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前端编程开发入门

终于有阿里资深架构师讲通Springcloud与Springboot的关系了

目前大家都在说微服务,其实微服务不是一个名字,是一个架构的概念,大家现在使用的基于RPC框架(dubbo、thrift等)架构其实也能算作一种微服务架构。

目前越来越多的公司开始使用微服务架构,所以在目前招聘java岗位时,有springcloud经验还是会占一点优势,今天young就和大家一起来学习Spring Cloud微服务框架。

本章,我们先解决新人都头疼的一个问题,spring Cloud 与spring Boot到底是什么关系????

Kafka从入门到进阶 kafka入门与实践

1. Apache Kafka是一个分布式流平台

1.1 流平台有三个关键功能:

  1. 发布和订阅流记录,类似于一个消息队列或企业消息系统
  2. 以一种容错的持久方式存储记录流
  3. 在流记录生成的时候就处理它们

1.2 Kafka通常用于两大类应用:

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基于 Kafka 和 Elasticsearch 构建实时站内搜索功能的实践

作者:京东物流 纪卓志

目前我们在构建一个多租户多产品类网站,为了让用户更好的找到他们所需要的产品,我们需要构建站内搜索功能,并且它应该是实时更新的。本文将会讨论构建这一功能的核心基础设施,以及支持此搜索能力的技术栈。

Spring boot下,集成任务调度中心(XXL-JOB)

一、使用背景

目前项目中,采用的是微服务框架,由于在微服务中,存在需要定时的任务。但如果定时任务维护在每个微服务下,当微服务部署多个实例的情况下,会出现定事任务多次执行的情况。并且在解决问题的基础上,希望能够实现动态修改任务的定时时间,可以通过页面对定时任务进行控制。

二、XXL-JOB简单介绍

首先,XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台,内容采用了Quartz定时框架实现,服务之间通信通过RPC的方式实现。

Kafka消息队列应用场景、消息的顺序性、消费者以及消息传递

一、消息队列应用场景

应用场景:应用解耦、异步消息、流量削峰等问题,实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。

Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,可独立部署在单台服务器上,也可部署在多台服务器上构成集群。它提供了发布与订阅功能。用户可以发送数据到Kafka集群中,也可以从Kafka集群中读取数据。Kafka使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。

面试官:说说你如何保证Kafka不丢失消息?

kafka如何保证不丢消息

ps:这篇文章自我感觉说的很大白话了!希望你们看过了之后能有收获。

生产者丢失消息的情况

生产者(Producer) 调用send方法发送消息之后,消息可能因为网络问题并没有发送过去。

所以,我们不能默认在调用send方法发送消息之后消息消息发送成功了。为了确定消息是发送成功,我们要判断消息发送的结果。但是要注意的是 Kafka 生产者(Producer) 使用 send 方法发送消息实际上是异步的操作,我们可以通过 get()方法获取调用结果,但是这样也让它变为了同步操作,示例代码如下:

场景题:如何提升Kafka效率? 提高kafka消费速度

Kafka 以其高吞吐量、低延迟和可扩展性而备受青睐。无论是在实时数据分析、日志收集还是事件驱动架构中,Kafka 都扮演着关键角色。

但是,如果 Kafka 使用不当,也可能会面临性能瓶颈,影响系统的整体效率。所以,了解如何提升 Kafka 的运行效率?对于生产环境的使用和面试都是至关重要的。

spring-kafka之@KafkaListener单条或批量处理消息

消息监听容器

1、KafkaMessageListenerContainer

由spring提供用于监听以及拉取消息,并将这些消息按指定格式转换后交给由@KafkaListener注解的方法处理,相当于一个消费者;

Kafka面试套路这么多!读完大神的Kafka核心手册,足以秒杀面试官

在热招的Java架构师岗位面试中,Kafka 面试题被面试官选中的几率非常大,也是HR 的杀手锏和狠招,一般来讲,面试题有以下几种:

  • Kafka 为什么这么快?
  • 如何对 Kafka 集群进行调优?
  • Kafka 的高性能网络架构是如何设计的?
  • Kafka 集群资源如何评估?

大多数人遇到这样的问题,脑海中简单构思之后就快速给出了答案:

Spring Boot和Kafka实战——自定义复杂配置示例

这篇文章展示了如何配置Spring Kafka和Spring Boot以使用JSON发送消息并以多种格式接收它们:JSON,纯字符串或字节数组。基于此配置,您还可以将Kafka生成器从发送JSON切换到其他序列化方法。

此示例应用程序还演示了同一消费组中三个Kafka消费者的使用情况,因此消息在三者之间进行负载平衡。每个消费者实现不同的反序列化方法。

您可以了解一些Kafka概念,如Consumer Group和Topic分区。

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