347. Top K Frequent Elements题解

博客围绕LeetCode题目展开,解题难点是将时间复杂度降至O(nlogn)。采用unordered map统计所有数出现概率,再将其反转得到每个频数对应的原整数,还给出了运行时间为16ms、超越96.39% C++代码的AC代码。

1. 思路

难点在于把时间复杂度降低到O(nlogn),考虑使用unordered map,先统计所有数出现的概率,再把unordered map reverse一下,得到每个频数对应的原整数。

2.AC代码( 16 ms, faster than 96.39% of C++)

class Solution {
public:
    vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
        unordered_map<int, int> map;
        unordered_map<int, vector<int>> map_reverse;
        for(int i=0; i<nums.size(); i++){
            if(map.count(nums[i])) map[nums[i]] += 1;
            else map[nums[i]] = 1;
        }
        for(auto i: map){
            map_reverse[i.second].push_back(i.first);
        }
        vector<int> res;
        for(int i=nums.size(); i>=1; i--){
            if(map_reverse.count(i)) res.insert(res.end(), map_reverse[i].begin(), map_reverse[i].end());
            if(res.size() == k) return res;
        }
        return res;
    }
};

 

<think>嗯,用户询问的是Kafka控制器连接失败的问题排查。用户可能正在部署或维护Kafka集群,遇到了控制器节点无法连接的情况,这会影响集群的元数据管理和分区选举等核心功能。 从技术角度看,这个问题涉及多个排查层面:首先是网络基础层(端口可达性、防火墙规则),然后是Kafka服务层(控制器状态、日志文件),最后是客户端配置(连接地址、安全协议)。用户提供的引用材料里提到了Kafka Streams的异常处理机制和监控指标,这些对问题排查也有参考价值。 用户应该是个有一定经验的运维或开发人员,但可能对Kafka内部机制不熟悉。ta现在最需要的是清晰的排查步骤,而不是理论讲解。需要特别注意引用[3]提到的监控指标,比如controller节点的网络延迟、活跃连接数等,这些都是诊断的重要依据。 考虑到用户环境差异,在给出解决方案时要区分常见场景:比如开发环境可能只是端口配置错误,而生产环境更可能是防火墙或TLS证书问题。最后要提醒用户关注控制器选举日志,因为引用[1]提到过反序列化错误会影响整个应用,类似地控制器故障也会波及整个集群。 对了,用户之前的引用里强调过异步通信的复杂性(引用[2]),所以排查时还要注意客户端重试机制可能掩盖真实错误。建议用户用telnet或kcat工具做基础验证,避免被客户端容错机制干扰判断。</think>针对Kafka控制器连接失败的问题,请按以下步骤系统排查: --- ### **1. 检查网络连通性** - **验证端口可达性**: ```bash telnet kafka-controller-1 9092 # 默认端口9092,若用SSL则检查9093 ``` 若不通,需检查: - 防火墙规则(云服务商安全组/本地iptables) - 控制器节点的网络路由 - DNS解析是否正确(`nslookup kafka-controller-1`) - **确认监听地址**: 在控制器节点检查`server.properties`: ```properties listeners=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093 # 确保控制器端口开放 advertised.listeners=PLAINTEXT://kafka-controller-1:9092 # 客户端访问地址 controller.listener.names=CONTROLLER # 控制器专用监听器 ``` --- ### **2. 检查控制器状态** - **查看控制器选举日志**: ```bash grep "Controller election" /path/to/kafka/logs/server.log ``` 若日志显示`No active controller`,需重启控制器节点或检查ZooKeeper连接。 - **验证ZooKeeper健康**: ```bash echo stat | nc zookeeper-host 2181 | grep Mode # 确认Leader/Follower状态 ``` --- ### **3. 客户端配置验证** - **检查bootstrap地址**: 确保客户端配置的`bootstrap.servers`包含控制器节点: ```java properties.put("bootstrap.servers", "kafka-controller-1:9092,broker2:9092"); ``` - **匹配安全协议**: 若控制器启用SSL/SASL,客户端需同步配置: ```properties security.protocol=SSL ssl.truststore.location=/path/to/truststore.jks ``` --- ### **4. 关键日志分析** - **客户端错误**: 查找`Connection to node -1 failed`等错误,通常伴随原因描述: ``` ERROR [Producer] Connection to node kafka-controller-1:9092 failed (java.net.UnknownHostException) ``` - **控制器节点日志**: 检查`server.log`中是否有拒绝连接或认证失败记录: ``` WARN [SocketServer] Error processing connection: SSL handshake failed ``` --- ### **5. 高级排查工具** - **使用`kcat`测试连接**: ```bash kcat -b kafka-controller-1:9092 -L # 列出集群元数据 ``` 若失败,输出会明确提示连接失败原因。 - **抓包分析**: ```bash tcpdump -i eth0 port 9092 -w kafka.pcap # 分析握手过程 ``` --- ### **6. 控制器高可用设计** 若频繁出现控制器失联,需优化架构: 1. **多控制器配置**: ```properties controller.quorum.voters=1@controller1:9093,2@controller2:9093,3@controller3:9093 ``` 2. **负载均衡**: - 通过VIP或DNS轮询暴露多个控制器节点 - 使用Nginx反向代理控制器端口(TCP层) --- ### **典型解决方案** | **故障现象** | **解决方法** | |---------------------------|-----------------------------------------| | DNS解析失败 | 配置hosts文件或使用IP地址直连 | | SSL证书不匹配 | 同步更新客户端/服务端truststore | | 防火墙阻断 | 开放9092/9093端口双向通信 | | 控制器进程僵死 | 重启Kafka服务并检查堆内存配置 | | ZooKeeper会话超时 | 调整`zookeeper.session.timeout.ms`参数 | > **关键提示**:控制器故障会影响分区选举和元数据更新[^1]。若问题持续,建议启用Kafka的监控指标(如`ActiveControllerCount`)并配置告警[^3]。 --- **相关问题** 1. Kafka控制器选举的底层机制是什么? 2. 如何监控Kafka控制器的健康状态? 3. Kafka集群出现脑裂(Split-Brain)时如何恢复? 4. 如何优化Kafka控制器的性能瓶颈? [^1]: 控制器负责管理分区状态和副本选举,连接失败会导致元数据操作阻塞。 [^3]: 监控指标如`ActiveControllerCount`和`OfflinePartitionsCount`是诊断控制器健康的关键。
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