Kafka 在执行消息的写入和读取这么快的原因，其中的一个原因是零拷贝（Zero-copy）技术，下面我们来了解一下这么高效的原因。...它是现代电脑的重要特征之一，允许不同速度的硬件之间直接交互，而不需要占用CPU的中断负载。...DMA传输将一个地址空间复制到另一个地址空间，当CPU 初始化这个传输之后，实际的数据传输是有DMA设备之间完成，这样可以大大的减少CPU的消耗。我们常见的硬件设备都支持DMA，如下图所示： ?...实际数据是由DMA 设备直接发送给对应的协议引擎，从而又减少了一次数据复制。 零拷贝的Java实现 JDK 中的 FileChannel 提供了外部 channel 交互的传输方法。...从上面测试结果可以看出，mmap 和 sendfile 的方式要远远优于传统的文件拷贝。
因为性能是用户体验的一个至关重要的部分，所以必须确保在各种形状和尺寸的设备上提供一致的高质量体验，这也需要优化你的CSS。...本篇文章将涵盖CSS会导致哪些性能问题，以及如何制作不妨碍人们使用的CSS的最佳实践。 目录 CSS是如何工作的？...注意CSS的大小 优先考虑关键的CSS 使用高效的CSS动画 使用CSS优化字体加载 不用担心CSS选择器的速度问题。 CSS是如何工作的？...压缩文件可以显著提高速度，许多托管平台和CDN都会在默认情况下对资产进行压缩编码（或者你可以轻松配置）。服务器和客户端交互中使用最广泛的压缩格式是Gzip。...这样浏览器就可以优化页面独立部分的渲染（样式、布局和绘制操作）以提高性能。 contain 属性在包含许多独立小组件的页面上非常有用。可以使用它来防止每个小组件内的更改在小组件的边界框外产生副作用。
确认提升性能重要方式 首先，你需要知道需要修复什么，然后再开始修复它。同样的规则也适用于这里。例如，如果您的应用程序通过网络接收数据存储。...避免堵塞 尽可能使用异步是一个关键的性能路径，如果你堵塞了一个网络调用， 你不仅是堵塞自己的程序，也许会挂起了其他调用这个API的程序。如果不妥善处理，等待传送的信息可以迅速堆满内存直至崩溃。...是的，解决的办法是显而易见的。让我们记住内存与磁盘之间的差异，让我们拥抱缓存。如果你有复杂的缓存需求使用一个缓存库，如是一个简单的对象自己实现缓存。无论哪种方式，它会立刻提升你的性能表现很多倍。...上下文切换 线程对于异步操作很好，如果你有1000个线程应用程序中运行，上下文切换可能比你的业务实际工作还要做得多。克服这个问题的方法之一是使用'固定'的线程池。固定意思大小不变的有界的。...永远不要让它无限 您可以使用连接池，线程池，队列和许多其他机制来获得性能。可能在测试过程中，所有这些确实非常好，但是如果不限制最大值将自讨苦吃。，对不可预知的条件这是一个很好的防守的做法。
带来的问题是时序数据库范围分析查询耗时很长，计算30天的数据需要30s+，到了无法容忍的地步，即便是创建索引、使用BitInt存储时间戳，几乎没有性能提升。...ClickHouse ClickHouse是面向OLAP（在线分析处理）、兼容SQL标准的列式数据库，主要的不足是不支持事务。...更重要的是，ClickHouse提供了很多聚合函数，之前计算95值需要2次查询，而现在只需要一次查询就够了，对应的SQL如下： select d.en_name, max(d.in_value) as...下图是ClickHouse的测试结果，x轴表示查询的时间范围，最大12个月，最小1个月，共测试12次。可以看到大部分耗时在3s内。 ?...需要说明的是，MySQL和ClickHouse各有优劣，要针对自己的业务需求、场景选择合适的数据库。本文涉及的业务比较适用于ClickHouse的强项，才会比MySQL快15倍。
同一种编程语言之间的数据通信非常简单，因为数据的规范都是相同的，所以输入和输出不需要做任何转换。但是在不同的编程语言之间做数据通信，就比较麻烦了。...对齐一门语言的数据或许还没啥，但是如果对接的语言多了，你就需要写很多份能够与之对应的数据对齐转换代码。编写和维护的成本可想而知，那么目前有没有一种通用，而且各个编程语言都能够支持的数据格式呢？...综上所述，JSON是基于键值对集合以及有序值列表这两种结构的纯文本形式的数据交换格式。大白话讲就是，JSON是一段纯文本，这段纯文本是按照一定的规则组合在一起的，其中的两大主体就是字典和数组。...试想一下，如果将JSON应用到更大的场景时，比如对编程语言的描述或者界面布局的描述，其生成的JSON文件可能会很大，因此对这种大JSON文件解析性能的要求也会更高。...那么，有没有比原生的NSJSONSerialization解析性能更好的JSON解析方法呢？
图片数据分布方式对ClickHouse查询性能的影响主要体现在数据的本地性和负载均衡方面。1. 数据本地性：数据本地性指的是查询所需的数据是否存在于同一分布节点上。...数据本地性对查询性能有重要影响，因为本地性查询的代价更低。具体影响如下：数据本地性好的查询性能更高，因为不需要通过网络传输数据；数据本地性差的查询性能较低，因为需要通过网络传输数据。2....使用ClickHouse进行数据冷热分离，以提高查询性能，可以按照以下步骤进行：创建两个表，分别用于存储热数据和冷数据。热数据表包含常用和频繁查询的数据，而冷数据表包含不常用的数据。...可以使用ClickHouse提供的数据导入工具，如ClickHouse自带的clickhouse-client命令行工具或者使用其他ETL工具。...使用以上步骤可以将常用的数据集中在热数据表中，提高查询性能，并将不常用的数据存储在冷数据表中，减少资源占用。根据业务需求和数据量的变化，可以调整数据的分布策略和查询路由，以进一步优化查询性能。
Rebalance漩涡：Kafka消费者如何避免Rebalance问题 01 引言 Kafka中的Rebalance是消费者组（Consumer Group）内部的一个重要机制，它指的是消费者实例之间重新分配...因此，本文将深入探讨和分析导致Rebalance的潜在原因，并提出一系列有效的优化策略，以帮助开发者和管理员避免不必要的Rebalance，从而提高Kafka消费者组的性能和可靠性。...分区再分配策略 在Rebalance过程中，Kafka会根据一定的分区再分配策略来决定如何将Partition分配给消费者实例。...通过合理配置session.timeout.ms和heartbeat.interval.ms等参数，可以减少不必要的Rebalance并提高消费者组的稳定性和性能。...通过稳定消费者实例数量、合理配置会话超时和心跳间隔、优化消费者实例性能、使用Dispatcher模式等措施，可以有效减少不必要的Rebalance并提高Kafka消费者组的性能和稳定性。
两个月前向Plumbr公司引进线程死锁的检测之后，我们开始收到一些类似于这样的询问：“棒极了！现在我知道造成程序出现性能问题的原因了，但是接下来该怎么做呢？”...锁不是问题的根源，锁之间的竞争才是 通常在多线程的代码中遇到性能方面的问题时，一般都会抱怨是锁的问题。毕竟锁会降低程序的运行速度和其较低的扩展性是众所周知的。...因此，你不应该因为性能问题抱怨锁，应该抱怨的是锁的竞争。当有了这个认识之后，让我们来看下能做些什么，以降低竞争的可能性或减少竞争的持续时间。...保护数据而非代码 解决线程安全问题的一个快速的方法就是对整个方法的可访问性加锁。...包含对账户余额和牌桌限制检查的锁定块很可能大幅提高调用操作的开销，而这无疑会增加竞争的可能性和持续 时间。 解决的第一步就是确保我们保护的是数据，而不是从方法声明移到方法体中的那段同步声明。
【偏移量在服务端的存储】 kafka服务端对于消费者偏移量提交请求的处理，最终是将其存储在名为"__consumer_offsets"的topic中（其处理流程本质上是复用了向该topic生成一条消息的流程...：kafka在运行过程中仅在内存中记录了消费者组的相关信息（包括当前成员信息、偏移量信息等）。...该配置项可选的值包括： none 即不做任何处理，kafka客户端直接将异常抛出，调用者可以捕获该异常来决定后续处理策略。...关键的代码逻辑如下所示： 另外，在flink的kafka-connector和spark streaming中，该配置项的默认值不同，使用时需要注意。...【小结】 本文主要介绍了kafka消费者组中消费者偏移量的相关内容，并通过一些实际例子对原理分析进行论证，感兴趣的小伙伴们也可以对其中的内容自行测试分析。
如果您还有更多的想法来扩充这个列表，请告诉我，我和所有的读者会受益！您的想法可能帮助别人获得突破。 我把这个列表分成了四个主题： 用数据提高性能 用算法提高性能。 通过调整算法提高性能。...相关资源： 如何定义你的机器学习问题 2.通过算法提高性能 机器学习是关于算法的。 所有的理论和数学都描述了从数据中学习决策过程的不同方法（如果我们限制自己进行预测建模）。...使用表现最好的算法，通过进一步的调整或数据准备来提高性能。 将结果与你选择的深层学习方法排序，它们如何比较？ 也许你可以放弃深度学习模型，并使用更简单，更快速，甚至是容易理解的训练方法。...有关超参数优化的好帖子，请参阅： 如何使用Keras在Python中网格搜索深度学习模型的超参数 1）诊断 如果你知道为什么性能不再提高，你将获得更好的性能。 你的模型是否拟合过度或不足？...通常情况下，使用简单的线性方法（如正则化回归），可以学习如何对来自不同模型的预测进行加权，以得到比预测平均值更好的结果。 基准结果使用子模型的预测均值，但提高了模型学习权重的性能。
Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作，而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。...如何确定分区数量呢 可以遵循一定的步骤来尝试确定分区数：创建一个只有1个分区的topic，然后测试这个topic的producer吞吐量和consumer吞吐量。...kafka分区和消费者线程的关系 1、要使生产者分区中的数据合理消费，消费者的线程对象和分区数保持一致，多余的线程不会进行消费（会浪费） 2、消费者默认即为一个线程对象 ； 3、达到合理消费最好满足公司...topic内的数据可被多个消费者组多次消费，在一个消费者组内，每个消费者又可对应该topic内的一个或者多个partition并行消费，如图5所示： 参考： Kafka分区与消费者的关系：https:...kafka多个消费者消费一个topic_详细解析kafka之 kafka消费者组与重平衡机制：https://blog.csdn.net/weixin_39737224/article/details
放弃不难，但坚持很酷~ 一、消费者配置在创建真正消费者实例之前，需要做相应的参数配置，比如设置消费者所属的消费者组名称、broker 链接地址、反序列化的配置等。...：https://kafka.apache.org/documentation/#consumerconfigs二、订阅主题与分区1、订阅主题消费者可使用 subscribe() 方法订阅一个主题。...补充说明一下 TopicPartition 类，在 Kafka 的客户端中，它用来表示分区，该类的部分内容如下图所示：TopicPartition 类只有两个属性：topic 和 partition ，...，此类的主要结构如下：现在，通过 partitionFor() 方法的协助，我们可以通过 assign() 方法来实现订阅主题（全部分区）的功能，示例代码参考如下： 3、如何取消订阅 既然有订阅，那么就有取消订阅...，在多个消费者的情况下可以根据分区分配策略来自动分配各个消费者与分区的关系。
最近在排查一个sparkstreaming在操作kafka时，rebalance触发了一个异常引起任务失败，而组内小伙伴对消费者组的一些基本知识不是很了解，所以抽了些时间进行相关原理的整理。...【消费者组的基本原理】 在kafka中，多个消费者可以组成一个消费者组（consumer group），但是一个消费者只能属于一个消费者组。...【消费者组的原理深入】 1. group coordinator的概念 在早期版本中（0.9版本之前），kafka强依赖于zookeeper实现消费者组的管理，包括消费者组内的消费者通过在zk上抢占znode...基于以上原因，从0.9版本开始，kafka重新设计了名为group coordinator的协调者负责管理消费者的关系，以及消费者的offset。...另外一大块内容，消费者组中消费者的偏移量是如何保存的，其交互逻辑又是怎样的。这一部分内容作为（下）部分内容再单独介绍。
一、消息消费 1、poll() Kafka 中的消费是基于拉模式的，即消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。...在 Kafka 2.0.0之前的版本中，timeout 参数类型为 long ；Kafka 2.0.0之后的版本中，timeout 参数的类型为 Duration ，它是 JDK8 中新增的一个与时间相关的模型...()); System.out.println("key = " + record.key() + ", value = " + record.value()); } 二、总结 本文主要讲解了消费者如何从订阅的主题或分区中拉取数据的...在外观上来看，poll() 方法只是拉取了一下数据，但就其内部逻辑而言并不简单，它涉及消息位移、消费者协调器、组协调器、消费者的选举、分区分配的分发、再均衡的逻辑、心跳等内容，在后面的学习中会陆续介绍这些内容.../project/kafka/consumer/MessageConsumer.java
然后，我将描述我们如何利用ClickHouse构建新的和改进的管道的基础。在此过程中，我将分享有关我们如何进行ClickHouse的架构设计和性能调整的详细信息。...Kafka消费者：106个分区中的每个分区都有专门的Go消费者（又名Zoneagg消费者），每个区域每分钟读取日志并生成聚合，然后将它们写入Postgres。...我们想用这个引擎取代Kafka Go的消费者，因为它足够稳定，可以直接从Kafka摄取到ClickHouse。 聚合函数sumMap由Alex Bocharov。...一旦架构设计可以接受，我们就进行了性能测试。 ? ClickHouse性能调整 我们在ClickHouse中探索了许多提高性能的途径。...Kafka消费者 - 每个分区106个消费者使用Cap'n Proto原始日志并提取/准备所需的100多个ClickHouse字段。消费者不再做任何聚合逻辑。
如何理解性能测试的价值？ 如标题所示，这个问题也是我大会之后思考的一个问题。 可能按照通用的思路，我们都会说提高请求处理能力，降低时延，提高用户体验，降低硬件成本。...性能测试如何提高测试效能 如上文所述，性能测试对于质量内建及提高效能的方式，在实际工作中可以从不同阶段和不同维度来实践。...过程 面对业务多样+架构复杂+迭代快速+管控难度大的现状，为了提高效能，我个人认为可以从如下几个方面着手来提效。 PS：仅谈性能测试的角度技术实践。...，让性能基线成为测试过程的一部分； 过程可量化：通过数据实时对比和通知，让研发运维同学能够更快速的感知到性能变化带来的风险并提前预防； 目标 通过上述的手段，提高整个性能测试过程效率，尽可能覆盖更大的业务范围和应用以及请求链路...应用可信：对业务应用的变化快速感知，提高风险评估意识； 链路可信：对请求流量的变化实时跟进，及时响应变化做好预防机制； 容量可信：对系统性能有更清晰的认识，更精准的做好容量规划和成本控制； SLA可信：
PCDN技术提高网络性能的操作主要基于其主动调度、动态优化和负载均衡的工作原理。...这种调度方式能够减少网络延迟和卡顿，提高服务质量。动态优化和负载均衡：通过实时监控网络状态和节点负载情况，PCDN可以动态调整内容分发策略，确保各个节点之间的负载均衡。...同时，根据内容的大小、时长以及用户的行为特征等因素，综合考虑如何调度内容，以获得最优的调度策略。...实施监控机制：实施有效的监控机制，收集和分析PCDN的性能数据，以便及时发现问题并进行优化。通过对网络性能的实时监控和数据分析，可以不断调整和优化PCDN的配置和策略，进一步提高网络性能。...通过以上操作，PCDN技术能够有效地提高网络性能，降低网络拥塞，提高内容的传递速度，为用户提供更好的网络体验。
一、概述 在新消费者客户端中，消费位移是存储在Kafka内部的主题 __consumer_offsets 中。.../com/hdp/project/kafka/consumer/TestOffsetAndPosition.java 二、offset 提交的两种方式 1、自动提交 在 Kafka 中默认的消费位移的提交方式为自动提交...自动位移提交无法做到精确的位移管理，所以Kafka还提供了手动位移提交的方式，这样就可以使得开发人员对消费位移的管理控制更加灵活。...异步提交可以使消费者的性能得到一定的增强。...本文参考《Kafka权威指南》与《深入理解Kafka：核心设计与实践原理》，也推荐大家阅读这两本书。 ----
服务器的资源是有限的，但由于这个资源是虚拟的，在使用时容易出现冗余，从而被浪费；有时候也会使用不当，使得服务器性能低下，和硬件配置不符。...因此提高服务器性能，是一个合格的管理员必须掌握的技巧，服务器效率的提升，也能提高服务器性价比，获得更好的效益。那么服务器要如何提高性能呢？...比如虚拟主机、VPS、云服务器等，就是服务器虚拟化的产品、2、使用管理工具拥有一个好的管理工具可以提升工作人员管理效率，也可以避免服务器出现可能会出现的问题，有效延长正常运行时间。...如果服务器硬件不足，可以升级CPU、内存、硬盘等，也可以采用新硬件的服务器，能够大幅度提高服务器的性能。...还有要注意服务器的安全，如果服务器被病毒入侵或者流量攻击，对服务器的性能也会有严重影响。
对于许多用例，这些都是需要的。但是如果想让你的代码尽可能快速和可扩展，那么这些基本类型并不总是足够好。 在本文中，我们将讨论JS 中 Set对象如何让代码更快— 特别扩展性方便。...set 中的元素按插入顺序是可迭代的，它不能包含任何重复的数据。换句话说， set中的每一项都必须是惟一的。...删除元素:在 Set中，可以根据每项的的 value 来删除该项。在数组中，等价的方法是使用基于元素的索引的 splice()。与前一点一样，依赖于索引的速度很慢。...换句话说，运行时间的增长速度与数据大小的增长速度相同。 相比之下， Set用于搜索、删除和插入元素的方法的时间复杂度都只有 O(1)，这意味着数据的大小实际上与这些方法的运行时间无关。...虽然运行时间可能会有很大差异，具体取决于所使用的系统，所提供数据的大小以及其他变量，但我希望我的测试结果能够让你真实地了解 Set的速度。我将分享三个简单的测试和我得到的结果。
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