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剖析 Kafka 消息丢失的原因

Kafka消息丢失的原因通常涉及多个方面，包括生产者、消费者和Kafka服务端（Broker）的配置和行为。下面将围绕这三个关键点，详细探讨Kafka消息丢失的常见原因，并提供相应的解决方案和最佳实践。总的来说，Kafka消息丢失是一个涉及多个环节的问题，需要从生产者、Broker和消费者三个层面综合考虑。通过合理的配置和策略，结合监控和及时的应对措施，可以大幅降低消息丢失的风险，确保数据在分布式系统中的可靠传递。

在PHP项目中使用阿里云消息队列MQ集成RabbitMQ的完整指南与问题解决

阿里云消息队列MQ作为一种高可用、可伸缩的消息队列服务，为开发者提供了可靠的消息投递和处理能力。通过本文的介绍，你应该能够在PHP项目中集成阿里云消息队列MQ，并使用RabbitMQ进行消息的发布和订阅。3. **获取AccessKey和SecretKey**：在阿里云控制台，找到并记录你的AccessKey和SecretKey。首先，需要在你的PHP项目中安装RabbitMQ的PHP客户端。2. **创建消息队列实例**：登录阿里云控制台，创建一个新的消息队列实例。#### 五、消费者接收并处理消息。

RabbitMQ高频面试题整理

AMQP（Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议）是一种用于消息传递的开放标准协议，广泛用于消息队列和消息中间件系统中。RabbitMQ 是 AMQP 协议的一个实现。Broker（代理）消息代理是消息队列服务器，负责接收、存储和转发消息。例如，RabbitMQ 就是一个 AMQP 消息代理。Message（消息）消息是 AMQP 中的基本数据单元，包含要传递的数据和一些元数据（如路由键和头属性）。Producer（生产者）

介绍spark中的模型选择与验证技术

参数网格构建器帮助定义所有可能的参数组合，而交叉验证和训练验证分割方法提供了评估模型性能的机制。通过这些方法，学生可以掌握从数据预处理、模型训练到参数调优的完整流程，提高模型的性能和可靠性。TrainValidationSplitModel 保存了在训练验证分割过程中表现最好的模型及其对应的参数组合，便于后续直接使用该最佳模型进行预测或变换。CrossValidatorModel 保存了在交叉验证过程中表现最好的模型及其对应的参数组合，便于后续直接使用该最佳模型进行预测或变换。

一文了解Spark引擎的优势及应用场景

而对数据计算复杂（有推荐、分类、聚类算法场景）且时延要求高的场景，如迭代计算, 交互式计算, 流计算、有机器学习算法需求，图计算需求，且成本投入可以接受的情况下使用Spark SQL,Spark SQL读取的数据都是存入到内存中，因此对机器的内存有要求，且要求内存较大, 相对较贵.总结一下，hiveSQL 应用于大规模的离线跑批，但是对时间要求不高，而Spark SQL 应用于迭代式计算和交互式数据挖掘、Spark Streaming 支持流式数据计算、Spark MLlibk提供的机器学习功能的程序库。

分布式物联网平台特点

分布式物联网平台是一种基于云计算架构，通过分布式网络实现设备连接、数据收集、处理和分析的系统。与传统集中式平台相比，分布式平台具有更高的可扩展性、灵活性和容错能力。分布式物联网平台是实现智能化社会的关键技术之一。通过不断的技术创新和优化，我们有理由相信，分布式物联网平台将引领我们走向一个更加智能、互联和可持续的未来。

分布式微服务: springboot底层机制实现

●Lombok介绍1.简化JavaBean开发, 可以使用Lombok的注解让代码更加简洁.mybatis中学习过2.Java项目中,很多没有技术含量又必须存在的代码, POJO的；异常处理；I/O流的关闭操作等等，这些代码既没有技术含量，又影响着代码的美观，Lombok应运而生。●SpringBoot和IDEA官方支持1.IDEA 2020已经内置了Lombok插件2.之后的版本也在Starter中内置了Lombok依赖。

Kafka基础架构与核心概念？有哪些应用场景？

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。架构特点是分区、多副本、多生产者、多订阅者，性能特点主要是高吞吐，低时延。Kafka主要设计特征如下：通过时间复杂度为O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量 ：即使是非常普通的硬件机器，Kafka也可以支持每秒数百万的消息。

分布式微服务架构下网络通信的底层实现原理

TCP是全双工，如果没有第三次的握手，服务端不能确认客户端是否ready，不知道什么时候可以往客户端发数据包。三次的握手刚好两边都互相确认对方已经ready。我们假设网络的不可靠性，A发起一个连接，当发起一个请求没有得到反馈的时候，会有很多可能性，比如请求包丢失，或者超时，或者B没有响应由于A不能确认结果，于是再发，当有一个请求包到了B之后，A并不知道这个数据包已经到了B，所以可能还会重试。所以B收到请求之后，知道了A的存在并且要和我建立连接，这个时候B会发送ack给到A，告诉A我收到了请求包。