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原创 Kafka文件存储机制那些事1

在Kafka文件存储中,同一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1。从上述图3可知这样做的优点,segment index file采取稀疏索引存储方式,它减少索引文件大小,通过mmap可以直接内存操作,稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找起来需要消耗更多的时间。

2025-01-09 18:50:51 678 2

原创 Kafka文件存储机制那些事2

在Kafka文件存储中,同一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1。从上述图3可知这样做的优点,segment index file采取稀疏索引存储方式,它减少索引文件大小,通过mmap可以直接内存操作,稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找起来需要消耗更多的时间。

2025-01-09 18:50:46 553 1

原创 Kafka文件存储机制那些事3

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2025-01-09 18:50:42 817 2

原创 Kafka文件存储机制那些事4

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原创 Kafka文件存储机制那些事5

在Kafka文件存储中,同一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1。从上述图3可知这样做的优点,segment index file采取稀疏索引存储方式,它减少索引文件大小,通过mmap可以直接内存操作,稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找起来需要消耗更多的时间。

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原创 Kafka文件存储机制那些事6

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原创 Kafka文件存储机制那些事7

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原创 Kafka文件存储机制那些事8

在Kafka文件存储中,同一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1。从上述图3可知这样做的优点,segment index file采取稀疏索引存储方式,它减少索引文件大小,通过mmap可以直接内存操作,稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找起来需要消耗更多的时间。

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原创 Kafka文件存储机制那些事9

在Kafka文件存储中,同一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1。从上述图3可知这样做的优点,segment index file采取稀疏索引存储方式,它减少索引文件大小,通过mmap可以直接内存操作,稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找起来需要消耗更多的时间。

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原创 Kafka文件存储机制那些事10

在Kafka文件存储中,同一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1。从上述图3可知这样做的优点,segment index file采取稀疏索引存储方式,它减少索引文件大小,通过mmap可以直接内存操作,稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找起来需要消耗更多的时间。

2025-01-09 18:50:07 625

原创 Kafka文件存储机制那些事11

在Kafka文件存储中,同一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1。从上述图3可知这样做的优点,segment index file采取稀疏索引存储方式,它减少索引文件大小,通过mmap可以直接内存操作,稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找起来需要消耗更多的时间。

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原创 Kafka文件存储机制那些事12

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2025-01-09 18:49:55 700

原创 Kafka文件存储机制那些事13

在Kafka文件存储中,同一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1。从上述图3可知这样做的优点,segment index file采取稀疏索引存储方式,它减少索引文件大小,通过mmap可以直接内存操作,稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找起来需要消耗更多的时间。

2025-01-09 18:49:51 543 2

原创 Kafka文件存储机制那些事14

在Kafka文件存储中,同一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1。从上述图3可知这样做的优点,segment index file采取稀疏索引存储方式,它减少索引文件大小,通过mmap可以直接内存操作,稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找起来需要消耗更多的时间。

2025-01-09 18:49:46 740

原创 Kafka文件存储机制那些事15

在Kafka文件存储中,同一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1。从上述图3可知这样做的优点,segment index file采取稀疏索引存储方式,它减少索引文件大小,通过mmap可以直接内存操作,稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找起来需要消耗更多的时间。

2025-01-09 18:49:43 918 3

原创 Java内存访问重排序的研究4

a = 1;x = b;});b = 1;y = a;});one.join();很容易想到这段代码的运行结果可能为(1,0)、(0,1)或(1,1),因为线程one可以在线程two开始之前就执行完了,也有可能反之,甚至有可能二者的指令是同时或交替执行的。然而,这段代码的执行结果也可能是(0,0). 因为,在实际运行时,代码指令可能并不是严格按照代码语句顺序执行的。得到(0,0)结果的语句执行过程,如下图所示。

2025-01-08 08:06:08 679 1

原创 Java内存访问重排序的研究14

a = 1;x = b;});b = 1;y = a;});one.join();很容易想到这段代码的运行结果可能为(1,0)、(0,1)或(1,1),因为线程one可以在线程two开始之前就执行完了,也有可能反之,甚至有可能二者的指令是同时或交替执行的。然而,这段代码的执行结果也可能是(0,0). 因为,在实际运行时,代码指令可能并不是严格按照代码语句顺序执行的。得到(0,0)结果的语句执行过程,如下图所示。

2025-01-08 08:06:03 662 2

原创 Java内存访问重排序的研究1

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2025-01-08 08:05:58 723 2

原创 Java内存访问重排序的研究2

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2025-01-08 08:05:54 634 1

原创 Java内存访问重排序的研究3

a = 1;x = b;});b = 1;y = a;});one.join();很容易想到这段代码的运行结果可能为(1,0)、(0,1)或(1,1),因为线程one可以在线程two开始之前就执行完了,也有可能反之,甚至有可能二者的指令是同时或交替执行的。然而,这段代码的执行结果也可能是(0,0). 因为,在实际运行时,代码指令可能并不是严格按照代码语句顺序执行的。得到(0,0)结果的语句执行过程,如下图所示。

2025-01-08 08:05:52 804 3

原创 Java内存访问重排序的研究5

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2025-01-08 08:05:49 558

原创 Java内存访问重排序的研究6

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2025-01-08 08:05:45 699 1

原创 Java内存访问重排序的研究7

a = 1;x = b;});b = 1;y = a;});one.join();很容易想到这段代码的运行结果可能为(1,0)、(0,1)或(1,1),因为线程one可以在线程two开始之前就执行完了,也有可能反之,甚至有可能二者的指令是同时或交替执行的。然而,这段代码的执行结果也可能是(0,0). 因为,在实际运行时,代码指令可能并不是严格按照代码语句顺序执行的。得到(0,0)结果的语句执行过程,如下图所示。

2025-01-08 08:05:43 734 2

原创 Java内存访问重排序的研究8

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2025-01-08 08:05:40 620 2

原创 Java内存访问重排序的研究9

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2025-01-08 08:05:38 1000 6

原创 Java内存访问重排序的研究10

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2025-01-08 08:05:35 772

原创 Java内存访问重排序的研究11

a = 1;x = b;});b = 1;y = a;});one.join();很容易想到这段代码的运行结果可能为(1,0)、(0,1)或(1,1),因为线程one可以在线程two开始之前就执行完了,也有可能反之,甚至有可能二者的指令是同时或交替执行的。然而,这段代码的执行结果也可能是(0,0). 因为,在实际运行时,代码指令可能并不是严格按照代码语句顺序执行的。得到(0,0)结果的语句执行过程,如下图所示。

2025-01-08 08:05:34 987 1

原创 Java内存访问重排序的研究12

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2025-01-08 08:05:30 683

原创 Java内存访问重排序的研究13

a = 1;x = b;});b = 1;y = a;});one.join();很容易想到这段代码的运行结果可能为(1,0)、(0,1)或(1,1),因为线程one可以在线程two开始之前就执行完了,也有可能反之,甚至有可能二者的指令是同时或交替执行的。然而,这段代码的执行结果也可能是(0,0). 因为,在实际运行时,代码指令可能并不是严格按照代码语句顺序执行的。得到(0,0)结果的语句执行过程,如下图所示。

2025-01-08 08:05:28 899 3

原创 Java内存访问重排序的研究15

a = 1;x = b;});b = 1;y = a;});one.join();很容易想到这段代码的运行结果可能为(1,0)、(0,1)或(1,1),因为线程one可以在线程two开始之前就执行完了,也有可能反之,甚至有可能二者的指令是同时或交替执行的。然而,这段代码的执行结果也可能是(0,0). 因为,在实际运行时,代码指令可能并不是严格按照代码语句顺序执行的。得到(0,0)结果的语句执行过程,如下图所示。

2025-01-08 08:05:24 877 2

原创 MySQL Innodb中的事务隔离级别和锁的关系1

我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么。

2025-01-07 20:03:37 983 2

原创 MySQL Innodb中的事务隔离级别和锁的关系2

我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么。

2025-01-07 20:03:33 860 2

原创 MySQL Innodb中的事务隔离级别和锁的关系3

我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么。

2025-01-07 20:03:29 605 3

原创 MySQL Innodb中的事务隔离级别和锁的关系4

我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么。

2025-01-07 20:03:25 842

原创 MySQL Innodb中的事务隔离级别和锁的关系5

我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么。

2025-01-07 20:03:22 919 1

原创 MySQL Innodb中的事务隔离级别和锁的关系7

我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么。

2025-01-07 20:03:17 763

原创 MySQL Innodb中的事务隔离级别和锁的关系6

我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么。

2025-01-07 20:03:13 609

原创 MySQL Innodb中的事务隔离级别和锁的关系8

我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么。

2025-01-07 20:03:08 876 1

原创 MySQL Innodb中的事务隔离级别和锁的关系9

我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么。

2025-01-07 20:03:02 558 1

原创 MySQL Innodb中的事务隔离级别和锁的关系10

我们都知道事务的几种性质,数据库为了维护这些性质,尤其是一致性和隔离性,一般使用加锁这种方式。同时数据库又是个高并发的应用,同一时间会有大量的并发访问,如果加锁过度,会极大的降低并发处理能力。所以对于加锁的处理,可以说就是数据库对于事务处理的精髓所在。这里通过分析MySQL中InnoDB引擎的加锁机制,来抛砖引玉,让读者更好的理解,在事务处理中数据库到底做了什么。

2025-01-07 20:02:59 641 1

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