Kafka简记

本文深入解析Kafka消息队列的工作原理,包括消息的产生、写入与读取流程,探讨主题、分区、Broker及消费者组的概念,阐述消息序列化、分区策略、消费者偏移量管理等关键环节。

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        消息是Kafka的数据单元,一类数据单元的集合则称为主题,主题保存在Kafka服务器上,一个服务器被称作一个broker,主题存储在borker的分区上,一个主题可以存储在多个分区上。

 

流程介绍:

从消息的产生到消费来讲解Kafka的原理。

1.消息的产生

        生产者Producer产生消息,消息在创建的时候,需要指定特定的主题,然后将消息发送到broker主机中;

2.消息的写入

        当消息被创建时,注意Kafaka的消息必须被序列化,如果指定了分区的位置,则直接存储到主题的特定分区,如果没有指定分区,则会使用分区器,分区器根据消息的键,对该键值做散列,然后确定分区的位置,注意,消息会被添加到一个批次里,批次的大小可通过broker的配置文件中的batch.size设置,该参数指定的是一个批次字节数的大小,这个批次里的消息回被发送到相同的主体和分区上。当进行发送消息时,可以使用同步,异步,同步则是按顺序发送,异步则是不需要等待前一个消息发送的响应。当消息发送给borker后,则会判断消息写入是否成功,可以在borker配置文件中修改acks参数,该参数指定了需要有多少个分区副本收到该消息时,才会被认为写入成功,当消息被写入成功后,便返回一个RecordMetaData对象,他包含主题和分区,记录偏移量的信息。

3.消息的读取

       对于消费者,一个主题可以有多个消费者,将消费同一个主题的消息者归属为一个消费组,消费组有个规定,即每个分区只能同时由消费者组中的一个消费者读取,即一个消费者组中的多个消费者不能同时读取同一个分区,这样做的目的:提高服务器吞吐量,一个主题的分区多少,决定消费者的最大上限,当每个分区指定一个消费者,则服务器的吞吐量,并发量最大,因此,对于一个主题,选择消费者的数量,可以根据主题的分区数量作参考,消费者的数量尽量小于主题的分区个数。

        消费者指定主题,然后消费者会去borker指定的分区去读取生产者新生产的数据,消费者通过消息在分区中的偏移量量确定从哪开始读取消息,当部分消费者宕机,或者消费者消费的分区发生变化,则会引发在均衡,即分区的消费者转移为另一个消费者,在这个阶段,这个群组会不可用,直到分区转移成功。

        可以通过轮询的方式,使消费者不断地请求服务器来获取消息,使用poll来拉取最新的消息,获取记录,键值,偏移量,当获取完毕,可以使用close方法关闭消费者。关于消息的偏移量,可以使用enable.auto.commit参数指定,默认是自动提交,即每过5秒,消费者会自动把从poll接受到的最大偏移量提交上去,关于这个提交的间隔5秒,可以通过auto.commit.interval.ms来修改,消费者往consumer_offset特殊主题中发送消息,消息包含每个分区的偏移量。当关闭自动提交,则可以使用同步提交comitSync()方法或异步提交commitAsync()方法来进行手动提交。当偏移量无效或者没有偏移量时,(消费者失效,包含的偏移量记录过时被删除),则默认使用latest方法,即从新的记录开始读取数据,也可以修改为earliest,即在偏移量无效的情况下,从起始位置读取分区的记录。

 

 

如有问题,敬请指出,谢谢,与君共勉 。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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