《Jahan Tum Le Chalo》，爱情作品，印度出品，1999年上映。
代谢率，熵的磨损，幂定律，分形法则，城市即生态系统，公司的寿命，都符合Jahan Tum Le Chalo效应，15%冗余或效率，1.75倍增长等
三向阳 · 评分 5.4/10
哇靠小时候觉得好好看。
Tassefeuer · 评分 7.7/10
这本关于Kafka的书写得非常详尽，很多底层细节和原理都分析得很透彻，对比市面上不同产品的技术方案，总结出各种实现的优缺点，做到触类旁通，对于一些可能在业务场景中需要但是Kafka本身没有的功能，编剧都提出了相应的解决方案。 producer：生产者，生成消息。 consumer：消费者，消费消息。 broker：存储和管理消息的节点。 topic：主题，消息的一级分类。 partition：分区，一个主题有多个分区，每一个分区对应一个Log日志根剧集列表。 replica：副本，一个分区有多个副本，每一个副本对应一个Log日志分段。每一个分区有一个leader副本，有多个follower副本，读写发生在leader副本，follower只作备份。为了负载均衡，不同分区的leader副本会尽可能地分布在不同的broker上。 Kafka集成了zookeeper作为协调服务，易于动态扩展，批量发送、顺序读写、零拷贝、页缓存等技术，使他具备高吞吐量的特性，消息存储在磁盘上实现持久性，消息传输重试和确认机制、幂等和事务、分区多副本确保了可靠性，时间轮与delayQueue结合，在大量分布式定时任务的条件下，保证了精确性同时，又保证了性能。 Kafka生产者发送消息 指定要发送的Topic，还可以指定Key。 Key是用来指定消息的键，它不仅是消息的附加信息，还可以用来计算分区号进而可以让消息发往特定的分区。前面提及消息以主题为单位进行归类，而这个key可以让消息再进行二次归类，同一个key的消息会被划分到同一个分区中。 Kafka的消费者与消费组 一个消费者可以订阅一个或多个主题。 每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者。 假设目前某消费组内只有一个消费者 C0，订阅了一个主题，这个主题包含 7 个分区：P0、P1、P2、P3、P4、P5、P6。也就是说，这个消费者C0订阅了7个分区。 此时消费组内又加入了一个新的消费者C1，按照既定的逻辑，需要将原来消费者C0的部分分区分配给消费者C1消费。消费者C0和C1各自负责消费所分配到的分区，彼此之间并无逻辑上的干扰。 紧接着消费组内又加入了一个新的消费者C2，消费者C0、C1和C2各自负责消费所分配到的分区。 消费者与消费组这种模型可以让整体的消费能力具备横向伸缩性，我们可以增加（或减少）消费者的个数来提高（或降低）整体的消费能力。对于分区数固定的情况，一味地增加消费者并不会让消费能力一直得到提升，如果消费者过多，出现了消费者的个数大于分区个数的情况，就会有消费者分配不到任何分区。 Kafka的幂等性 Producer在生产发送消息时，难免会重复发送消息。Producer进行retry时会产生重试机制，发生消息重复发送。而引入幂等性后，重复发送只会生成一条有效的消息。 Kafka的事务 Kafka中的事务是指一系列的Producer生产消息和消费消息提交Offsets的操作在一个事务中，即原子性操作。对应的结果是同时成功或者同时失败。 需要与数据库中事务进行区别，操作数据库中的事务指一系列的增删查改，对Kafka来说，操作事务是指一系列的生产和消费等原子性操作。
O型瓶子 · 评分 4.4/10
百度可以全部看完，好看，Nirmal Pandey，宇宙第一红，旧月安好，若缄默的剧集都很好看
娥仔 · 评分 4.4/10
看了<>让我有一种世上真有鬼的感觉，这感觉一点都不好，让我不管白天还是晚上看哪里都有东西，一点都不舒服。
Zhixue-Fei · 评分 3.3/10
鸡汤喝完了，有点儿浓，以前看过一本老俞的书，忘了，今天一搜，几十本
寒冰龙 · 评分 7.6/10
1921 · 其他
1963 · 喜剧
1896 · 纪录
1986 · 惊悚
1998 · 冒险
1990 · 动作
1992 · 短片
2000 · 短片
1967 · 喜剧
代谢率，熵的磨损，幂定律，分形法则，城市即生态系统，公司的寿命，都符合Jahan Tum Le Chalo效应，15%冗余或效率，1.75倍增长等
三向阳 · 评分 5.4/10
哇靠小时候觉得好好看。
Tassefeuer · 评分 7.7/10
这本关于Kafka的书写得非常详尽，很多底层细节和原理都分析得很透彻，对比市面上不同产品的技术方案，总结出各种实现的优缺点，做到触类旁通，对于一些可能在业务场景中需要但是Kafka本身没有的功能，编剧都提出了相应的解决方案。 producer：生产者，生成消息。 consumer：消费者，消费消息。 broker：存储和管理消息的节点。 topic：主题，消息的一级分类。 partition：分区，一个主题有多个分区，每一个分区对应一个Log日志根剧集列表。 replica：副本，一个分区有多个副本，每一个副本对应一个Log日志分段。每一个分区有一个leader副本，有多个follower副本，读写发生在leader副本，follower只作备份。为了负载均衡，不同分区的leader副本会尽可能地分布在不同的broker上。 Kafka集成了zookeeper作为协调服务，易于动态扩展，批量发送、顺序读写、零拷贝、页缓存等技术，使他具备高吞吐量的特性，消息存储在磁盘上实现持久性，消息传输重试和确认机制、幂等和事务、分区多副本确保了可靠性，时间轮与delayQueue结合，在大量分布式定时任务的条件下，保证了精确性同时，又保证了性能。 Kafka生产者发送消息 指定要发送的Topic，还可以指定Key。 Key是用来指定消息的键，它不仅是消息的附加信息，还可以用来计算分区号进而可以让消息发往特定的分区。前面提及消息以主题为单位进行归类，而这个key可以让消息再进行二次归类，同一个key的消息会被划分到同一个分区中。 Kafka的消费者与消费组 一个消费者可以订阅一个或多个主题。 每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者。 假设目前某消费组内只有一个消费者 C0，订阅了一个主题，这个主题包含 7 个分区：P0、P1、P2、P3、P4、P5、P6。也就是说，这个消费者C0订阅了7个分区。 此时消费组内又加入了一个新的消费者C1，按照既定的逻辑，需要将原来消费者C0的部分分区分配给消费者C1消费。消费者C0和C1各自负责消费所分配到的分区，彼此之间并无逻辑上的干扰。 紧接着消费组内又加入了一个新的消费者C2，消费者C0、C1和C2各自负责消费所分配到的分区。 消费者与消费组这种模型可以让整体的消费能力具备横向伸缩性，我们可以增加（或减少）消费者的个数来提高（或降低）整体的消费能力。对于分区数固定的情况，一味地增加消费者并不会让消费能力一直得到提升，如果消费者过多，出现了消费者的个数大于分区个数的情况，就会有消费者分配不到任何分区。 Kafka的幂等性 Producer在生产发送消息时，难免会重复发送消息。Producer进行retry时会产生重试机制，发生消息重复发送。而引入幂等性后，重复发送只会生成一条有效的消息。 Kafka的事务 Kafka中的事务是指一系列的Producer生产消息和消费消息提交Offsets的操作在一个事务中，即原子性操作。对应的结果是同时成功或者同时失败。 需要与数据库中事务进行区别，操作数据库中的事务指一系列的增删查改，对Kafka来说，操作事务是指一系列的生产和消费等原子性操作。
O型瓶子 · 评分 4.4/10
百度可以全部看完，好看，Nirmal Pandey，宇宙第一红，旧月安好，若缄默的剧集都很好看
娥仔 · 评分 4.4/10
看了<>让我有一种世上真有鬼的感觉，这感觉一点都不好，让我不管白天还是晚上看哪里都有东西，一点都不舒服。
Zhixue-Fei · 评分 3.3/10
鸡汤喝完了，有点儿浓，以前看过一本老俞的书，忘了，今天一搜，几十本
寒冰龙 · 评分 7.6/10