Kafka 是一种分布式流式处理平台，它使用了一些机制来避免消息的重复消费，包括以下几种方式： ◆消息偏移量(Offset)管理： Kafka 使用消息偏移量(Offset)来唯一标识每条消息。...消费者在消费消息时，可以保存已经消费过的消息偏移量，然后在消费新消息时，从上一次消费的偏移量开始，避免重复消费。...每个消费者组都有唯一的消费者组 ID，并且每个消费者在消费时只能消费属于该消费者组的某个分区(Partition)中的消息。这样，不同的消费者组可以独立消费消息，互不干扰，避免了重复消费。...这样，即使消费者在消费过程中发生错误，也可以通过提交确认消息的方式来避免重复消费。消费者可以设置自动提交确认或手动提交确认的方式，根据具体的需求来选择。...幂等性生产者通过在发送消息时为每条消息分配唯一的序列号，并在消息的生命周期内对消息进行去重和幂等性校验，避免了重复发送相同消息。
通常我们会将这种多余的计算行为称之为过度计算或重复计算。本文将介绍如何减少（ 甚至避免 ）类似的情况发生，从而改善 SwiftUI 应用的整体表现。...objectWillChange 之间的关联。...只要多检查代码，清除掉这些没有使用的声明，就可以避免因此种方式产生重复计算。...为了避免产生重复计算，通过优化构造参数的设计，让实例仅在真正需要更新时才发生变化。 由于创建视图类型实例的操作异常地频繁，因此一定不要在视图类型的构造函数中进行任何会对系统造成负担的操作。...，可以考虑将闭包发送到后台队列 总结 本文介绍了一些在 SwiftUI 中如何避免造成视图重复计算的技巧，除了从中查找是否有能解决你当前问题的方法外，我更希望大家将关注点集中于这些技巧在背后对应的原理。
宏观的差异，RabbitMQ与Kafka只是功能类似，并不是同类 RabbitMQ是消息中间件，Kafka是分布式流式系统。...，客户端可以选择从该日志开始读取的位置，高可用（Kafka群集可以在多个服务器之间分布和群集） 无队列，按主题存储 Kafka不是消息中间件的一种实现。...它只是一种分布式流式系统，Kafka的存储层是使用分区事务日志来实现的。 Kafka没有实现队列。Kafka按照类别存储记录集，并且把这种类别称为主题（topic）。...在消费同一个主题的多个消费者构成的组称为消费者组中，通过Kafka提供的API可以处理同一消费者组中多个消费者之间的分区平衡以及消费者当前分区偏移的存储。...Kafka Kafka使用的是傻瓜式代理和智能消费者模式。 消费者组中的消费者需要协调他们之间的主题分区租约（以便一个具体的分区只由消费者组中一个消费者监听）。
mysql在存在主键冲突或者唯一键冲突的情况下，根据插入策略不同，一般有以下三种避免方法。...1 warning (0.01 sec) Records: 2 Duplicates: 1 Warnings: 1 如下，可以看到只插入了(6,'dd',5)这条，同时有一条warning提示有重复的值...，则在出现重复值的行执行UPDATE；如果不会导致重复的问题，则插入新行，跟普通的insert into一样。...结论： 这三种方法都能避免主键或者唯一索引重复导致的插入失败问题。 insert ignore能忽略重复数据，只插入不重复的数据。...id的改变；insert ... on duplicate key update在遇到重复行时，会直接更新原有的行，具体更新哪些字段怎么更新，取决于update后的语句。
Kafka 是对分区进行读写的，对于每一个分区的消费，都有一个 offset 代表消息的写入分区时的位置，consumer 消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的 offset 提交一下...数据 1/2/3 依次进入 kafka，kafka 会给这三条数据每条分配一个 offset，代表这条数据的序号，我们就假设分配的 offset 依次是 152/153/154。...消费者从 kafka 去消费的时候，也是按照这个顺序去消费。假如当消费者消费了 offset=153 的这条数据，刚准备去提交 offset 到 zookeeper，此时消费者进程被重启了。...幂等性，即一个请求，给你重复来多次，确保对应的数据是不会改变的，不能出错。...如果消费过了，那不处理了，保证别重复处理相同的消息即可。 设置唯一索引去重
如何避免接口重复请求 防抖节流方式（不推荐） 使用防抖节流方式避免重复操作是前端的老传统了，不多介绍了 import { ref } from 'vue'; import axios from 'axios...vue'; import axios from 'axios'; const laoding = ref(false); function fetchData() { // 接口请求中，直接返回，避免重复请求...axios.CancelToken取消重复请求 axios其实内置了一个取消重复请求的方法： axios.CancelToken ，我们可以利用 axios.CancelToken 来取消重复的请求，爆好用...首先，我们要知道，aixos有一个config的配置项，取消请求就是在这里面配置的。...cancelTokenSource.token}) // .then(response => { laoding.value = fasle }) } 我们测试下，如下图：可以看到，重复的请求会直接被终止掉
问题： 程序里需要监视某个目录下的文件变化情况: 一旦目录中出现新文件或者旧的文件被覆盖，程序需要读取文件内容并进行处理；但在实际处理中发现当一个文件产生变化时，Change事件被反复触发了好几次。...这样可能的结果是造成同一文件的重复处理。 解决方法： 针对上面的问题，于是写了一个可以延迟FileSystemWatcher发出的事件的Class DelayFileSystemWatcher。
什么是 Kafka Apache Kafka 是一个开源，分布式，可伸缩的发布-订阅消息系统。 负责该软件的组织是 Apache Software Foundation。...对于需要系统之间集成的不同企业基础架构，它变得越来越有价值。 希望集成的系统可以根据其需求发布或订阅特定的Kafka主题。...Kafka受事务日志的影响， Apache Kafka 背后的思想是成为可伸缩的消息队列，其结构类似于事务日志。 这个平台被指定为实时数据流。 Kafka 允许组织特定主题下的数据。...您可以通过在本地系统中安装 Kafka 轻松学习 Kafka，而Kinesis并非如此。 Kinesis 中的定价取决于您使用的分片数量。如果您打算长时间保留邮件，则还必须支付额外的费用。...对于 Kafka，费用主要取决于您使用的 Broker 的数量。Kafka还需要一个DevOps团队进行维护，这有时成本很高。
前言 关于Kafka的一个灵魂拷问：它为什么这么快？或者说，为什么它能做到如此大的吞吐量和如此低的延迟？...关于基数树的原理可以参见英文维基，这里就不细说了。 img 接下来就可以把Kafka扯进来了。 Kafka对page cache的利用 Kafka为什么不自己管理缓存，而非要用page cache？...图中没有画出来的还有leader与follower之间的同步，这与consumer是同理的：只要follower处在ISR中，就也能够通过零拷贝机制将数据从leader所在的broker page cache...img 关于Kafka的磁盘存储机制，可以参见美团技术团队的大作 https://tech.meituan.com/2015/01/13/kafka-fs-design-theory.html。...注意事项与相关参数 对于单纯运行Kafka的集群而言，首先要注意的就是为Kafka设置合适（不那么大）的JVM堆大小。
一个6年工作经验的小伙伴，被问到这样一个问题，说Kafka是如何避免消息重复消费的？面试完之后，这位小伙伴来找到我，希望我能给一个思路。今天，我给大家分享一下我的思路。...另外，我花了很长时间，准备了一份500页的PDF面试资料文档和一份10W字的Java总结面试题和答案， 1、原因分析 我认为，导致Kafka消息重复消费有以下两个原因： 第1个原因是：Kafka消费端重复提交导致消息重复消费...Kafka的消费者是通过offSet标记来维护当 前已经消费的数据，每消费一批数据，Broker就会更新offSet的值，避免重复消费。...而默认情况下，消息消费完以后，会自动提交Offset的值，避免重复消费。...以上就是我对Kafka避免消息重复消费的解决思路。 最后，我把之前分享的视频全部整理成了文字，希望能够以此来提高各位粉丝的通过率。 我是被编程耽误的文艺Tom，只弹干货不掺水！
欢迎您关注《大数据成神之路》 前言 关于Kafka的一个灵魂拷问：它为什么这么快？ 或者说，为什么它能做到如此大的吞吐量和如此低的延迟？...接下来就可以把Kafka扯进来了。 Kafka对page cache的利用 Kafka为什么不自己管理缓存，而非要用page cache？...图中没有画出来的还有leader与follower之间的同步，这与consumer是同理的：只要follower处在ISR中，就也能够通过零拷贝机制将数据从leader所在的broker page cache...注意事项与相关参数 对于单纯运行Kafka的集群而言，首先要注意的就是为Kafka设置合适（不那么大）的JVM堆大小。...从上面的分析可知，Kafka的性能与堆内存关系并不大，而对page cache需求巨大。
题目 给你一个字符串 s 和一个整数数组 cost ，其中 cost[i] 是从 s 中删除字符 i 的代价。 返回使字符串任意相邻两个字母不相同的最小删除成本。...请注意，删除一个字符后，删除其他字符的成本不会改变。...示例 2： 输入：s = "abc", cost = [1,2,3] 输出：0 解释：无需删除任何字母，因为字符串中不存在相邻两个字母相同的情况。...解题 相同的连续字符，留下最大花费的 class Solution { public: int minCost(string s, vector& cost) { int sum...MAX = max(MAX, cost[i]);//最后留下最大花费的 } else { sum += temp-MAX;//留下最大花费的 temp
面试官：今天我想问下，你觉得Kafka会丢数据吗？...候选者：嗯，使用Kafka时，有可能会有以下场景会丢消息 候选者：比如说，我们用Producer发消息至Broker的时候，就有可能会丢消息 候选者：如果你不想丢消息，那在发送消息的时候，需要选择带有...候选者：嗯，到这里其实我已经说了三个场景了，分别是：producer -> broker ，broker->broker之间同步，以及broker->磁盘 候选者：要解决上面所讲的问题也比较简单，这块也没什么好说的...候选者：我们这边是这样实现的： 候选者：一、从Kafka拉取消息（一次批量拉取500条，这里主要看配置）时 候选者：二、为每条拉取的消息分配一个msgId（递增） 候选者：三、将msgId存入内存队列...候选者：七、系统即便挂了，在下次重启时就会从sortSet队首的消息开始拉取，实现至少处理一次语义 候选者：八、会有少量的消息重复，但只要下游做好幂等就OK了。
下面我列出这些MQ之间的对比数据和资料。 第一部分：RabbitMQ,ActiveMq,ZeroMq比较 1、 TPS比较 一 ZeroMq 最好，RabbitMq 次之， ActiveMq 最差。...http://www.docin.com/p-462677246.html 第二部分：kafka和RabbitMQ的比较 关于这两种MQ的比较，网上的资料并不多，最权威的的是kafka的提交者写一篇文章...比kafka成熟，在可用性上，稳定性上，可靠性上，RabbitMq超过kafka 2、 Kafka设计的初衷就是处理日志的，可以看做是一个日志系统，针对性很强，所以它并没有具备一个成熟MQ应该具备的特性...3、 Kafka的性能（吞吐量、tps）比RabbitMq要强，这篇文章的作者认为，两者在这方面没有可比性。...这里在附上两篇文章，也是关于kafka和RabbitMq之间的比较的： 1、http://www.mrhaoting.com/?
通过在多个总线之间传输相同的消息，可以显著降低因单个总线故障导致的消息丢失问题。 电气噪声与信号质量监控：CAN网络可能受到电磁干扰（EMI）或其他电气问题的影响，导致信号传输异常。...3、避免消息重复的策略 3.1 消息唯一标识符管理 使用时间戳：为每条消息添加时间戳或唯一标识符，可以避免在网络上出现重复的消息。...当某条消息已被接收并处理时，可以记录该消息的标识符，避免在未来重复处理相同的消息。 序列号：为每条发送的消息分配一个递增的序列号。接收方可以使用序列号来判断是否收到重复消息，并避免重复处理。...确认机制有助于确保消息不会被丢失，并避免在网络中产生重复消息。 去重算法：在接收方，可以实现去重算法来检查消息是否重复。通过缓存和比较消息的ID、时间戳、序列号等，避免重复消息的处理。...3.3 节点状态跟踪 设计网络中每个节点的健康状态监控机制，防止因为节点故障（如掉线、重启等）导致的消息重复发送。 在节点恢复后，首先检查消息队列，避免重复发送相同的消息。
一种处理办法是依赖Kafka对消息时间戳的支持，但是这个解决办法不够完美，因为涉及到了猜测时间和重复消费的问题。 ?...（点击查看大图） 于大型的数据中心，这样会明显的增加运营成本。而理想的情况是，每一对儿数据中心原则上应该只有一个MM集群。...因此每个Target数据中心只需要一个Connect集群，在该对数据中心上复制的所有Kafka集群都可以由一个MM V2集群处理。 ?...也就是说，当前的MM2在源和目标集群之间复制数据时只能提供至少一次语义，下游可能存在重复记录。 来看一下跨集群复制上在哪个环节会出现数据重复。...其实和其他流数据处理系统一样，在MM V2中，我们有一个"__checkpoint" Topic是在Target集群上的，它是用来来跟踪Source的Consumer状态。
但这个架构最大的问题在于浪费一个集群，并且 Kafka 的故障转移很难完全做到既不丢数据，也无重复数据。我们只能尽量减少这些问题的发生，但是无法完全避免。...如果用户向一个数据中心生产数据，从另外一个数据中心消费数据，生产的数据可能还没有镜像到另外一个数据中心。 多数据中心重复消费问题。要小心避免同一条消息被镜像到两个或多个数据中心，被消费多次。...如 MirrorMaker2 就是通过在目标集群的Topic上中带 Kafka 实例 ID 来避免循环镜像。或者通过消息 Head 中包含数据中心信息，从而避免循环镜像。...不需要在消费者之间进行协调，避免了再均衡。...随着数据中心故障的不可避免，作为核心数据链路中的 Kafka 的高可用也得到更多的重视。
经了解确认, github项目有一系列的社区管理实践和工具的辅助，这种情况很少发生。下面是几种常见的避免重复劳动的机制： 1....项目维护者的角色 项目维护者会监控issue和PR的状态，他们有责任管理任务的分配和进度，避免重复工作的发生。在某些情况下，维护者会直接指派任务给特定的贡献者，这样可以直接避免重复劳动。 4....社区沟通 在开源社区，透明和开放的沟通是非常重要的。贡献者之间以及贡献者与维护者之间的沟通可以通过issue评论、拉取请求、讨论版（Discussions）等方式进行。...这种沟通方式有助于贡献者了解哪些任务已经有人在做，从而避免重复工作。 5....这个过程鼓励贡献者之间的合作而不是竞争。 结论 尽管理论上可能会有重复劳动的情况出现，但是通过上述机制，开源社区通常能够有效地管理和减少这种情况。这些实践不仅提高了效率，也增强了社区的协作和沟通。
本文的目的是让读者快速了解Kafka与消息队列之间的关系，告诉读者为什么会考虑使用它的原因。以下为译文。 Kafka最初是由Linkedin社区开发的一项技术。...平时你可能不太关注这些问题，但是当你想要采用响应式编程风格而不是命令式编程风格时，上述这些就是你需要进行关注的了。 命令式编程和响应式编程之间的区别 命令式编程是我们一开始就采用的编程类型。...从消息队列到Kafka 为了理解Kafka会给你的架构带来什么，让我们先谈论一下消息队列。我们之所以从消息队列开始，是因为我们将讨论它的局限性，然后看看Kafka是如何解决这些问题的。...Kafka的消费者团体在向Kafka询问关于某个话题的信息时，将自己定位于Kafka。Kafka将会记录哪些消息(偏移量)被传送到哪个消费者组，这样它就不会再为它服务了。...总结 Kafka还有其它很多的功能，比如它是如何管理扩展(分区)的、为可靠消息传递提供了哪些配置选项等等，但我希望这篇文章足够好，让你明白为什么你会考虑采用Kafka而不是好的“ol消息队列”。
1、请说明什么是Apache Kafka? Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和重复的日志服务。...7、解释Kafka的用户如何消费信息? 在Kafka中传递消息是通过使用sendfile API完成的。它支持将字节从套接口转移到磁盘，通过内核空间保存副本，并在内核用户之间调用内核。...8、解释如何提高远程用户的吞吐量? 如果用户位于与broker不同的数据中心，则可能需要调优套接口缓冲区大小，以对长网络延迟进行摊销。...9、解释一下，在数据制作过程中，你如何能从Kafka得到准确的信息? 在数据中，为了精确地获得Kafka的消息，你必须遵循两件事: 在数据消耗期间避免重复，在数据生产过程中避免重复。 ...在大多数队列系统中，作为生产者的类无法做到这一点，它的作用是触发并忘记消息。broker将完成剩下的工作，比如使用id进行适当的元数据处理、偏移量等。
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