文章目录@[toc]创建一个演示topic生产一些数据使用消费者组消费数据增加分区无新数据产生，有旧数据未消费有新数据产生，有旧数据未消费增加副本创建json文件使用指定的json文件增加topic的副本数使用指定的json文件查看topic的副本数增加的进度查看topic情况文档内出现的${KAFKA_BROKERS}表示kafka的连接地址，${ZOOKEEPER_CONNECT}表示zk的连接地址，需要替换成自己的实际ip地址创建一个演示topickafka-topics.sh--create--zookeeper${ZOOKEEPER_CONNECT}--replication-fac
文章目录1、简介2、CAT2.1加载CATRig预设库2.2从头开始创建CATRig3、characterstudio3.1基本描述3.2Biped3.3Physique4、骨骼系统4.1创建方法4.2简单示例结语1、简介官网地址：https://help.autodesk.com/view/3DSMAX/2018/CHShttps://help.autodesk.com/view/3DSMAX/2019/CHShttps://help.autodesk.com/view/3DSMAX/2020/CHShttps://help.autodesk.com/view/3DSMAX/2021/CHS
Cat的所有命令http://192.168.6.39:9201/_cat/_cat/allocation/_cat/shards/_cat/shards/{index}/_cat/master/_cat/nodes/_cat/tasks/_cat/indices/_cat/indices/{index}/_cat/segments/_cat/segments/{index}/_cat/count/_cat/count/{index}/_cat/recovery/_cat/recovery/{index}/_cat/health/_cat/pending_tasks/_cat/aliases/
1.发现问题：服务中向kafka的一个topic发送消息，报了这个错误org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Topicxxxnotpresentinmetadataafter60000ms.2.排查思路：手动连接kafka,打开两个窗口一个向xxx这个topic发送消息，另一个看能否正常消费消息。窗口1：执行发送消息命令bin/kafka-console-producer.sh--broker-list192.168.65.60:9092,192.168.65.60:9093,192.168.65.60:9094--topicxxx窗口
1.背景原生Kafka是不支持RetryTopic和DLT（DeadLetterTopic，死信队列）。但是SpringKafka在客户端实现了这两个功能。2.版本spring-kafka2.7.14（2.7.x以下版本不支持RetryTopic）3.默认重试策略默认情况下，spring-kafka在消费逻辑抛出异常时，会快速重试10次（无间隔时间），如果重试完成后，依旧消费失败，spring-kafka会commit这条记录。默认重试的实现原理是：重置当前consumeroffset，感兴趣的同学可以在SeekUtils#doSeeksdebug一下可以通过自定义SeekToCurrentE
可能出现的3种报错--报错1Failedtogetmetadatafortopics[...].org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Call--报错2Causedby:org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Timedoutwaitingtosendthecall.Call:fetchMetadataHeartbeatmustbesetlowerthanthesessiontimeout--报错3Timedoutwaitingforanodeassignment.Call:des
前言在官方文档的描述中，APIFlinkKafkaConsumer和FlinkKafkaProducer将在后续版本陆续弃用、移除，所以在未来生产中有版本升级的情况下，新APIKafkaSource和KafkaSink还是有必要学会使用的。下面介绍下基于新API的一些自定义类以及主程序的简单实践。官方案例官方文档地址:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/connectors/datastream/kafka/KafkaSource的自定义类自定义反序列化器自定义反序列化器可以以指定的格式取到来源K
@KafkaListener里边的 topics必须是常量，不可以是变量但是某些业务场景kafka定义的topic会不同这时候就需要传入变量才可以实现具体实现方式如下：KafkaListener监听方法#{} 这里边是方法名称 这里是获取topic其实可以在对应的@Bean里边写逻辑方法去处理这里用到了获取配置文件的信息因为@value跟@Bean在同一个文件里会先执行@value 这里是对应的topic提前定义好的2、上边是其中一种实现方法，但是对于有些场景依然不能够满足，可以用下边的方式来实现这里kafkaConfigBaseService是一个类，但是注意这里的首字母一定要小写，大写的话
基于状态机编写4G模块驱动函数#include"bsp.h"charLTE_TX[512],LTE_RX[512];intLTE_TX_length,LTE_RX_length;charU1_TX_data[512],U1_RX_data[512];charLTE_DATA_buf[512];charLTE_COM_buf[512];charLTE_SEND_buf[512];unsignedcharU1_TX_flag,U1_RX_flag;u16U1_Tx_Counter,U1_Rx_Counter;charLTE_AT_state;charLTE_state;charLTE_SEND0,
RabbitMQ主题模式（通配符模式）前言什么是Topic模式使用Topic模式的要点通配符规则示例代码示例Pom文件引入RabbtiMQ依赖RabbitMQ工具类生产者消费者1消费者2效果总结前言通过本篇博客能够简单使用RabbitMQ的主题模式。本篇博客主要是博主通过官网总结出的RabbitMQ主题模式。其中如果有误欢迎大家及时指正。什么是Topic模式Topic模式与Direct模式相比，他们都可以根据Routingkey把消息路由到对应的队列上，但是Topic模式相较于Direct来说，它可以基于多个标准进行路由。也就是在队列绑定Routingkey的时候使用通配符。这使我们相较于Di
