消费者组重平衡 弊端 影响Consumser端TPS 慢，效率低 发生时机 组成员数据发生变化 订阅主题数量发生变化 订阅主题分区数发生变化 优化配置，避免不必要的Rebalance 尝试解决：Consumer...尝试解决：Consumer 消费时间过长导致的 max.poll.interval.ms拉取消息的时间间隔 发生Rebalance时，由哪个线程通知其他消费者实例 0.10.1.0版本之前，在消费者主线程中...场景 新成员入组 组成员主动离组 组成员崩溃离组 重平衡时协调者对组内成员提交位移的处理 步骤 当重平衡开启时，协调者会给予成员一段缓冲时间，要求每个成员必须在这段时间内快速地上报自己的位移信息 然后再开启正常的...JoinGroup/SyncGroup 请求发送 重平衡流程 JoinGroup请求 和 SyncGroup请求。...设置acks=all 所有副本都接收到消息。 设置retries为一个较大的值 重试防止网络抖动。
在他的帖子中解释的那样，当视图的生命周期进入代码时，迁移就变得复杂了。...AndroidViewModel来直接访问Context，我们不会处理关于位置权限和设置的不同边缘情况。...，但有一个特殊的超时时间设置为5秒，以考虑到配置的变化，所以我们需要在viewState的Flow中加入以下语句，以达到这个目的。...，除非位置发生了最小距离的变化，所以让我们把代码改成以下内容。...Flow，而不仅仅是在收集过程中，正如我们所看到的，将它应用于上游的触发Flow（在我们的例子中是位置更新），导致更少的计算。
(1) acks=0 当acks设置为0时，producer只要将消息发送出去，还未写入leader partition当磁盘，即认为消息发送成功。...默认是1MB 如果业务中的消息都是大的报文，就需要适当调整这个参数了 retries和retries.backoff.ms 这两个参数决定了一个请求失败了可以重试几次，每次重试的间隔是多少毫秒。...当我们将enable.auto.commit设置为true，那么消费者会在poll方法调用后每隔5秒（由auto.commit.interval.ms指定）提交一次位移。...提交当前位移 设置auto.commit.offset为false，那么应用需要自己通过调用commitSync()来主动提交位移，该方法会提交poll返回的最后位移。...为了避免消息丢失，我们应当在完成业务逻辑后才提交位移。而如果在处理消息时发生了重平衡，那么只有当前poll的消息会重复消费。
诞生背景老版本的Kafka会把位移信息保存在Zk中，当Consumer重启后，自动从Zk中读取位移信息。...提交位移消息时会使用这个主题 位移提交得分方式有两种:手动和自动提交位移。...评论再过一遍消费端可以通过设置参数 enable.auto.commit 来控制是自动提交还是手动，如果值为 true 则表示自动提交，在消费端的后台会定时的提交消费位移信息，时间间隔由 auto.commit.interval.ms...重复消费，假设位移提交的时间间隔为5秒，那么在5秒内如果发生了 rebalance，则所有的消费者会从上一次提交的位移处开始消费，那么期间消费的数据则会再次被消费。...3提交位移的作用 A ：提交位移主要是为了表征Consumer的消费进度，这样当Consumer发生故障重启后，能够从kafka中读取之前提交的位移值，从相应的位置继续消费，避免从头在消费一遍。
这就是 Kafka 在尝试定期删除过期位移。现在你知道了，只有 Empty 状态下的组，才会执行过期位移删除的操作。 什么是rebalance？...而当消费组内成员个数发生变化，例如某个 consumer 离开，或者新 consumer 加入，都会导致消费组内成员个数发生变化，从而导致重平衡。 相比起之前的两个情况，这种情况在实际情况中更加常见。...而 kafka 的消费者参数设置中，跟心跳相关的两个参数为： session.timeout.ms 设置了超时时间 heartbeat.interval.ms 心跳时间间隔 这时候需要调整 session.timeout.ms...一般来说，超时时间应该是心跳间隔的 3 倍时间。即 session.timeout.ms 如果设置为 180 秒，那么 heartbeat.interval.ms 最多设置为 60 秒。...为什么要这么设置超时时间应该是心跳间隔的 3 倍时间？因为这样的话，在一个超时周期内就可以有多次心跳，避免网络问题导致偶发失败。
在屏幕熄灭30分钟、没有晃动并且在不充电的时候，会进入Doze模式 在进入Doze模式后，每间隔一段时间，会进入一段时长为30s的maintenance window的窗口期，可以唤醒系统，进行网络交互等等...Doze模式 当系统处于Doze模式下，系统和白名单之外的应用将受到以下限制： 无法访问网络 Wake Locks被忽略 AlarmManager闹铃会被推迟到下一个maintenance window...函数中： 将状态设置成STATE_INACTIVE 取消定位、传感器监听的闹钟 重新设置mInactiveTimeout时长的闹钟，也就是30分钟或者3分钟 在闹钟的Intent中，会发送一个广播ACTION_STEP_IDLE_STATE...ACTION_STEP_IDLE_STATE的广播后，会调用stepIdleStateLocked，在该函数中，处理所有的状态变化，而在状态处理的过程中还会有几个Alarm被设置。...在该函数中，主要涉及一些状态变化，以及闹钟的设置，借图说明： ?
那些情景下会造成消息漏消费自动提交设置offset为自动定时提交，当offset被自动定时提交时，数据还在内存中未处理，此时刚好把线程kill掉，那么offset已经提交，但是数据未处理，导致这部分内存中的数据丢失...当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果发生缺页才进行磁盘调度，最终返回需要的数据。实际上PageCache是把尽可能多的空闲内存都当做了磁盘缓存来使用。...使用PageCache功能同时可以避免在JVM内部缓存数据，JVM为我们提供了强大的GC能力，同时也引入了一些问题不适用与Kafka的设计。...网上很多文章都提到设置其为 0，将 swap 完全禁掉以防止 Kafka 进程使用 swap 空间。我个人反倒觉得还是不要设置成 0 比较好，我们可以设置成一个较小的值。为什么？...(注意read_uncommitted和read_committed状态下的不同)Kafka的那些设计让它有如此高的性能？在使用Kafka的过程中遇到过什么困难？怎么解决的？
实际情况中，我们需要设置更多的空间，这样当存在消费者宕机时，其他消费者可以承担更多的分区。...如果为true，你可能需要关注自动提交的时间间隔，该间隔由auto.commit.interval.ms设置。...为了避免消息丢失，我们应当在完成业务逻辑后才提交位移。而如果在处理消息时发生了重平衡，那么只有当前poll的消息会重复消费。...幸运的是，commitSync()和commitAsync()允许我们指定特定的位移参数，参数为一个分区与位移的map。...另外注意的是，seek()只是指定了poll()拉取的开始位移，这并不影响在Kafka中保存的提交位移（当然我们可以在seek和poll之后提交位移覆盖）。
当poll首次被调用的时候，新的消费者组会根据位移重设策略（auto.offset.reset）来设定消费者组的位移，一旦consumer开始提交位移，后续的rebalance完成后会将位置设置为上次已提交的位移...假设consumer已经读取了某个分区第n条消息，那么他应该提交位移为N，因为位移是从0开始，位移n的位子是n+1条消息。这样conusmer重启时会从第n+1条开始消费。...当消费者组首次启动时，由于没有初识位移信息，coordinator必须为其确定初始位移值，这就是consumer参数auto.offset.reset的作用。...自动提交和手动提交 位移提交策略对提供消费交付语义至关重要，默认情况下consumer自动提交间隔是5s、这就是说若不做特定设置，consumer可以通过参数auto.commit.interval.ms...当这个无参数的时候，conmmitSync和commitAsync在调用的时候，都会为他订阅的所有分区进行位移提交。
位移（displacement） 质点的位置变动，用连接先后两位置的有向线段表示，如图所示，在瞬时t质点位于Q点，瞬时t+△t位于Q′点，则矢量表示质点从t时刻开始在△t时间间隔内的位移。...与此同时，质点在△t时间间隔内由Q点沿轨迹曲线运动到Q′，所经过的路程是弧长（标量）。因此，位移和路程是两个不同的概念。当△t很小，位移矢量的模和路程的差为高阶小量；当△t→0，两者相等。...前言 上期的文章中，我们学习了求取数据最大值，最小值，平均值，了解了它们的求解思路和代码实现，不知道各位老铁们学习的怎么样了呢？今天，我们将继续来学习Python的提升知识--TXT文件读写操作。...TXT文本读写操作 在文本文件的处理中，Python语言处理起来非常的方便，我们可以采用一次性读取、按行读取，按行一次性读取等等，以上操作，我们采用Python内置的open函数即可实现，非常实用哦，一起来看看吧...，但是通常我们不采用，为什么呢？
默认 10s 该参数是 Consumer Group 主动检测 （组内成员 comsummer) 崩溃的时间间隔，类似于心跳过期时间。...enable.auto.commit：否自动提交位移，如果为false，则需要在程序中手动提交位移。...什么时候 rebalance？ 这也是经常被提及的一个问题。...拉取和处理分离 Kafka Consumer 的常见配置？broker, 网络和拉取参数，心跳参数 Consumer 什么时候会被踢出集群？...奔溃，网络异常，处理时间过长提交位移超时 当有 Consumer 加入或退出时，Kafka 会作何反应？进行 Rebalance 什么是 Rebalance，何时会发生 Rebalance？
(offest保存在zk中) 、 我们这是说的是新版本：kafka-0.10.1.X版本之后: auto.offset.reset 的值更改为:earliest,latest,和none (offest...最近设置为false自己控制。...默认consumer自动提交位移 提交间隔为5秒 可以通过 auto.commit.interval.ms 设置这个间隔。 自动提交可以减少开发，但是可能重复消费，所以需要精准消费时还是要手动提交。...（旧版本的自动提交设置是 auto.commit.enable 默认间隔为60秒） rebalance详解： rebalance是consumer group如何分配topic的所有分区。...sticky策略（0.11.0.0出现，更优秀），range策略在订阅多个topic时会不均匀。 sticky有两个原则，当两者发生冲突时，第一个目标优先于第二个目标。
，其余都是 follower 副本，不断地发送 fetch 请求给 leader 副本以同步消息，如果 leader 在整个集群运行过程中不发生故障，follower 副本不会起到任何作用，问题就在于任何系统都不能保证其稳定运行...水印相关概念 在讲解水印备份之前，我们必须要先搞清楚几个关键的术语以及它们的含义，下面我用一张图来示意 Kafka 分区副本的位移信息： 如上图所示，绿色部分表示已完全备份的消息，对消费者可见，紫色部分表示未完全备份的消息...remote LEO 值有什么用呢？ 它是决定 HW 值大小的关键，当 HW 要更新时，就会对比 LEO 值（也包括 leader LEO），取最小的那个做最新的 HW 值。...以下介绍 LEO 和 HW 值的更新机制： LEO 更新： leader 副本自身的 LEO 值更新：在 Producer 消息发送过来时，即 leader 副本当前最新存储的消息位移位置 +1； follower...，下面我用图来说明存在的问题： 数据丢失 前面也说过，leader 中的 HW 值是在 follower 下一轮 fetch RPC 请求中完成更新的，如上图所示，有副本 A 和 B，其中 B 为 leader
，其余都是 follower 副本，不断地发送 fetch 请求给 leader 副本以同步消息，如果 leader 在整个集群运行过程中不发生故障，follower 副本不会起到任何作用，问题就在于任何系统都不能保证其稳定运行...水印相关概念 在讲解水印备份之前，我们必须要先搞清楚几个关键的术语以及它们的含义，下面我用一张图来示意 Kafka 分区副本的位移信息： ?...remote LEO 值有什么用呢？ 它是决定 HW 值大小的关键，当 HW 要更新时，就会对比 LEO 值（也包括 leader LEO），取最小的那个做最新的 HW 值。...以下介绍 LEO 和 HW 值的更新机制： LEO 更新： leader 副本自身的 LEO 值更新：在 Producer 消息发送过来时，即 leader 副本当前最新存储的消息位移位置 +1； follower...前面也说过，leader 中的 HW 值是在 follower 下一轮 fetch RPC 请求中完成更新的，如上图所示，有副本 A 和 B，其中 B 为 leader 副本，A 为 follower
这些问题都很正常，在开始接触和使用时总会有这样或那样的问题。一般情况下，不做了解，使用各种默认的推荐值，也是可以 work 的。但是我们要优雅的提升自己的姿(知)势(识)。...学习其背后的原理，至少在遇到一般的问题时，能够分析和处理问题，做到心中有数。 什么时候使用消息队列？...=1 min.insync.replicas = 1 unclean.leader.election.enable = false 当配置为 acks=1 时，即 leader 接收消息后回 ack，这时会出现消息丢失的问题...同时也受到 broker 上消息保留时间的影响和位移保留时间的影响。不能保证一定能消费到 topic 起始位置的消息。 如果设置为 newest 则代表访问 commit 位置的下一条消息。...如果发生 consumer 重启且 autocommit 没有设置为 false, 则之前的消息会发生丢失，再也消费不到了。
这些问题都很正常，在开始接触和使用时总会有这样或那样的问题。一般情况下，不做了解，使用各种默认的推荐值，也是可以 work 的。但是我们要优雅的提升自己的姿(知)势(识)。...如果在接口处理过程中，顺序的处理不同的步骤，非常繁琐。我们可以批量的通知各个步骤(异步),无需返回直接处理当次的支付其他逻辑(解耦)。...当 Producer 发送一条消息到 broker 中, 会根据分配 partition 规则选择被存储到哪一个 partition, 如果 partition 规则设置的合理，消息会均匀的分布到不同的...同时也受到 broker 上消息保留时间的影响和位移保留时间的影响。不能保证一定能消费到 topic 起始位置的消息。 如果设置为 newest 则代表访问 commit 位置的下一条消息。...如果发生 consumer 重启且 autocommit 没有设置为 false, 则之前的消息会发生丢失，再也消费不到了。
报存压缩消息的方法发生了变化 v1把多条消息进行压缩后在保存到外层消息的消息体字段中 v2 对整个消息集合进行压缩，压缩效果好与前者(2) 何时压缩在kafka中可能发生压缩的地方：生产者端和Broker...提交位移消息时会使用这个主题B ：位移提交得分方式有两种:手动和自动提交位移。...(3) 何时会触发重平衡A ：组成员数量发生变化B ：订阅主题数量发生变化C ：订阅主题分区数发生变化(4) 要避免哪些重平衡最常见的是消费者数发生变化触发的重平衡，其他的重平衡是不可避免的，但消费者数量变化是可避免的...(2) 作用及特点提交位移的作用：提交位移主要是为了表征Consumer的消费进度，这样当Consumer发生故障重启后，能够从kafka中读取之前提交的位移值，从相应的位置继续消费，避免从头在消费一遍...B ：时间维度：可以给定一个时间，让消费者吧位移调整成大于该时间的最小位移；亦可以给出一段时间间隔，如30分钟，然后让消费者直接将位移调回30分钟之前的位移值。
再考虑另外一种情形，位移提交的动作是在消费完所有拉取到的消息之后才执行的，那么当消费 x+5 的时候遇到了异常，在故障恢复之后，我们重新拉取的消息是从 x+2 开始的。...我们可以通过减小位移提交的时间间隔来减小重复消息的窗口大小，但这样并不能避免重复消费的发送，而且也会使位移提交更加频繁。 ?...按照一般思维逻辑而言，自动提交是延时提交，重复消费可以理解，那么消息丢失又是在什么情形下会发生的呢？ 结合上图中的情形。...关键的是这里的第二个方法和第三个方法中的 callback 参数，它提供了一个异步提交的回调方法，当位移提交完成后会回调 OffsetCommitCallback 中的 onComplete() 方法。...为此我们可以设置一个递增的序号来维护异步提交的顺序，每次位移提交之后就增加序号相对应的值。
什么意思呢，就是说当按照参数标准成功完成消息备份（成功同步给follower replica后）才会更新HW的值，代表消息理论上已经不会丢失，可以认为“已提交”。...# HW更新 follower HW 更新遵从最开始说的那个规律，在日志成功写入，LEO更新之后，就会尝试更新自身HW的值的，这个尝试发生在收到FETCH响应时会比较本地HW值和leader中的HW值，...但是follower 的HW值，说实话并没有什么卵用，说到用处的话应该是为称为leader做准备吧。相对来说leader 的HW值才是业务中所关心的，它决定了consumer端可消费的进度。...具体来说是这样的一种情况，首先很多时候是leader 成功写入消息就完成对于producer的成功写入响应的，在这种情形下当完成第一轮写入，成功返回后follower 挂掉了，然后HW未更新，当重启时会做日志截断...，所以实际上HW值是比leader小的，然后正要同步消息的时候，leader挂了，然后刚才重启的follower成为了leader，之前的leader 重启后就会更新HW值为最小值，所以就导致了刚才那条消息的丢失
在特定的微分方程求解过程中，比如碰撞、车辆刹车，这种特殊运动时间简单的时序求解不够完善，故需要用到一个ode求解器的事件(Event)属性 首先假定一个微分方程 dy1=y2 dy2=y1+1 其中y1...=0是否成立 % 如果我们要求检测Y=0的点，设置value=Y % 这里我们要检测Y=4，那么就设置value=Y-4 % isterminal检测到指定条件时，是否终止ode45函数的运行 % 1表示终止...，0表示继续 % 在我们这个问题上，我们只要检测到零点时就停止程序 % direction：value过零点检测的方向 % -1表示由正到负，+1表示由负到正 在用一个例子来说明，选择一个用到简单微分方程的物理情景...[T,X]=ode45('fun',[0,15],[0 0]); 返回的X中的最后一列就是我想要的值； X(end) ans = 31.2997 但假如我想知道当竖直向下的位移刚好=100米时的时间和速度...现在我的做法是先将解一个充分大的时间，然后在里面找位移在100两侧的时间和速度，再通过插值得到位移刚好=100时的时间和速度。但这样很麻烦，也不见得准确，MATLAB有什么自带的语句能实现这个功能吗？
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