Kafka 中的消息是以主题为基本单位进行归类的，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区，分区的数量可以在主题创建的时候指定，也可以在之后修改。每条消息在发送的时候会根据分区规则被追加到指定的分区中，分区中的每条消息都会被分配一个唯一的序列号，也就是通常所说的偏移量（offset），具有4个分区的主题的逻辑结构见下图。
之前我们已经对Kafka的日志结构做了基本的讲解，相信大家也都有了一定的了解了。今天我们接着来讲kafka日志管理的部分，Kafka日志加载与恢复。
经过前 5 篇文章的介绍，估么着小伙伴们已经对消息生产和消费的流程应该有一个比较清晰的认识了。当然小伙伴们肯定也比较好奇，Kafka 能够处理千万级消息，那它的消息是如何在 Partition 上存储的呢？今天这篇文章就来为大家揭秘消息是如何存储的。本文主要从消息的逻辑存储和物理存储两个角度来介绍其实现原理。
对于Kafka中的分区而言，它的每条消息都有唯一的offset，用来表示消息在分区中对应的位置。对于消费者而言，它也有一个offset的概念，消费者使用offset来表示消费到分区中某个消息所在的位置。在Kafka中其实有关于offset有两个含义。我这里主要分享消费者提交offset问题。首先我们来看一下issue：https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/issues/195，涉及到问题：Why CommitOffsets() does not increment the offset like Commit()【为什么CommitOffsets和Commit方法一样不能增加offset】。里面有个正确答案：提交的offset等于msg.offset+1。为什么是这样的呢？我们来深入了解一下。
LevelDB 的键值对内容都存储在扩展名为 sst 的 SSTable 文件中，SSTable 的磁盘文件结构比较复杂，读者在阅读本节之前要做好心理准备。如果有任何看得不明白的地方，一定要在下方的问答区及时提问。
Apache Kafka是由LinkedIn采用Scala和Java开发的开源流处理（open source、 stream-processing）平台，该项目旨在提供统一的、高吞吐量、低延迟的平台来处理实时数据流。
Kafka作为一个高性能的消息队列中间件，有着高效的消息存储方式。我们知道在Kafka中，消息是以topic的形式进行逻辑上的隔离，一个topic又可以分为多个分区，当我们发送消息的时候，会根据某种规则（可以是默认规则，也可以是自定义规则），把消息存储到某个分区当中，同时消息会被分配一个序列号，也就是我们常说的offset，这个offset是一个不断递增的数值。
大家好，后续会介绍Range单元格对象的常用属性，本节介绍两个简单属性，即Value属性和Offset属性。
如上图所示、kafka 中消息是以主题 topic 为基本单位进行归类的，这里的 topic 是逻辑上的概念，实际上在磁盘存储是根据分区存储的，每个主题可以分为多个分区、分区的数量可以在主题创建的时候进行指定。例如下面 kafka 命令创建了一个 topic 为 test 的主题、该主题下有 4 个分区、每个分区有两个副本保证高可用。
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作者 ｜ V8 团队 译者 ｜ 王强 策划 ｜ 蔡芳芳 V8 引入全新的非优化 JS 编译器：Sparkplug 想要编写高性能的 JavaScript 引擎，光是有高度优化的编译器（如 TurboFan）是不够的。特别是对于短生命周期的会话（例如加载网站或命令行工具），在高优化编译器开始优化之前就已经有很多工作要做，更没有时间去生成什么优化代码了。 正因如此，自 2016 年起，我们不再跟踪综合基准测试（如 Octane）的成绩，而是转而去衡量实际场景中的性能表现。并且从那时起，我们就一直在努力研究如何提
Kafka作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而Kafka在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲kafka日志结构的基础。
Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。
---前面的文章里面，仔细讲了在linux系统对文件的读写操作以及文件管理，为今天要讲的内容作了铺垫（如果您是刚接触这方面的内容，可以先看我之前写的文章，有错误的地方，还望指出来，在这里先说一声谢谢）。好了废话不多说，直接进入主题。
前言 本篇文章是AndroidMsky的投稿，本篇文章主要讲解了对一个自定义View的实现，效果并不复杂，但是思路却很清晰，而且总结的很详细，相信会对不少开发者有帮助，希望大家多多学习。 另外，昨天在拍婚纱，有个活动，需要120个祝福，我老婆说，要这么多呀，我说，分分钟就搞定，刚发没多久，就凑齐了，非常感谢大家的祝福~也让我成功在老婆面前装了个逼，所以，非常感谢大家，后面一定多写好的文章来感谢大家~ 最近在掘金这个干货平台上发了几篇博文,看掘金APP中文章数据的数字滚动起来很动感，效果很棒， 于是，我决定把
来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/
摘要：消息存储对于每一款消息队列都非常重要，那么Kafka在这方面是如何来设计做到高效的呢？ Kafka这款分布式消息队列使用文件系统和操作系统的页缓存（page cache）分别存储和缓存消息，摒弃了Java的堆缓存机制，同时将随机写操作改为顺序写，再结合Zero-Copy的特性极大地改善了IO性能。而提起磁盘的文件系统，相信很多对硬盘存储了解的同学都知道：“一块SATA RAID-5阵列磁盘的线性写速度可以达到几百M/s，而随机写的速度只能是100多KB/s，线性写的速度是随机写的上千倍”，由此可以看出对磁盘写消息的速度快慢关键还是取决于我们的使用方法。鉴于此，Kafka的数据存储设计是建立在对文件进行追加的基础上实现的，因为是顺序追加，通过O(1)的磁盘数据结构即可提供消息的持久化，并且这种结构对于即使是数以TB级别的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。在理想情况下，只要磁盘空间足够大就一直可以追加消息。此外，Kafka也能够通过配置让用户自己决定已经落盘的持久化消息保存的时间，提供消息处理更为灵活的方式。本文将主要介绍Kafka中数据的存储消息结构、存储方式以及如何通过offset来查找消息等内容。
前言： 之前对POF基本原理、POF交换机源码结构进行解读，但是，要想完成POF交换机的二次开发和拓展，有必要对POF交换机特有的数据包处理流程、POF交换机和控制器交互模式进行了解，本节对数据包处理
由于各种姿势，照明和遮挡，在不受限制的环境中进行人脸检测和对齐具有挑战性。 最近的研究表明，深度学习方法可以在这两项任务上取得令人印象深刻的性能。 在本文中，我们提出了一个深层级联的多任务框架，该框架利用它们之间的固有关联性来提高其性能。 特别是，我们的框架采用了三级精心设计的深层卷积网络的级联结构，这些网络以粗糙到精细的方式预测面部和界标的位置。 此外，在学习过程中，我们提出了一种新的在线硬样本挖掘策略，该策略可以自动提高性能，而无需手动选择样本。 我们的方法在具有挑战性的FDDB和WIDER FACE基准用于面部检测，以及AFLW基准用于面部对准方面，具有比最新技术更高的准确性，同时保持了实时性能。
HatVenom是一款功能强大的本地Payload生成和Shellcode注入工具，可以帮助广大研究人员针对多种常见操作系统平台或架构进行渗透测试研究。
对输入流操作：seekg（）与tellg（） 对输出流操作：seekp（）与tellp（） 下面以输入流函数为例介绍用法： seekg（）是对输入文件定位，它有两个参数：第一个参数是偏移量，第二个参数是基地址。 对于第一个参数，可以是正负数值，正的表示向后偏移，负的表示向前偏移。而第二个参数可以是： ios：：beg：表示输入流的开始位置 ios：：cur：表示输入流的当前位置 ios：：end：表示输入流的结束位置 tellg（）函数不需要带参数，它返回当前定位指针的位置，也代表着输入流的大小。
参考：牛客网 C++高薪求职项目《Linux高并发服务器开发》1.23 lseek函数
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这里以《神仙道》中某一人物资源为例子，它的每一个动作都经过了处理，以中心点为基准点（这样就不需要程序来控制偏移量了，否则程序要改变bitmapData时还需要改变bitmap的坐标）。
CentOS 5.3中编译安装Apache日志默认是不切割的，需要用用工具Cronnolog进行日志切割。
锁可以属于本地系统上的进程，也可以属于本地系统是NFS服务器的NFS客户端系统上的进程。
复制分为连接建立，数据同步（sync）和命令传播（command propagate）三个阶段
内存对齐是计算机编程中的一个重要概念，它确保了高效的内存访问，并有可能在各种性能关键型系统和应用中产生可观的性能提升。
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引用一句经典的话：“UNIX下一切皆文件”。 文件是一种抽象机制，它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。
论文：https://arxiv.org/pdf/2202.01731v1.pdf
译自：BPF for storage: an exokernel-inspired approach
原文链接：https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/14666082.html
1）将内存看做缓存，内存中存储此时正在运行的数据，其他数据存到磁盘，当需要使用时再换入内存，内存不够时将不用的换出到磁盘。
kafka将消息抽象归纳一个主题，一个主题就是对消息的一个分类，生产发送消息到特定主题，消费者订阅主题进行消费
近期会写关于《Linux C/C++多进程同时写一个文件》的系列文章，主要是探索在Linux下非亲缘关系的多进程和具有亲缘关系的多进程同时写一个文件的问题。例如，当两个进程同时写一个文件，那么写入结果是怎样的呢？是否会出现数据丢失的情况？是否会出现覆盖？是否会出现错乱？
list_entry()有着内核第一宏的美称，它被设计用来通过结构体成员的指针来返回结构体的指针。现在就让我们通过一步步的分析，来揭开它的神秘面纱，感受内核第一宏设计的精妙之处。
Linux 文件 IO 操作指的是在 Linux 系统上对文件进行读取和写入的操作。它是通过与文件系统交互来读取和写入文件中的数据。
Philippe 首先介绍道，在最近的视频编解码器中，环路后处理滤波已经成为一种至关重要的组件。它可以减少压缩伪影，并减少与原始样本的失真。AVC 首先引入了去块滤波器，之后 HEVC 额外引入了 Sample Adaptive Offset 后处理滤波器，以减少振铃效应和颜色偏差。最近发布的 VVC 标准设计了一种自适应的环路滤波器，使用基于维那滤波器的自适应滤波系数，来最小化重建像素和原始像素之间的 MSE。
日期/时间的处理是平时开发中非常常见的场景，若只是简单的格式化场景那就还好，一旦涉及到时区、跨地域跨时区时间转换场景，甚至当还有GMT时间、UTC时间等一堆概念堆上来的时候，总是心理发虚，招架不住。
上述 父容器 的定位 不一定是 绝对定位 , 其它类型的定位也可以 , 在本博客的示例中 , 使用的就是 相对定位 ;
如果 绝对定位 的元素 的 父级元素 没有定位 , 那么会 一直向上查找有定位的父级元素 , 直到浏览器 ;
IOR是一个并行的IO基准，可用于测试使用各种接口和访问模式的并行存储系统的性能。接口和访问模式的并行存储系统的性能。IOR资源库还包括mdtest基准，专门测试不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。在不同目录结构下存储系统的元数据峰值速率。这两个基准都使用一个共同的并行 I/O抽象后端，并依靠MPI进行同步。本文档由两部分组成。用户文档包括安装说明（Install），初学者教程（IOR的第一步），以及关于IOR的运行时选项的信息。开发者文档包括用Doxygen生成的代码文档和一些关于与Travis的连续整合的说明。IOR/mdtest用户和开发者文档的许多方面都是不完整的，我们鼓励贡献者 鼓励贡献者直接评论代码或在此基础上扩展文档。
2. 所有的同步副本写入了消息时，才会被认为已经提交 3. 只要有一个副本是活跃的消息就不会丢失 4. 消费者只能提取已经提交的消息
说到文件，用惯了图形化操作系统的我们，第一反应是：文件夹中的一个个图标。但现代操作系统鼻祖 —— Unix 最初设计“文件”时，对其定义远不止于此。即使在今天的 Linux、MacOS 、Windows 的应用开发者眼里，文件的范围也要更大的多。
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