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生产者-消费者问题

接上一篇进程之间的同步和互斥,生产者-消费者问题常常用来解决多进程并发执行过程中的同步和互斥问题。...原理如下: 把一个长度为n(n>0)的有界缓冲区与一群生产者进程P1,P2,…,Pm和一群消费者进程C1,C2,…,Ck联系起来,只要缓冲区未满,生产者就可以往缓冲区中放产品,只要缓冲区未空,消费者就可以从中取走产品消耗...(1)同步条件:生产者只有在至少有一个临界区的单元为空的时候,才能生产产品,消费者只有在至少有一个临界区被填上产品的时候,才能消耗产品,所以设置两个同步变量,avail为生产者的私有变量,初值为n,full...(2)互斥条件:生产者和消费者不能同时访问临界资源,所以设置一个互斥变量mutex初始值为1....生产者进程:                消费者进程: p(avail)                    p(full) p(mutex)

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Kafka 新版生产者 API

1. kafka 生产者发送消息的流程 ? 2. Kafka 生产者发送数据的3种方式 (1) 发送并忘记(fire-and-forget) 把消息发送给服务器,但并不关心它是否正常到达。...大多数情况下,消息会正常到达,因为 Kafka 是高可用的,而且生产者会自动尝试重发。不过,使用这种方式有时候也会丢失一些消息。...也就是说,如果当中出现了问题,导致服务器没有收到消息,那么生产者就无从得知,消息也就丢失了。不过,因为生产者不需要等待服务器的响应,所以它可以以网络能够支持的最大速度发送消息,从而达到很高的吞吐量。...如果客户端使用回调,延迟问题就可以得到缓解,不过吞吐量还是会受发送中消息数量的限制(比如,生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息)。...如果生产者或消费者与 broker 处于不同的数据中心,那么可以适当增大这些值,因为跨数据中心的网络一般都有比较高的延迟和比较低的带宽。

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    生产者消费者问题

    生产者消费者模型具体来讲,就是在一个系统中,存在生产者和消费者两种角色,他们通过内存缓冲区进行通信(解耦),生产者将消费者需要的资源生产出来放到缓冲区,消费者把从缓冲区把资源拿走消费。...◆ 使用wait和notify实现生产这消费者 ◆ 我们在Hello,Thread一文中提到了wait和notify来实现等待通知的功能,本篇文章则继续使用它们实现一个生产者、消费者模型。...如果当资源达到10个后则所有的生产者线程进入等待状态,等待消费者线程唤醒。 当消费者调用remove方法时,i-1,即代表消费了一件资源。...,当前资源1个生产者p2号线程生产一件资源,当前资源2个生产者p3号线程生产一件资源,当前资源3个消费者c1号线程拿走了一件资源,当前资源2个消费者c2号线程拿走了一件资源,当前资源1个生产者p1号线程生产一件资源...◆ 使用Condition实现生产者消费者模型 ◆ 在文章:浅谈Java中的锁:Synchronized、重入锁、读写锁 中,我们了解了 Lock和Condition,现在我们使用它们配合实现一个生产者消费者模型

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    生产者消费者问题

    问题背景 生产者和消费者共享同一个资源,并且生产者和消费者之间相互依赖,互为条件 对于生产者,生产了产品之后,又需要马上通知消费者消费,而生产足量时,暂停生产,等待消费者消费 对于消费者,在消费之后,要通知生产者生产...;而无产品消费时,暂停消费,等待生产者生产 在生产者消费者问题中,仅有synchronized是不够的 synchronized可以阻止并发更新同一个共享资源,实现了同步 synchronized不能用来实现不同线程之间的消息传递.../消费者模式"(管程法) 生产者:负责生产数据的模块(可能是方法、对象、线程、进程) 消费者:负责处理数据的模块(可能是方法、对象、线程、进程) 缓冲区:消费者不能直接使用生产者生产的产品,他们之间设立了..."缓冲区";生产者将生产好的产品放入缓冲区,消费者从缓冲区获得产品 public class TestPC { public static void main(String[] args) {...new Consumer(bufferArea).start(); //消费者 } } //生产者 class Producer extends Thread{ BufferArea

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    Apache Kafka 生产者 API 详解

    Apache Kafka 生产者 API 详解 Apache Kafka 是一个高吞吐量、低延迟的分布式流处理平台,用于构建实时数据管道和流应用。...在 Kafka 中,生产者负责将消息发布到 Kafka 集群。本文将详细演示 Kafka 生产者 API 的使用,包括配置、消息发送、错误处理和性能优化等内容。 1....配置生产者 Kafka 生产者需要一系列配置参数才能正确运行。这些参数可以通过 Properties 对象进行设置。...性能优化 为了提高生产者的性能,可以通过以下方式进行优化: 6.1 批量发送 Kafka 生产者可以通过批量发送消息来提高吞吐量。可以通过配置 batch.size 参数来调整批量大小。...总结 本文详细介绍了 Apache Kafka 生产者 API 的使用,包括配置、消息发送、错误处理和性能优化。

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    Kafka核心API——Consumer消费者

    Consumer之自动提交 在上文中介绍了Producer API的使用,现在我们已经知道如何将消息通过API发送到Kafka中了,那么现在的生产者/消费者模型就还差一位扮演消费者的角色了。...因此,本文将介绍Consumer API的使用,使用API从Kafka中消费消息,让应用成为一个消费者角色。...0.0.1:9092"); // 指定group.id,Kafka中的消费者需要在消费者组里 props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG...中,当消费者消费数据后,需要提交数据的offset来告知服务端成功消费了哪些数据。...若消费者处理数据失败时,只要不提交相应的offset,就可以在下一次重新进行消费。 和数据库的事务一样,Kafka消费者提交offset的方式也有两种,分别是自动提交和手动提交。

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    Apache Kafka 消费者 API 详解

    Apache Kafka 消费者 API 详解 Apache Kafka 是一个高吞吐量、低延迟的分布式流处理平台,用于构建实时数据管道和流应用。...在 Kafka 中,消费者负责从 Kafka 集群中读取消息。本文将详细演示 Kafka 消费者 API 的使用,包括配置、消息消费、错误处理和性能优化等内容。 1....配置消费者 Kafka 消费者需要一系列配置参数才能正确运行。这些参数可以通过 Properties 对象进行设置。...偏移量管理 Kafka 通过偏移量(offset)来跟踪每个消费者在每个分区中消费的位置。偏移量管理是消费者应用程序的一个重要方面。...总结 本文详细介绍了 Apache Kafka 消费者 API 的使用,包括配置、消息消费、偏移量管理、错误处理和性能优化。

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    初识kafka中的生产者与消费者

    创建生产者对象,生产者发送包装消息的ProducerRecord 2. 生产者通过send方法发送消息 3. 消息被序列化 4. 消息计算出分区 5....kafka异常基本有两类,一是能够重试的方式,比如网络连接段了,一是不会重连,比如消息太大,会直接抛异常,对于异步来讲,可以通过使用回调函数来处理期间出现的异常 代码上如何创建消费者并订阅主题?...一个群组里面有多个消费者,一个消费者只有一个线程 为什么kafka能够从上次断开的地方再开始读取消息?...kafka对每个分区都有一个偏移量,来跟踪当前消息消费到哪儿去了,如果配置自动提交(更新分区当前位置),默认每5s就上报一次从poll中获取的收到的最大偏移量。...不重试,如果异步提交出现问题,可以通过回调来观察 某些操作我一定要成功,但是又不想每次阻塞,怎么办?混用同步提交和异步提交。

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    Kafka-7.设计-生产者,消费者,效率

    为了帮助生产者执行此操作,所有kafka节点都可以回答有关于那些服务器处于活动状态的源数据请求一级主题分区的leader在任何给定时间的位置,以允许生产者合适的指向它的请求。...Asynchronous send 批处理是效率的重要驱动因素之一,并且为了实现批处理,Kafka生产者将尝试在内存中积累数据并在单个请求中发送更大的批量。...Push vs. pull 我们考虑的一个初步问题是应该让消费者从broker pull数据还是broker向消费者push数据。...在这方面Kafka遵循更传统,由大多数消息传递系统共享的设计,数据从生产者push到broker再从broker pull到消费者。...一个基于pull的系统设计解决了这个问题,因为消费者总是在日志中的当前位置(或者去到一些可配置的最大大小)之后拉出的所有可用消息。因此,不引入不需要的延迟时可以获得最佳批处理。

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    聊聊Kafka的生产者消费者确认机制

    换句话说,一旦出现了问题导致服务器没有收到消息,那么生产者就无从得知,消息也就丢失了....消费者确认机制 在Kafka中,消费者确认是通过消费者位移的提交实现的。类似RabbitMQ的ACK机制。...消费者位移 每个 consumer 实例都会为它消费的分区维护属于自己的位置信息来记录当前消费了多少条消息。这在 Kafka 中有一个特有的术语:位移(offset)。...相比较将offset保存在服务器端(broker),这样虽然简单,但是有如下的问题: broker变成了有状态的,增加了同步成本,影响伸缩性。 需要引入应答机制来确定消费成功。...在Kafka中,消费者组(Consumer Group)负责管理分发消费消息,因此将offset保存在消费者组中是比较合适的选择。其数据格式只需要是特定格式的整形数据即可。

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