Kafka原理一

Kafka原理与核心概念
本文介绍了Kafka的基本原理及核心概念,包括如何利用Zookeeper保存元数据、消息的存储方式、分区设计的目的等,并解释了Kafka如何通过分区实现分布式存储。

上一遍讲完Kafka的安装以及简单使用。

接着进一步了解一下相关概念以及原理:



1.它使用zookeeper来保存一些meta信息。

2。按Topic分类,一个Topic将被分成多个partition(区),每个partition在存储层面是append log文件。

任何发布到此partition的消息都会直接追加到log文件的尾部。每条消息在文件中的位置称为offset,offset是一个long型数字,它是唯一标记一条信息。kafka不允许对消息进行随机读写。




3.kafka的消息无论是否被消息都会保存一定时间,默认为2天。2天过后将被删除。来释放磁盘空间。

4.对于consumer来说:它需要保存offset,offset保存在zookeeper中。

5.kafka几乎不需要维护任何consumer与producer的状态信息,这些信息保存在zookeeper中。

6.分区的设计目的有多个,最根本的原因是kafka基于文件存储,通过分区可以将日志分散到多个server中。达到分布式。

7.每个topic分成多个partition,partition被分布到多个server中,每个server负责partition中消息的读写操作。此外还可以配置多个备份,分配到不同机器上。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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