kafka exactly once 的實現原理解析
最近看了不少關於kafka的資料，對於exactly once的理解，推薦看看2篇別人的部落格，寫的還是比較有條理的。
http://3gods.com/bigdata/Kafka-Message-Delivery-Semantics.html 先看這篇，有個大概的瞭解
https://www.zybuluo.com/tinadu/note/949867 這篇主要講內部原理，看完第一篇可以直接從 “完整事務過程” 開始看，前面也是介紹，但是沒有第一篇清晰，如果還是不明白，就都看完吧
整理出來方便大家看看！
相關推薦
Trident exactly once實現原理
為了實現exactly-once，storm0.7.0開始支援transactional toplogy(事務topology)，也是微批處理架構，但目前已經不再維護(基本沒有人用)，功能完全被trident所替代。準確的說，trident topology是從
Kafka動態配置實現原理解析
問題導讀 Apache Kafka在全球各個領域各大公司獲得廣泛使用，得益於它強大的功能和不斷完善的生態。其中Kafka動態配置是一個比較高頻好用的功能，下面我們就來一探究竟。 動態配置是如何設計的？ 動態配置優先順序是怎樣的？ Broker初始化是如何讀取配置的？ 動態配置支援哪些特性功能？ 動態配置如何
kafka exactly once 的實現原理解析
最近看了不少關於kafka的資料，對於exactly once的理解，推薦看看2篇別人的部落格，寫的還是比較有條理的。 http://3gods.com/bigdata/Kafka-Message-Delivery-Semantics.html 先看這篇，有個大概的瞭解
[spark-streaming,kafka] Exactly-once 語義實現設計文件
kafka 版本 0.8.x spark 版本 1.3 文章連結址： 翻譯原因： 0.8 的 kafka 版本中， 所有 topic partition 的 offset 消費記錄集中儲存在 zookeeper 上，而 spark-streaming 中資料
數據庫水平切分(拆庫拆表)的實現原理解析(轉)
數字 一個數據庫 java ins 結果 都對 不同 com 嚴重 第1章 引言 隨著互聯網應用的廣泛普及，海量數據的存儲和訪問成為了系統設計的瓶頸問題。對於一個大型的互聯網應用，每天幾十億的PV無疑對數據庫造成了相當 高的負載。對於系統的穩定性和擴展性造成了極大的問題。
數據庫水平切分的實現原理解析——分庫，分表，主從，集群，負載均衡器（轉）
支付 讀取 dba 我們 課題研究 穩定性 存在 use 根據 第1章 引言 隨著互聯網應用的廣泛普及，海量數據的存儲和訪問成為了系統設計的瓶頸問題。對於一個大型的互聯網應用，每天幾十億的PV無疑對數據庫造成了相當高的負載。對於系統的穩定性和擴展性造成了極大的問題。通過數
python學習之列表物件實現原理解析
l=[1,2,3] id(l[0]) 1652911120 id(l[1]) 1652911152 id(l[2]) 1652911184
Mysql MVCC實現原理解析
MVCC（Multi-Version Concurrency Control | 多版本併發控制） InnoDB通過為每一行記錄新增兩個額外的隱藏的值來實現MVCC，這兩個值一個記錄這行資料何時被建立，另外一個記錄這行資料何時過期（或者被刪除）。但是InnoDB
Kafka: Exactly-once Semantics
https://www.confluent.io/blog/enabling-exactly-kafka-streams/ https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/KIP-98+-+Exactly+Once+Delivery+and+Transac
fetch的實現原理解析
fetch的實現原理解析 說明 fetch是基於原生的XMLHttpRequest物件來實現資料請求的。 同時，fetch也是基於Promise實現鏈式呼叫的。 那麼，實現fetch的本質：就是實現ajax的封裝以及Promise的實現。 ajax的封裝 在原生的api中，XMLHt
java引數傳遞底層實現原理解析
1.如下程式碼最終輸出為:??? 這裡就要說到java 傳遞引數的兩種方式:值傳遞與引用傳遞. 1.值傳遞：方法呼叫時，實際引數把它的值傳遞給對應的形式引數，方法執行中形式引數值的改變不影響實際參 數的值。 2.引用傳遞：也稱為傳地址。方法呼叫時，實際引數的引用(地
MLlib中決策樹演算法的實現原理解析
決策樹作為一種分類迴歸演算法，在處理非線性、特徵值缺少的資料方面有很多的優勢，能夠處理不相干的特徵，並且對分類的結果通過樹的方式有比較清晰的結構解釋，但是容易過擬合，針對這個問題，可以採取對樹進行剪枝的方式，還有一些融合整合的解決方案，比如隨機森林RandomForest
JVM 中synchronized的底層實現原理解析
鎖是應用開發中的一種常見同步機制, 而synchronized則是java中的一種內建的同步方式, 所以也有人稱其為Intrinsic Locking, 它提供了互斥的語義和可見性保證, 當一個執行緒已經獲取當前物件鎖時, 其他試圖獲取同一個鎖的執行緒只能等待或
Java併發程式設計：ThreadLocal的使用以及實現原理解析
前言 前面的文章裡，我們學習了有關鎖的使用，鎖的機制是保證同一時刻只能有一個執行緒訪問臨界區的資源，也就是通過控制資源的手段來保證執行緒安全，這固然是一種有效的手段，但程式的執行效率也因此大大降低。那麼，有沒有更好的方式呢？答案是有的，既然鎖是嚴格控制資源的方式來保證執行緒安全，那我們可以反其道而行之，增加
Android開發之卡片疊層實現原理解析
本篇部落格只為卡片疊層相關開源庫系列學習理解分析，為可能存在的類似需求定製自定義控制元件做一個技術累計分享。 InfiniteCycleViewPager 系統自帶了橫向Viewpager，沒有縱向所以自定義了VerticalViewPa
資料庫水平切分的實現原理解析——分庫，分表，主從，叢集，負載均衡器（轉）
第1章 引言 隨著網際網路應用的廣泛普及，海量資料的儲存和訪問成為了系統設計的瓶頸問題。對於一個大型的網際網路應用，每天幾十億的PV無疑對資料庫造成了相當高的負載。對於系統的穩定性和擴充套件性造成了極大的問題。通過資料切分來提高網站效能，橫向擴充套件資料層已經成為架構研發人員首選的方式。 水平切分資料庫：可
資料庫水平切分的實現原理解析－－－分庫，分表，主從，叢集，負載均衡器
一、負載均衡技術 負載均衡叢集是由一組相互獨立的計算機系統構成，通過常規網路或專用網路進行連線，由路由器銜接在一起，各節點相互協作、共同負載、均衡壓力，對客戶端來說，整個群集可以視為一臺具有超高效能的獨立伺服器。 1、實現原理 實現資料庫的負載均衡技術，首先要有一個可以控制連線資料庫的控制端。在這裡，它
Volley 實現原理解析(轉)
Volley 實現原理解析 轉自：http://blog.csdn.net/fengqiaoyebo2008/article/details/42963915 1. 功能介紹 1.1. Volley Volley 是 Google 推出的 Android 非同步網路請求框架和圖片載入框架。在 Go
資料庫水平切分的實現原理解析（分庫，分表，主從，叢集，負載均衡器）
原文地址：資料庫水平切分的實現原理解析－－－分庫，分表，主從，叢集，負載均衡器 作者：laoliulaoliu 文章來源：http://zhengdl126.iteye.com/blog/419850 此人的部落格有大量關於網站架構的文章可供參考。 分表：
Mybatis 程式碼流程及實現原理解析(三)
接上篇， 這篇繼續分析XMLMapperBuilder.parse()裡的configurationElement() 這個方法。 private void configurationElement(XNode context) { try { //m