ELK日志分析系统之Kafka

目录

一、消息队列基本介绍

1、为什么需要消息队列(MQ)

2、使用消息队列的好处

1.解耦

2.可恢复性

3.缓冲

4.灵活性 & 峰值处理能力

5.异步通信

3、Kafka消息队列的两种模式

1.点对点模式

2.发布/订阅模式

二、Kafka基本介绍

1、Kafka定义

2、Kafka概念

3、Kafka特性

1.高吞吐量、低延迟

2.可扩展性

3.持久性、可靠性

4.容错性

5.高并发

三、Kafka系统架构

1、Broker服务代理节点

2、Topic   主题

3、Partition  分区

1.Partation 数据路由规则

2.分区的原因

四、部署zookeeper+Kafka集群

1、环境准备

2、安装Kafka

3、修改Kafka配置文件

4、拷贝到其他主机进行修改

5、修改环境变量

6、配置zookeeper启动脚本

7、设置开机自启

8、分别启动Kafka

9、Kafka命令行操作

1.创建topic

2.查看当前服务器中的所有 topic

3.查看某个 topic 的详情

4.发布消息

5.消费消息

​编辑

6.修改分区数

7.删除topic

一、消息队列基本介绍

1、为什么需要消息队列(MQ)

主要原因是由于在高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞。比如大量的请求并发访问数据库，导致行锁表锁，最后请求线程会堆积过多， 从而触发 too many connection 错误， 引发雪崩效应。
我们使用消息队列，通过异步处理请求，从而缓解系统的压力。消息队列常应用于异步处理，流量削峰，应用解耦，消息通讯等场景

当前比较常见的 MQ 中间件有 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等。

2、使用消息队列的好处

1.解耦

允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。

2.可恢复性

系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

3.缓冲

有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费者的处理速度不一致的情况。

4.灵活性 & 峰值处理能力

在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

5.异步通信

很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

  • 同步处理：就相当于是 当客户端发送请求给服务端，在等待服务端响应的请求时，客户端不做其他的事情。
  • 异步处理：就相当于当客户端发送给服务端请求时，在等待服务端响应的时候，客户端可以做其他的事情。这样即节约时间，也提高了效率。

3、Kafka消息队列的两种模式

1.点对点模式

（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）

消息生产者生产消息发送到消息队列中，然后消息消费者从消息队列中取出并且消费消息。消息被消费以后，消息队列中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。消息队列支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。

  • 每个消息只有一个接收者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)

  • 发送者和接收者间没有依赖性，发送者发送消息之后，不管有没有接收者在运行，都不会影响到发送者下次发送消息

  • 接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功，以便消息队列删除当前接收的消息

2.发布/订阅模式

（一对多， 又叫观察者模式，消费者消费数据之后不会清除消息）

消息生产者 （发布）将消息发布到 topic 中，同时有多个消息消费者 （订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费。
发布/订阅模式是定 义对象间一种—对多的依赖关系，使得每当一个对象 （ 目标对象）的状态发生改变， 则所有依赖干它的对象 （观察者对象）都会得到通知并自动更新。

  • 每个消息可以有多个订阅者

  • 发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息

  • 为了消费消息，订阅者需要提前订阅该角色主题，并保持在线运行

二、Kafka基本介绍

1、Kafka定义

Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。

2、Kafka概念

最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于 Zookeeper 协调的分布式消息中间件系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景，比如基于 hadoop 的批处理系统、低延迟的实时系统、Spark/Flink 流式处理引擎，nginx 访问日志，消息服务等等，用 scala 语言编写，Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。

官方网址：Apache Kafka

3、Kafka特性

1.高吞吐量、低延迟

Kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。每个 topic 可以分多个 Partition，Consumer Group 对 Partition 进行消费操作，提高负载均衡能力和消费能力。

2.可扩展性

kafka 集群支持热扩展

3.持久性、可靠性

消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失

4.容错性

允许集群中节点失败（多副本情况下，若副本数量为 n，则允许 n-1 个节点失败）

5.高并发

支持数千个客户端同时读写

三、Kafka系统架构

  • 生产者生产数据传给broker即kafka服务器集群
  • kafka集群将数据存储在topic主题中，每个topic主题中有多个分片(分片做了备份在其他topic)
  • 分片中存储数据，kafka集群注册在zookeeper中，zookeeper通知消费者kafka服务器在线列表
  • 消费者收到zookeeper通知的在线列表，从broker中拉取数据
  • 消费者保存偏移量到zookeeper中，以便记录自己宕机消费到什么地方

1、Broker服务代理节点

  • 服务代理节点，其实就是一个kafka实例或服务节点，多个broker构成了kafka集群
  • 一台 kafka 服务器就是一个 broker。
  • 一个集群由多个 broker 组成。
  • 一个 broker 可以容纳多个 topic

2、Topic   主题

  • 可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic。
  • 类似于数据库的表名或者 ES 的 index
  • 物理上不同 topic 的消息分开存储

topic：主题。每一个消息都属于某个主题，kafka通过主题来划分消息，是一个逻辑上的分类

3、Partition  分区

为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分割为一个或多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。

Kafka 只保证 partition 内的记录是有序的，而不保证 topic 中不同 partition 的顺序。

每个 topic 至少有一个 partition，当生产者产生数据的时候，会根据分配策略选择分区，然后将消息追加到指定的分区的队列末尾。

1.Partation 数据路由规则

  1. 指定了 patition，则直接使用；
  2. 未指定 patition 但指定 key（相当于消息中某个属性），通过对 key 的 value 进行 hash 取模，选出一个 patition；
  3. patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition。

每条消息都会有一个自增的编号，用于标识消息的偏移量，标识顺序从 0 开始。

每个 partition 中的数据使用多个 segment 文件存储。

如果 topic 有多个 partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。严格保证消息的消费顺序的场景下（例如商品秒杀、 抢红包），需要将 partition 数目设为 1。

  • broker 存储 topic 的数据。如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 N 个 broker，那么每个 broker 存储该 topic 的一个 partition。
  • 如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 (N+M) 个 broker，那么其中有 N 个 broker 存储 topic 的一个 partition， 剩下的 M 个 broker 不存储该 topic 的 partition 数据。
  • 如果某 topic 有 N 个 partition，集群中 broker 数目少于 N 个，那么一个 broker 存储该 topic 的一个或多个 partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致 Kafka 集群数据不均衡。

2.分区的原因

  • 方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
  • 可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。

（1）Replica

  • 副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition 数据不丢失，且 kafka 仍然能够继续工作，kafka 提供了副本机制，一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 leader 和若干个 follower。
  • Replica：副本，一个分区可以有多个副本来提高容灾性，一般是设置一个分区2个副本

（2）Leader

  • 每个 partition 有多个副本，其中有且仅有一个作为 Leader，Leader 是当前负责数据的读写的 partition。

（3）Follower

  • Follower 跟随 Leader，所有写请求都通过 Leader 路由，数据变更会广播给所有 Follower，Follower 与 Leader 保持数据同步。Follower 只负责备份，不负责数据的读写。
  • 如果 Leader 故障，则从 Follower 中选举出一个新的 Leader。
  • 当 Follower 挂掉、卡住或者同步太慢，Leader 会把这个 Follower 从 ISR（Leader 维护的一个和 Leader 保持同步的 Follower 集合） 列表中删除，重新创建一个 Follower。
  • leader负责读写，follow只负责复制和备份

（4） producer

  • 生产者即数据的发布者，该角色将消息 push 发布到 Kafka 的 topic 中。
  • broker 接收到生产者发送的消息后，broker 将该消息追加到当前用于追加数据的 segment 文件中。
  • 生产者发送的消息，存储到一个 partition 中，生产者也可以指定数据存储的 partition。
  • 生产者，也就是写入消息的一方，将消息写入broker中

（5）Consumer

  • 消费者可以从 broker 中 pull 拉取数据。消费者可以消费多个 topic 中的数据。
  • 消费者，也就是读取消息的一方，从broker中读取消息

（6）Consumer Group（CG）

  • 消费者组，由多个 consumer 组成。
  • 所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。可为每个消费者指定组名，若不指定组名则属于默认的组。
  • 将多个消费者集中到一起去处理某一个 Topic 的数据，可以更快的提高数据的消费能力。
  • 消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费，防止数据被重复读取。
  • 消费者组之间互不影响。

（7）offset 偏移量

  • 可以唯一的标识一条消息。
  • 偏移量决定读取数据的位置，不会有线程安全的问题，消费者通过偏移量来决定下次读取的消息（即消费位置）。
  • 消息被消费之后，并不被马上删除，这样多个业务就可以重复使用 Kafka 的消息。
  • 某一个业务也可以通过修改偏移量达到重新读取消息的目的，偏移量由用户控制。
  • 消息最终还是会被删除的，默认生命周期为 1 周（7*24小时）。
  • Offset：偏移量。消费者存在zookeeper上的记录自己访问到什么地方

（8）Zookeeper

Kafka 通过 Zookeeper 来存储集群的 meta 信息。

  • 由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。
  • Kafka 0.9 版本之前，consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中；从 0.9 版本开始，consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中，该 topic 为 __consumer_offsets。
  • 也就是说，zookeeper的作用就是，生产者push数据到kafka集群，就必须要找到kafka集群的节点在哪里，这些都是通过zookeeper去寻找的。消费者消费哪一条数据，也需要zookeeper的支持，从zookeeper获得offset，offset记录上一次消费的数据消费到哪里，这样就可以接着下一条数据进行消费。

  • Zookeeper：kafka使用zookeeper来管理集群的元数据，以及控制器的选举等操作

    meta：元信息

四、部署zookeeper+Kafka集群

架构在Zookeeper集群之上搭建

1、环境准备

主机名ip地址安装软件
zk-kfk01192.168.10.100

zookeeper

Kafka

zk-kfk02192.168.10.101

zookeeper

Kafka

zk-kfk03192.168.10.102

zookeeper

Kafka

1.下载安装包
官方下载地址：http://kafka.apache.org/downloads.html
 
cd /opt
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.7.1/kafka_2.13-2.7.1.tgz
 
 
2.安装 Kafka
cd /opt/
tar zxvf kafka_2.13-2.7.1.tgz
mv kafka_2.13-2.7.1 /usr/local/kafka
 
//修改配置文件
cd /usr/local/kafka/config/
cp server.properties{,.bak}
 
vim server.properties
broker.id=0    ●21行，broker的全局唯一编号，每个broker不能重复，因此要在其他机器上配置 broker.id=1、broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.10.17:9092    ●31行，指定监听的IP和端口，如果修改每个broker的IP需区分开来，也可保持默认配置不用修改
num.network.threads=3    #42行，broker 处理网络请求的线程数量，一般情况下不需要去修改
num.io.threads=8         #45行，用来处理磁盘IO的线程数量，数值应该大于硬盘数
socket.send.buffer.bytes=102400       #48行，发送套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400    #51行，接收套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600    #54行，请求套接字的缓冲区大小
log.dirs=/usr/local/kafka/logs        #60行，kafka运行日志存放的路径，也是数据存放的路径
num.partitions=1    #65行，topic在当前broker上的默认分区个数，会被topic创建时的指定参数覆盖
num.recovery.threads.per.data.dir=1    #69行，用来恢复和清理data下数据的线程数量
log.retention.hours=168    #103行，segment文件（数据文件）保留的最长时间，单位为小时，默认为7天，超时将被删除
log.segment.bytes=1073741824    #110行，一个segment文件最大的大小，默认为 1G，超出将新建一个新的segment文件
zookeeper.connect=192.168.10.17:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181    ●123行，配置连接Zookeeper集群地址
 
//修改环境变量
vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
 
 
source /etc/profile
 
//配置 Zookeeper 启动脚本
vim /etc/init.d/kafka
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 22 88
#description:Kafka Service Control Script
KAFKA_HOME='/usr/local/kafka'
case $1 in
start)
	echo "---------- Kafka 启动 ------------"
	${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties
;;
stop)
	echo "---------- Kafka 停止 ------------"
	${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh
;;
restart)
	$0 stop
	$0 start
;;
status)
	echo "---------- Kafka 状态 ------------"
	count=$(ps -ef | grep kafka | egrep -cv "grep|$$")
	if [ "$count" -eq 0 ];then
        echo "kafka is not running"
    else
        echo "kafka is running"
    fi
;;
*)
    echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac
 
//设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/kafka
chkconfig --add kafka
 
//分别启动 Kafka
service kafka start
 
 
3.Kafka 命令行操作
//创建topic
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.10.17:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test
 
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.10.17:2181,192.168.10.20:2181,192.168.10.21:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test
-------------------------------------------------------------------------------------
--zookeeper：定义 zookeeper 集群服务器地址，如果有多个 IP 地址使用逗号分割，一般使用一个 IP 即可
--replication-factor：定义分区副本数，1 代表单副本，建议为 2 
--partitions：定义分区数 
--topic：定义 topic 名称
-------------------------------------------------------------------------------------
 
//查看当前服务器中的所有 topic
kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.10.17:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181
 
//查看某个 topic 的详情
kafka-topics.sh  --describe --zookeeper 192.168.10.17:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181
 
//发布消息
kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.10.17:9092,192.168.10.21:9092,192.168.10.22:9092  --topic test
 
//消费消息
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.10.17:9092,192.168.10.21:9092,192.168.10.22:9092 --topic test --from-beginning
 
-------------------------------------------------------------------------------------
--from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来
-------------------------------------------------------------------------------------
 
//修改分区数
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.10.17:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181 --alter --topic test --partitions 6
 
//删除 topic
kafka-topics.sh --delete --zookeeper 192.168.10.17:2181,192.168.10.21:2181,192.168.10.22:2181 --topic test

2、安装Kafka

cd /opt
tar xf kafka_2.13-2.7.1.tgz 
mv kafka_2.13-2.7.1 /usr/local/kafka

3、修改Kafka配置文件

cd /usr/local/kafka/config/
cp server.properties{,.bak}
 
vim server.properties
------------------------------------
broker.id=0    ●21行，broker的全局唯一编号，每个broker不能重复，因此要在其他机器上配置 broker.id=1、broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.246.7:9092    ●31行，指定监听的IP和端口，如果修改每个broker的IP需区分开来，也可保持默认配置不用修改
num.network.threads=3    #42行，broker 处理网络请求的线程数量，一般情况下不需要去修改
num.io.threads=8         #45行，用来处理磁盘IO的线程数量，数值应该大于硬盘数
socket.send.buffer.bytes=102400       #48行，发送套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400    #51行，接收套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600    #54行，请求套接字的缓冲区大小
log.dirs=/usr/local/kafka/logs        #60行，kafka运行日志存放的路径，也是数据存放的路径
num.partitions=1    #65行，topic在当前broker上的默认分区个数，会被topic创建时的指定参数覆盖
num.recovery.threads.per.data.dir=1    #69行，用来恢复和清理data下数据的线程数量
log.retention.hours=168    
#103行，segment文件（数据文件）保留的最长时间，单位为小时，默认为7天，超时将被删除
log.segment.bytes=1073741824    #110行，一个segment文件最大的大小，默认为 1G，超出将新建一个新的segment文件
zookeeper.connect=192.168.246.7:2181,192.168.246.9:2181,192.168.246.12:2181   
 #123行，配置连接Zookeeper集群地址

4、拷贝到其他主机进行修改

scp server.properties zk-kfk02:/usr/local/kafka/config/server.properties
scp server.properties zk-kfk03:/usr/local/kafka/config/server.properties

5、修改环境变量

vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
 
source /etc/profile

6、配置zookeeper启动脚本

vim /etc/init.d/kafka

#!/bin/bash
#chkconfig:2345 22 88
#description:Kafka Service Control Script
KAFKA_HOME='/usr/local/kafka'
case $1 in
start)
	echo "---------- Kafka 启动 ------------"
	${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties
;;
stop)
	echo "---------- Kafka 停止 ------------"
	${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh
;;
restart)
	$0 stop
	$0 start
;;
status)
	echo "---------- Kafka 状态 ------------"
	count=$(ps -ef | grep kafka | egrep -cv "grep|$$")
	if [ "$count" -eq 0 ];then
        echo "kafka is not running"
    else
        echo "kafka is running"
    fi
;;
*)
    echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac

7、设置开机自启

chmod +x /etc/init.d/kafka 
chkconfig --add kafka

8、分别启动Kafka

9、Kafka命令行操作

1.创建topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.10.100:2181,192.168.10.101:2181,192.168.10.102:2181 -replication-factor 2 --partitions 3 --topic test
 
-------------------------------------------------------------------------------------
--zookeeper：定义 zookeeper 集群服务器地址，如果有多个 IP 地址使用逗号分割，一般使用一个 IP 即可
--replication-factor：定义分区副本数，1 代表单副本，建议为 2 
--partitions：定义分区数 
--topic：定义 topic 名称

2.查看当前服务器中的所有 topic

kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.10.100:2181,192.168.10.101:2181,192.168.10.102:2181 

test

3.查看某个 topic 的详情

[root@zk-kfk01 config]#kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.10.100:2181,192.168.10.101:2181,192.168.10.102:2181
Topic: test	PartitionCount: 3	ReplicationFactor: 2	Configs: 
	Topic: test	Partition: 0	Leader: 2	Replicas: 2,0	Isr: 2,0
	Topic: test	Partition: 1	Leader: 0	Replicas: 0,1	Isr: 0,1
	Topic: test	Partition: 2	Leader: 1	Replicas: 1,2	Isr: 1,2

4.发布消息

kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.10.100:9092,192.168.10.101:9092,192.168.10.102:9092 --topic test

5.消费消息

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.10.100:9092,192.168.10.101:9092,192.168.10.102:9092 --topic test --from-beginning

6.修改分区数

kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.10.100:2181,192.168.10.101:2181,192.168.10.102:2181 --alter --topic test  --partitions 4

kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.10.100:2181,192.168.10.101:2181,192.168.10.102:2181

7.删除topic

kafka-topics.sh --delete --zookeeper 192.168.10.100:2181,192.168.10.101:2181,192.168.10.102:2181 --topic test

kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.10.100:2181,192.168.10.101:2181,192.168.10.102:2181 --topic test

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&#x1f525; 个人主页: 黑洞晓威 &#x1f600;你不必等到非常厉害&#xff0c;才敢开始&#xff0c;你需要开始&#xff0c;才会变的非常厉害 15. 三数之和 给你一个整数数组 nums &#xff0c;判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i ! j、i ! k 且 j ! k…
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【Proteus】蜂鸣器播放音乐

【Proteus】蜂鸣器播放音乐

按键按一次&#xff0c;蜂鸣器响一次 &#xff0c;LCD1602同步。 #include <REGX52.H> #include <INTRINS.H>unsigned int keynum; sbit RSP3^0; //** sbit RWP3^1; //** sbit EP3^2; //** sbit buzzerP1^5; void delay(unsigned int n)//1ms {unsigned char a,…
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树莓派安装tensorflow

树莓派安装tensorflow

树莓派安装tensorflow 使用编译好的版本自己选择版本进行编译armv71 架构 教程转载 使用编译好的版本 下载tensorflow编译好的版本 https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/tags由于python版本支持有限可能需要自己安装python 安装对应的python 自己选择版本进行编译…
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【Golang】并发编程之三大问题：原子性、有序性、可见性

【Golang】并发编程之三大问题：原子性、有序性、可见性

目录 一、前言二、概念理解2.1 有序性2.2 原子性后果1&#xff1a;其它线程会读到中间态结果&#xff1a;后果2&#xff1a;修改结果被覆盖 2.3 可见性1&#xff09;store buffer(FIFO)引起的类似store-load乱序现象2&#xff09;store buffer(非FIFO)引起的类似store-store乱序…
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Java web应用性能分析概叙

Java web应用性能分析概叙

“系统慢”&#xff0c;这是任何一个应用都会出现的问题&#xff0c;面对“系统慢”的问题&#xff0c;客户、测试、开发、管理者等不同角色的人员有不同反应&#xff1a; 客户&#xff1a;啥破东西啊&#xff0c;这么卡&#xff01; 测试&#xff1a;性能bug已提交。 开发&…
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嵌入式工程师如何摸鱼？

嵌入式工程师如何摸鱼？

有老铁问我&#xff0c;做嵌入式开发要加班吗&#xff1f; 也不知道搞什么鬼&#xff0c;现在的年轻人对加班这么抵触。 我刚做开发那会&#xff0c;啥也不懂&#xff0c;每天基本都要加班到晚上7-9点不等&#xff0c;我并不抵触加班&#xff0c;因为早早回家&#xff0c;也没什…
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常见的地图绘制方法，这个包全包了~~

常见的地图绘制方法，这个包全包了~~

在上一篇介绍完Bokeh精美可视化作品之后&#xff0c;有小伙伴咨询我能不能稍系统的介绍下如何在地图上添加如柱形图等其他元素的付方法&#xff1f; 这就让我想到一个优秀的地图绘制可视化包-R-cartography&#xff0c;虽然之前也有简单介绍过&#xff0c;本期就具体分享下该包…
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Axure实现导航栏的展开与收缩

Axure实现导航栏的展开与收缩

Axure实现导航栏的展开与收缩 一、概要介绍二、设计思路三、Axure制作导航栏四、技术细节五、小结 一、概要介绍 使用场景一般是B端后台系统需要以导航栏的展开与收缩实现原型的动态交互&#xff0c;主要使用区域是左边或者顶部的导航栏展开与收缩&#xff0c;同一级导航下的小…
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【六】fastapi+vue前后端分离项目

【六】fastapi+vue前后端分离项目

前端代码 https://gitee.com/feiminjie/helloworldfront 后端代码 https://gitee.com/feiminjie/helloworld 整体效果 首页 用例管理页 用例详情页
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在vue中发现一个prop新的写法在官方文档没有，查百度不行，还有什么其他方法排查不

在vue中发现一个prop新的写法在官方文档没有，查百度不行，还有什么其他方法排查不

先看图&#xff0c;最近在接手一个同事的代码&#xff0c;发现prop有这样的写法&#xff1a; 我自己查了官网&#xff0c;以及百度都没有找到这种写法。这时我灵机一动&#xff0c;想到一个方法&#xff0c;vscode有内置的typesscript&#xff0c;自然有prop类型推断&#xff0…
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我用这10招，能减少了80%的BUG

我用这10招，能减少了80%的BUG

前言 对于大部分程序员来说&#xff0c;主要的工作时间是在开发和修复BUG。 有可能修改了一个BUG&#xff0c;会导致几个新BUG的产生&#xff0c;不断循环。 那么&#xff0c;有没有办法能够减少BUG&#xff0c;保证代码质量&#xff0c;提升工作效率&#xff1f; 答案是肯…
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:has()伪类使用

:has()伪类使用

下面的 CSS 代码表示如果 <a> 元素里面有 <img> 元素&#xff0c;则这个 <a> 元素就会匹配。 a:has(img) { display: block; } 我们可以使用这个选择器轻松区分是文字链接还是图像链接 a:has(> img) { display: block; } 表示匹配子元素是 <img>…
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NineData正式将SQL开发正式升级为数据库DevOps

NineData正式将SQL开发正式升级为数据库DevOps

NineData SQL 开发早期主要提供 SQL 窗口&#xff08;IDE&#xff09;功能&#xff0c;产品经过将近两年时间的打磨&#xff0c;新增了大量的企业级功能&#xff0c;时至今日已经服务了上万开发者&#xff0c;覆盖了数据库设计、开发、测试、变更等生命周期的功能。 为了让企业…
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