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6 张图告诉你 RocketMQ 是怎么保存偏移量的

对消息队列来说,偏移量是一个非常重要的概念,如果偏移量保存失败,可能会造成消息丢失、消息重复消费等问题。今天来聊一聊 RocketMQ 是怎么保存消息偏移量的。...1 消息拉取 RocketMQ 客户端启动的时候,会启动重平衡线程 RebalanceService,在这里创建拉取消息的请求。...OffsetStore 的两个实现类保存偏移量的数据结构是一样的,如下图: 3 广播模式 从前面的分析可以看到,广播模式的偏移量是保存在本地,分析源码可以看到,文件默认保存在: /home/${user...} else { response.setCode(ResponseCode.QUERY_NOT_FOUND); response.setRemark("Not found, V3_0_6_...逻辑跟消费端的保存逻辑一样,就不再介绍了。 5 总结 广播模式下,偏移量保存在消费者本地。这也是最合理的,因为每个消费者都要消费同一个 MessageQueue,自己维护自己的偏移量更简单。

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    Kafka - 分区中各种偏移量的说明

    HW(High Watermark):高水位 HW是指已经被所有副本复制的最高偏移量。当消费者从分区中读取消息时,它会记录当前已经读取到的偏移量,并将该偏移量作为下一次读取的起始位置。...如果消费者读取到的偏移量小于HW,那么它只能读取到已经被所有副本复制的消息;如果消费者读取到的偏移量大于HW,那么它可能会读取到未被所有副本复制的消息。...LEO(Log End Offset):日志末尾偏移量 LEO是指分区中最后一条消息的偏移量。当生产者向分区中写入消息时,它会将该消息的偏移量记录在LEO中。...日志文件的HW为6,表示消费者只能拉取到offset在0至5之间的消息,而offset为6的消息对消费者而言是不可见的。...值加1。

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    ubuntu gcc编译时对’xxxx’未定义的引用问题

    http://www.cnblogs.com/oloroso/p/4688426.html gcc编译时对’xxxx’未定义的引用问题 原因 解决办法 gcc 依赖顺序问题 在使用gcc编译的时候有时候会碰到这样的问题...-lpthread -levent -lcrypt -ldl bloomfilter.o confparser.o crc32.o dso.o hashs.o md5.o qstring.o sha1....dso.o:在函数‘dso_load(char const*, char const*)’中: dso.cpp:(.text+0x3c):对‘dlopen’未定义的引用 dso.cpp:(.text+0x4c...):对‘dlsym’未定义的引用 dso.cpp:(.text+0xb5):对‘dlerror’未定义的引用 dso.cpp:(.text+0x13e):对‘dlclose’未定义的引用 原因 出现这种情况的原因...g++ -o spider bloomfilter.o confparser.o crc32.o dso.o hashs.o md5.o qstring.o sha1.o socket.o spider.o

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    MySQL偏移量的一点分析

    在搭建MySQL主从的时候,change master是一个关键,如果没有使用GTID的方式,就需要使用偏移量和指定的binlog,每次需要手工去抓取这些信息,感觉还是比较费力,而且偏移量对我们来说就是一个黑盒子...我找了很多套环境,建立了主从复制关系,发现不同版本的这个偏移量都有些差别。 比如在Percona的一个指定版本中就是154,在官方版本中就是另外一个值,是否开启GTID使得这个偏移量也有很大的差别。...怎么从这些信息中找到一个共性的东西呢。 我觉得偏移量就是一个类似步长的指标,对于MySQL中的操作都是通过event来触发,每个event的触发都有一个指定的步长,或者是一个指定范围的值。...所以明白了这一点之后,对于偏移量的理解又明白了一些。 而binlog里面存在大量的event,比如这里末尾的Rotate是什么意思呢。...得到这样一个值的意义是什么呢,我们就可以根据偏移量来计算数据变化的情况,比如从库端的复制进度,这些都是可以做出评估的。 更多的内容就需要看看源码里面是怎么写的了。 ?

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    Kafka消费者 之 如何提交消息的偏移量

    参考下图的消费位移,x 表示某一次拉取操作中此分区消息的最大偏移量,假设当前消费者已经消费了 x 位置的消息,那么我们就可以说消费者的消费位移为 x ,图中也用了 lastConsumedOffset...不过需要非常明确的是,当前消费者需要提交的消费位移并不是 x ,而是 x+1 ,对应上图中的 position ,它表示下一条需要拉取的消息的位置。.../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...对于采用 commitSync() 的无参方法而言,它提交消费位移的频率和拉取批次消息、处理批次消息的频率是一样的。...如果提交失败,错误信息和偏移量会被记录下来。 三、同步和异步组合提交 一般情况下,针对偶尔出现的提交失败,不进行重试不会有太大问题,因为如果提交失败是因为临时问题导致的,那么后续的提交总会有成功的。

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    如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量(三)

    也就是更加偏底层的api,我们既可以用checkpoint来容灾,也可以通过低级api来获取偏移量自己管理偏移量,这样以来无论是程序升级,还是故障重启,在框架端都可以做到Exact One准确一次的语义...的注意点: (1)第一次项目启动的时候,因为zk里面没有偏移量,所以使用KafkaUtils直接创建InputStream,默认是从最新的偏移量开始消费,这一点可以控制。...(2)如果非第一次启动,zk里面已经存在偏移量,所以我们读取zk的偏移量,并把它传入到KafkaUtils中,从上次结束时的偏移量开始消费处理。...(3)在foreachRDD里面,对每一个批次的数据处理之后,再次更新存在zk里面的偏移量 注意上面的3个步骤,1和2只会加载一次,第3个步骤是每个批次里面都会执行一次。...下面看第一和第二个步骤的核心代码: 主要是针对第一次启动,和非首次启动做了不同的处理。 然后看下第三个步骤的代码: 主要是更新每个批次的偏移量到zk中。

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    如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量(二)

    上篇文章,讨论了在spark streaming中管理消费kafka的偏移量的方式,本篇就接着聊聊上次说升级失败的案例。...最后我又检查了我们自己保存的kafka的offset,发现里面的偏移量竟然没有新增kafka的分区的偏移量,至此,终于找到问题所在,也就是说,如果没有新增分区的偏移量,那么程序运行时是不会处理新增分区的数据...修复完成后,又把程序停止,然后配置从最新的偏移量开始处理,这样偏移量里面就能识别到新增的分区,然后就继续正常处理即可。...,并发偏移量初始化成0,这样以来在程序启动后,就会自动识别新增分区的数据。...所以,回过头来看上面的那个问题,最简单优雅的解决方法就是,直接手动修改我们自己的保存的kafka的分区偏移量信息,把新增的分区给加入进去,然后重启流程序即可。

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    django 1.8 官方文档翻译: 6-1-1 Django 的设置

    Django 的设置 Django 的设置文件包含你安装的Django 的所有配置。这页文档解释设置是如何工作以及有哪些设置。 基础 设置文件只是一个Python 模块,带有模块级别的变量。...注意,设置文件不 应该从global_settings 中导入,因为这是多余的。 查看改变的设置 有一个简单的方法可以查看哪些设置与默认的设置不一样了。...还要注意,你的代码不应该 从global_settings 或你自己的设置文件中导入。django.conf.settings 抽象出默认设置和站点特定设置的概念;它表示一个单一的接口。...这在共享主机的环境中特别重要。 可用的设置 完整的可用设置清单,请参见设置参考。 创建你自己的设置 没有什么可以阻止你为自己的Django 应用创建自己的设置。...Django 的默认值以及足够好使,你可以安全地使用它们。注意,如果你传递一个新的默认模块,你将完全取代 Django 的默认值,所以你必须指定每个可能用到的设置的值。

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    实现nest中未定义参数的入参校验

    前言 当我们在dto层定义好参数字段后,客户端在调用时传入了未定义的字段,此时我们需要报错告知客户端这个字段不存在,在nest中默认不会报错,本文将分享这个问题的解决方案,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文...场景概述 我们继续用文章“使用NestJS搭建服务端应用[1]”所创建的项目,以此为基础来描述这个问题,如下所述代码所示,我们在AppDto.ts中定义了三个字段。...whitelist 如果设置为true,验证器将剥离任何不使用任何装饰器的属性的验证对象。...参考资料 [1]使用NestJS搭建服务端应用: https://juejin.cn/post/7053840108331466783 [2]main.ts: https://github.com/likaia...eaf58d92614f3135d808869f47d587a3c0933782/src/main.ts#L5 [3]AppDto.ts: https://github.com/likaia/nest-project/blob/f4aad471419597b6a525219fc73d61b887b3b47b

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    JavaScript中的ES模块导入引发的vue未定义变量报错

    . // config.js export const version = process.env.VUE_APP_VERSION export const source = 3 // 请求来源:1-安卓...vue 项目配置文件 config.js,然后在组件中导入 config,按理说代码没问题,但是运行会一直报错 userName、age...未定义,data 里明明已经定义好了!...导致报错的原因 未分清 export default 和 export 两种导出方式导入时的不同,上面代码里 import 进来的 config 其实是 undefined,config.api 按理应该报错...Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined,结果 vue 这里一直提示后面的变量未定义,一开始就被误导了。...export const source = 3 // 请求来源:1-安卓 2-IOS 3-web export const isProd = process.env.NODE_ENV === 'production

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    如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量(一)

    直接创建InputStream流,默认是从最新的偏移量消费,如果是第一次其实最新和最旧的偏移量时相等的都是0,然后在以后的每个批次中都会把最新的offset给存储到外部存储系统中,不断的做更新。...场景二: 当流式项目停止后再次启动,会首先从外部存储系统读取是否记录的有偏移量,如果有的话,就读取这个偏移量,然后把偏移量集合传入到KafkaUtils.createDirectStream中进行构建InputSteam...,这样的话就可以接着上次停止后的偏移量继续处理,然后每个批次中仍然的不断更新外部存储系统的偏移量,这样以来就能够无缝衔接了,无论是故障停止还是升级应用,都是透明的处理。...,那么spark streaming应用程序必须得重启,同时如果你还使用的是自己写代码管理的offset就千万要注意,对已经存储的分区偏移量,也要把新增的分区插入进去,否则你运行的程序仍然读取的是原来的分区偏移量...总结: 如果自己管理kafka的偏移量,一定要注意上面的三个场景,如果考虑不全,就有可能出现诡异的问题。

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    C 和 C++ 中的未定义行为

    程序 1(除以 0) int main() { int x = 25, y = 0; int z = x / y; printf("Hello World!")...) int main() { int x = INT_MAX; printf("%d", x+1); return 0; } 程序 6(尝试修改字符串文字) int main() { char *s =...了解未定义行为的重要性 如果用户开始在 C/C++ 环境中学习并且不清楚未定义行为的概念,那么这可能会在未来带来很多问题,比如调试其他人的代码实际上可能很难追踪未定义错误的根源。...未定义行为 风险和缺点 程序员有时依赖于未定义行为的特定实现(或编译器),这可能会在编译器更改/升级时导致问题。...未定义的行为也可能导致安全漏洞,特别是由于未检查数组越界(导致缓冲区溢出攻击)的情况。 未定义行为的优点 C 和 C++ 具有未定义行为,因为它允许编译器避免大量检查。

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    invalid use of incomplete type 使用了未定义的类型

    今天在写奥特曼打大怪兽的时候,发现一个奇怪的问题,我定义了两个基类Ultraman和Monster,一个Monster的子类Boss,然后两个基类是有相互勾结的地方,它们都或多或少的使用了对方的类型进行定义自己...,然后我在第一个类实现前面进行了另一个类的声明: 之后编译报错: 然后它说不能使用不完整的类类型: 我就开始犯迷糊了,明明我两个类定义的好好的,咋就说我没有定义呢。...然后经过我和另一个大三的学长两个人两个小时的寻找,各种排查,终于意识到一个问题: 因为这两个类是相互勾结了,所以其中一个类在使用另一个类进行对象实例化的时候,另一个类也会去找这个类对象实例化,而它们都还没有定义...,简单来说就是,我需要你帮我做一件事A,但是你为了做事A需要我做事B,而我做事B必须建立在你帮我做事A的前提下。

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