（小白自学记录）起因是在github上下载项目发现压缩文件包里的代码不全，试试用gitclone下载结果下载失败报错。报错原因是git端口受到限制。使用如下代码修复了问题：gitconfig--globalurl.https://github.com/.insteadOfgit://github.com/最后使用gitclone下载成功
在升级到AndroidStudio0.4.0版本后，我在编译我的项目时开始遇到以下错误:Aproblemoccurredconfiguringproject':muve'.>Couldnotresolvealldependenciesforconfiguration':muve:classpath'.>Couldnotresolvecom.android.tools.build:gradle:0.7.+.Requiredby:MUVE:muve:unspecified>Failedtolistversionsforcom.android.tools.build:gradle:0.7.+
本文分享自华为云社区《线程锁导致的kafka客户端超时问题》，作者：张俭。问题背景有一个环境的kafkaclient发送数据有部分超时，拓扑图也非常简单定位历程我们先对客户端的环境及JVM情况进行了排查，从JVM所在的虚拟机到kafkaserver的网络正常，垃圾回收（GC）时间也在预期范围内，没有出现异常。紧接着，我们把目光转向了kafka服务器，进行了一些基础的检查，同时也查看了kafka处理请求的超时日志，其中我们关心的metadata和produce请求都没有超时。问题就此陷入了僵局，虽然也搜到了一些kafkaserver会对连上来的client反解导致超时的问题（ KAFKA-856
文章目录1.文章引言2.Topic&Partition的存储3.Kafka的消息分发4.关于Metadata5.消费端如何消费指定分区6.Kafka分区分配策略6.1Rangestrategy（范围分区）6.2RoundRobinstrategy(轮询分区)7.参考文献1.文章引言最近在学习kafka相关的知识，特将学习成功记录成文章，以供大家共同学习。首先要注意的是，Kafka中的Topic和ActiveMQ中的Topic是不一样的。在Kafka中，Topic是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到Kafka集群的消息都有一个类别。物理上来说，不同的Topic的消息是
今天拉取仓库的代码时，报错如下：fatal:unabletoaccess'https://github.com/Itfuture-zifeiYu/ZifeiChat.git/':Failurewhenreceivingdatafromthepeer又或者OpenSSLSSL_read:Connectionwasreset,errno10054再或者：Failedtoconnecttogithub.comport443:Timedout解决办法：因为git在拉取或者提交项目时，中间会有git的http和https代理，但是我们本地环境本身就有SSL协议了，所以取消git的https代理即可，不行
我试图让一个新的cordova项目安装正常工作，但我无法让它在模拟器中运行。当我运行cordovaemulateandroid时，出现以下错误:(node:4822)UnhandledPromiseRejectionWarning:Unhandledpromiserejection(rejectionid:1):Failedtoexecuteshellcommand"getprop,dev.bootcomplete""ondevice:Error:adb:Commandfailedwithexitcode1Erroroutput:error:devicestillconnecting它
Kafka学习笔记（一）-名词解释模块，我们简单的提到了kafka的一些相关名词和它们之间的关系。这一章将详细的记录kafka的架构组成kafka架构图单节点架构 在kafka集群中，一个运行kafka服务的节点，我们称之为Broker，它负责接收producer发送的消息，并存储在磁盘上。 Kafka中消息的生产者被称为Producer，生产者在生产消息时，并非逐条发送，而是按照设定的参数进行批量发送：如batch.size，表示多少数据时进行发送，默认16k；linger.ms表示批量发送的等待时间，超过多少秒，进行发送；buffer.memory客户端缓冲区，满了也会触发消息发送
如何保证消息的不丢失消息为什么会丢失想要保证消息不丢失就要首先知道消息为什么会丢失,在哪个环节会丢失,然后在丢失的环节做处理1.生产者生产消息发送到broker,broker收到消息后会给生产者发送一个ack指令.生产者接收到broker发送成功的指令,这个时候我们就可以认为消息发送成功了.没有接收到ack指令我们就认为消息发送失败.publicT,Throwable>voidsendEventByKafka(Stringtopic,Stringcontent,Tt,KafkaSendErrorCallbackT,java.lang.Throwable>function){kafkaTempl
总览根据kafka的3.1.0的源码example模块进行分析，如下图所示，一般实例代码就是我们分析源码的入口。可以将produce的发送主要流程概述如下：拦截器对发送的消息拦截处理；获取元数据信息；序列化处理；分区处理；批次添加处理；发送消息。总的大概是上面六个步骤，下面将结合源码对每个步骤进行分析。1. 拦截器 消息拦截器在消息发送开始阶段进行拦截，thismethoddoesnotthrowexceptions注释加上代码可以看出即使拦截器抛出异常也不会中止我们的消息发送。使用场景：发送消息的统一处理类似spring的拦截器动态切入功能，自定义拦截器打印日志、统计时间、持久化到本地数据库
六、常见问题QA6.1无消息丢失如何配置producer调用方式（1）网络抖动导致消息丢失，Producer端可以进行重试。（2）消息大小不合格，可以进行适当调整，符合Broker承受范围再发送。不要使用producer.send(msg)，而要使用producer.send(msg,callback)。记住，一定要使用带有回调通知的send方法。在剖析Producer端丢失场景的时候，我们得出其是通过「异步」方式进行发送的，所以如果此时是使用「发后即焚」的方式发送，即调用Producer.send(msg)会立即返回，由于没有回调，可能因网络原因导致Broker并没有收到消息，此时就丢失了。
