPartition, List<ConsumerRecord<K, V>>> records = pollForFetches(timer);
有多少记录的投票结果,是的,是一张。然后,我要求它暂停所有分配的分区。在日志中可以看到它的作用!
o.a
我正在使用Flink 1.10,我有一个简单的flink应用程序,
从Kafka处理数据(简单的一对一映射)Sink到DB中读取数据。
当我查看UI上的背压状态时,它显示:
Operator BackPresure
Source High
Map High
Sink OK
我会问,考虑到上述的背压状况,瓶颈在哪一部分?我认为接收器运算符是写到DB的瓶颈,但我不明白为什么它的BackPresure状态是OK
我正在使用Dymola将Modelica标准流体库中的ValveLinear模型实现到我的模型中。我有一些关于它的参数的问题,我希望能弄清楚:这个阀门的关键参数如下:
parameter Medium.MassFlowRate m_flow_nominal
"Nominal mass flowrate at full opening";
final parameter Types.HydraulicConductance k = m_flow_nominal/dp_nominal
"Hydraulic conductance at full
我从main调用函数的方式如下:
main:
;memory alocation ect
call encode
encode函数看起来像这样:它执行一个简单的RLE算法。
encode:
;IN eax - pointer a memoria elejere
;IN ecx - sor hossza
;OUT eax -pointer az eredmeny elejere
;OUt ecx -a kiirt sor hossza
;elso char
这里它读取第一个字符
;push eax
push ebp
xor ebp,ebp
push esi
push edi
push e