程序中的Kafka中服务器有哪些接点呢？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-06-08 00:51 标签： 为什么要在服务器上跑程序

这里，第一列是Kafka消息键，第二列是消息值，是java.lang.String格式。 注意，输出实际上是连续的更新流，其中每个数据记录（如上面输出中的每一行）是每个单词的更新计数。 对于具有相同键的多个记录，后的每条统计记录都是前一次的更新。
现在，您可以向streams-file-input主题写入更多输入消息，并观察添加到

本文介绍了如何从kafka服务器获取主题中的所有消息的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

我想从服务器中的某个主题开始获取所有消息.

使用上述控制台命令时，我希望能够从一开始就获取主题中的所有消息，但是我无法从一开始就使用Java代码来消耗主题中的所有消息.

最简单的方法是启动使用者并耗尽所有消息.现在，我不知道您的主题中有多少个分区以及您是否已经有一个现有的消费者组，但是您有几个选择:

2)否则，您可以在新的消费群体中启动一些消费群体.您不必担心寻找.

PS:如果您对Kafka有更多疑问，请记住以后提供有关您的设置的更多详细信息.很多事情取决于您如何配置基础架构和应用程序.您希望它的状态如何，因此会因情况而异.

这篇关于如何从kafka服务器获取主题中的所有消息的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！

d全局唯一且自增，如何实现？

  • 美团Leaf Leaf——美团点评分布式ID生成系统（批发号段）

★如何设计算法压缩一段URL？

通过发号策略，给每一个过来的长地址，发一个号即可，小型系统直接用mysql的自增索引就搞定了。如果是大型应用，可以考虑各种分布式key-value系统做发号器。不停的自增就行了。第一个使用这个服务的人得到的短地址是 第二个是 第11个是 第依次往后，相当于实现了一个62进制的自增字段即可。

常用的url压缩算法是短地址映射法。具体步骤是：

  1. 将长网址用md5算法生成32位签名串，分为4段,，每段8个字符；
  2. 对这4段循环处理，取每段的8个字符, 将他看成16进制字符串与0x3fffffff(30位1)的位与操作，超过30位的忽略处理；
  3. 将每段得到的这30位又分成6段，每5位的数字作为字母表的索引取得特定字符，依次进行获得6位字符串；
  4. 这样一个md5字符串可以获得4个6位串，取里面的任意一个就可作为这个长url的短url地址。

★Dubbo负载均衡策略？

随机、轮询、最少使用、一致性哈希（除了一致性哈希外，都有加权）

  • 常见6种负载均衡算法：轮询，随机，源地址哈希，加权轮询，加权随机，最小连接数。
  • dubbo负载均衡算法：随机，轮询，最少活跃调用数，一致性Hash

Dubbo中Zookeeper做注册中心，如果注册中心集群都挂掉，发布者和订阅者之间还能通信么？

可以，因为dubbo在注册中心挂掉之后，会从原先的缓存中读取连接地址。

★Dubbo完整的一次调用链路介绍？

  1. 然后进入（故障转移集群）/6264
  • ZAB 协议的消息广播过程使用的是一个原子广播协议，类似一个 二阶段提交过程。对于客户端发送的写请求，全部由 Leader 接收，Leader 将请求封装成一个事务 Proposal，将其发送给所有 Follwer ，然后，根据所有 Follwer 的反馈，如果超过半数成功响应，则执行 commit 操作（先提交自己，再发送 commit 给所有 Follwer）。
  • 针对这些问题，ZAB 定义了 2 个原则：
  • ZAB 协议确保那些已经在 Leader 提交的事务最终会被所有服务器提交。
  • ZAB 协议确保丢弃那些只在 Leader 提出/复制，但没有提交的事务。
  • 如果让 Leader 选举算法能够保证新选举出来的 Leader 服务器拥有集群总所有机器编号（即 ZXID 最大）的事务，那么就能够保证这个新选举出来的 Leader 一定具有所有已经提交的提案。

★Dubbo的原理，有看过源码么，数据怎么流转的，怎么实现集群，负载均衡，服务注册和发现，重试转发，快速失败的策略是怎样的 。

  • 第一层：service 层，接口层，给服务提供者和消费者来实现的
  • 第二层：config 层，配置层，主要是对 dubbo 进行各种配置的
  • 第三层：proxy 层，服务代理层，无论是 consumer 还是 provider，dubbo 都会给你生成代理，代理之间进行网络通信
  • 第四层：registry 层，服务注册层，负责服务的注册与发现
  • 第五层：cluster 层，集群层，封装多个服务提供者的路由以及负载均衡，将多个实例组合成一个服务
  • 第六层：monitor 层，监控层，对 rpc 接口的调用次数和调用时间进行监控
  • 第七层：protocal 层，远程调用层，封装 rpc 调用
  • 第八层：exchange 层，信息交换层，封装请求响应模式，同步转异步
  • 第十层：serialize 层，数据序列化层

★一次RPC请求的流程是什么。

  1. 服务消费方（client）调用以本地调用方式调用服务；
  2. client stub接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体；
  3. client stub找到服务地址，并将消息发送到服务端；
  4. server stub根据解码结果调用本地的服务；
  5. 本地服务执行并将结果返回给server stub；
  6. server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方；
  7. client stub接收到消息，并进行解码；
  8. 服务消费方得到最终结果。

★解释什么是MESI协议(缓存一致性)。

MESI协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。它核心的思想是：当CPU写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，即在其他CPU中也存在该变量的副本，会发出信号通知其他CPU将该变量的缓存行置为无效状态，因此当其他CPU需要读取这个变量时，发现自己缓存中缓存该变量的缓存行是无效的，那么它就会从内存重新读取。
（另外一种硬件层面的解决是总线锁）

Zookeeper的用途，选举的原理是什么，适用场景。

用途：类似文件系统的分布式协调服务。

  1. Zookeeper集群中只有超过半数以上的服务器启动，集群才能正常工作；
  2. 在集群正常工作之前，myid小的服务器给myid大的服务器投票，直到集群正常工作，选出Leader；
  1. 客户端注册Watcher到服务端;
  2. 服务端通知客户端数据变更;
  3. 客户端回调Watcher处理变更应对逻辑;

什么叫数据一致性，你怎么理解数据一致性。

  • 一致性又可以分为强一致性与弱一致性。
  • 强一致性可以理解为在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。
  • 弱一致性包含很多种不同的实现，目前分布式系统中广泛实现的是最终一致性。
  • 所谓最终一致性，就是不保证在任意时刻任意节点上的同一份数据都是相同的，但是随着时间的迁移，不同节点上的同一份数据总是在向趋同的方向变化。也可以简单的理解为在一段时间后，节点间的数据会最终达到一致状态。

请思考一个方案，实现分布式环境下的countDownLatch。

zookeeper，判断某个节点下的子节点到达一定数目后，则执行，否则等待。

★用过哪些MQ，怎么用的，和其他mq比较有什么优缺点，MQ的连接是线程安全的吗

MQ系统的数据如何保证不丢失

发送消息后和接收消息后 确认机制 加上持久化

MQ有可能发生重复消费，如何避免，如何做到幂等。

唯一主键，或者使用redis做id，

异步模式的用途和意义。

使用kafka有没有遇到什么问题，怎么解决的。


如何保证消息的有序性。消息处理的有序性。

  • 实时队列采用双队列模式，生产者将行为记录写入Queue1，worker服务从Queue1消费新鲜数据，如果异常则写入Queue2（主要保存异常数据），RetryWorker会监听Queue2，消费异常数据，如果还未处理成功按照一定的策略等待或者将异常数据再写入Queue2，如果数据发生积压可以调整worker的消费游标，从最新数据重新开始消费，保证了最新data得到处理，中间未处理的一段则可以启动backupWorker指定起止游标在消费完指定区间的数据后，backupWorker会自动停止。
  • DB降级开关后，可直接写入redis（storm），同时将数据写入一份到Retry队列，在开启DB降级开关后消费Retry队列中的数据，从而把数据写入到mysql中，达到最终一致性。MYSQL切分为分片为2的N次方，例如原来分为两个库d0和d1均放在s0服务器上，s0同时有备机s1，扩容只要几步骤：确保s0到s1服务器同步顺利，没有明显延迟；s0暂时关闭读写权限；确保s1已经完全同步到s0更新；s1开放读写权限；d1的dns由s0切换到s1；s0开放读写权限。

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