参考Kafka消息时间戳(kafka message timestamp) 1 Kafka消息的时间戳 在消息中增加了一个时间戳字段和时间戳类型。 目前支持的时间戳类型有两种：CreateTime和LogAppendTime。 前者表示producer创建这条消息的时间； 后者表示broker接收到这条消息的时间(严格来说，是leader broker将这条消息写入到log的时间)。 2 客户端消息格式的变化 ProducerRecord：增加了timestamp字段，允许produ

elasticsearch 查看当前集群中的 master 节点是哪个需要使用 _cat 监控命令，具体如下。 查看方法 es 主节点确定命令，以 kibana 上查看示例如下： GET _cat/nodesv 返回结果示例如下： ip heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name 172.16.16.188 52 99 5 2.59 1.70 1.45 mdi - elasti

一、分布式唯一ID的需求产生的背景 在分布式集群环境环境中，大量的业务场景需要使用到唯一ID的情况，如用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等，都需要全局唯一ID，尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要那么，分布式唯一ID有哪些特性或要求呢？ ① 唯一性：生成的ID全局唯一，在特定范围内冲突概率极小。 ② 有序性：生成的ID按某种规则有序，便于数据库插入及排序。 ③ 可用性：可保证高并发下的可用性, 确保任何时候都能正确的生成ID。 ④ 自主性

自动创建Topic原理介绍   RocketMQ在发送消息的时候，我们一般会先去Broker创建Topic信息，Producer在发送消息的时候会先去nameSrv拉取Topic信息，那么如果拉取不到Topic，会如何处理呢？这里RocketMQ提供一种自动创建Topic的机制。 Producer流程 先从本地缓存topicPublishInfoTable中获取Topic。 如果本地缓存不存在或者失效，则调用**mQClientFactory.updateTopicRouteIn

目录 目标 官方文档及项目下载地址 实战 搭建调度中心 创建任务调度（这里演示SpringBoot版本） 目标 掌握XXL-JOB项目基本搭建和使用。 官方文档及项目下载地址 分布式任务调度平台XXL-JOBhttps://www.xuxueli.com/xxl-job/ 实战 搭建调度中心 第一步：下载XXL-JOB项目（略）。   第二步：执行相关的SQL脚本，此时会创建一个名字为xxl_job的数据库。 第三步：在xxl-job-adm

文 | 智商掉了一地 如何才能让大型语言模型按照我们的要求去做？这篇文章给出了回答—— 近期在 NLP 领域风很大的话题莫过于 Prompt，尤其当大型语言模型（LLM）与其结合，更是拉近了我们与应用领域之间的距离，当 LLM 在包括小样本学习在内的各种任务中表现出非凡的效果和通用性时，也存在着一个问题亟待解决：如何让 LLM 按照我们的要求去做？这也是本篇论文的一个重要出发点。 本文作者将 LLM 视为执行

目录 从数据的使用说起 本地缓存 远程缓存 缓存策略 缓存常见问题 总结回顾与作业实践 1. 从数据的使用说起 我们把数据的使用频率和方式分个类 静态数据：一般不变，类似于字典表 准静态数据：变化频率很低，部门结构设置，全国行政区划数据等 中间状态数据：一些计算的可复用中间数据，变量副本，配置中心的本地副本 热数据：使用频率高 读写比较大：读的频率 >> 写的频率 这些数据适合于使用缓存的方式访问 广义上来说，为了加速数据处理，让业务更快访问的临时

分布式事务实现的三种方案 面试前言： 面试中常常被问到你知道怎么实现分布事务吗？ 或者你知道实现分布事务的方式有哪几种方案？ 分布式事务实现的几种方案如下： ​ 1.基于mq实现分布事务 ​ 2.基于XA协议实现分布式事务 ​ 3.基于TCC协议机制实现分布式事务 1.基于mq实现分布事务 数据库设计： 原文连接：https://blog.csdn.net/luoyang_java/article/details/84953241 数据库设计： 设计支付宝和余额宝两个

一、java集合 　　研究表明，人类大脑右脑的记忆能力是左脑的10万的倍，右脑对图形图像处理比较敏感，因而借助于图形图像能快速提高记忆效率，废话不多说，直接上图： 　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Collection集合体系继承关系 　　 　　　　　　　　　　　　　　　 Map集合体系继承关系 1、线性表的性能分析 各种线性表的性能分析概览： 1.1、数组 　　以一块连续内存区来保存所有的数组元素，所以数组在随机访问时性能最好。所有的内部以数组作为底层实

1. 报错信息： 在使用Seata解决分布式事务超时异常时，添加了@GlobalTransactional后，怎么也不生效 2. 原因分析： 以为 MyBatisConfig、DataSourceProxyConfig这些都是无用的，直接让自动配置类配置不就好了，结果是大意了，这里的DataSourceProxy是Seata数据源代理类… 注意这里的数据源配置是必须的！ 需要使用Seata 代理数据源 import io.seata.rm.datasource.DataSour

1.git pull：获取最新代码到本地，并⾃动合并到当前分支 代码展⽰ # 查看当前远程分⽀ $ git remote -v # 直接拉取远程分支最新代码并合并最新代码到本地当前分支 $ git pull origin master `**⽰例：拉取远端origin/master分⽀合并到本地当前分⽀**` PS：示例：拉取远端仓库的master分支的最新代码合并到本地的master分支 分析：不推荐这种⽅式，因为是直接合并的，⽆法提前处理冲

使用注解的方式不能动态创建消费者，而且需要改变原代码，并重启项目，这往往只会增加后期维护成本。如题目所示，动态创建消费者，在现实的应用场景中显得越来越重要。 一、创建业务表（可以根据实际业务场景进行字段添加） CREATE TABLE `dfs_config_kafka` ( `id` int(11) NOT NULL, `kafka_ip` varchar(255) DEFAULT NULL, `kafka_port` varchar(255) DEFAUL