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Kafka 是一个消息系统，原本开发自 LinkedIn，用作 LinkedIn 的 活动流数据 （Activity Stream）和 运营数据 处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。 Kafka通常用于应用中的两种广播类型： 由此可见，kafka给自身的定位并不只是一个消息系统，而是通过发布订阅消息这种机制实现了流平台。 Kafka和大多数消息系统一样，搭建好kafka集群后，生产者向特定的topic生产消息，而消费者通过订阅topic，能够准实时的拉取到该topic新消息，进行消费。如下图： kafka主要有以下特性： 尤其是高吞吐量，是他的最大卖点。kafka之所以能够实现高吞吐量，是基于他自身优良的设计，及集群的可扩展性。 Kafka应用场景 一个Topic可以认为是一类消息，每个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的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），offset为一个long型数字，它用来唯一标记某个分区内的一条消息。kafka并没有提供其它额外的索引机制来存储offset，因为在kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”。 Kafka和其它消息系统有一个不一样的设计，在consumer之上加了一层group。同一个group的consumer可以并行消费同一个topic的消息，但是同group的consumer，不会重复消费。这就好比多个consumer组成了一个团队，一起干活，当然干活的速度就上来了。group中的consumer是如何配合协调的，其实和topic的分区相关联，后面我们会详细论述。 如果同一个topic需要被多次消费，可以通过设立多个consumer group来实现。每个group分别消费，互不影响。 在kafka中，一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费(同一时刻)，每个group中consumer消息消费互相独立，我们可以认为一个group是一个"订阅"者。一个Topic中的每个partions只会被一个"订阅者"中的一个consumer消费，不过一个consumer可以同时消费多个partitions中的消息。 kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时是顺序的。事实上，从Topic角度来说,，当有多个partitions时，消息仍不是全局有序的。

u2003u2003Kafka是一个由Scala和Java编写的企业级的消息发布和订阅系统，最早是由Linkedin公司开发，最终开源到Apache软件基金会的项目。Kafka是一个分布式的，支持分区的，多副本的和多订阅者的高吞吐量的消息系统，被广泛应用在应用解耦、异步处理、限流削峰和消息驱动等场景。本文将针对Kafka的架构和相关组件进行简单的介绍。在介绍Kafka的架构之前，我们先了解一下Kafk的核心概念。 u2003u2003在详细介绍Kafka的架构和基本组件之前，需要先了解一下Kafka的一些核心概念。 Producer： 消息的生产者，负责往Kafka集群中发送消息； Consumer： 消息的消费者，主动从Kafka集群中拉取消息。 Consumer Group： 每个Consumer属于一个特定的Consumer Group，新建Consumer的时候需要指定对应的Consumer Group ID。 Broker： Kafka集群中的服务实例，也称之为节点，每个Kafka集群包含一个或者多个Broker（一个Broker就是一个服务器或节点）。 Message： 通过Kafka集群进行传递的对象实体，存储需要传送的信息。 Topic： 消息的类别，主要用于对消息进行逻辑上的区分，每条发送到Kafka集群的消息都需要有一个指定的Topic，消费者根据Topic对指定的消息进行消费。 Partition： 消息的分区，Partition是一个物理上的概念，相当于一个文件夹，Kafka会为每个topic的每个分区创建一个文件夹，一个Topic的消息会存储在一个或者多个Partition中。 Segment： 一个partition当中存在多个segment文件段（分段存储），每个Segment分为两部分，.log文件和 .index 文件，其中 .index 文件是索引文件，主要用于快速查询.log 文件当中数据的偏移量位置； .log文件： 存放Message的数据文件，在Kafka中把数据文件就叫做日志文件。一个分区下面默认有n多个.log文件（分段存储）。一个.log文件大默认1G，消息会不断追加在.log文件中，当.log文件的大小超过1G的时候，会自动新建一个新的.log文件。 .index文件： 存放.log文件的索引数据，每个.index文件有一个对应同名的.log文件。 u2003u2003后面我们会对上面的一些核心概念进行更深入的介绍。在介绍完Kafka的核心概念之后，我们来看一下Kafka的对外提供的基本功能，组件及架构设计。 u2003u2003如上图所示，Kafka主要包含四个主要的API组件： 1. Producer API u2003u2003应用程序通过Producer API向Kafka集群发送一个或多个Topic的消息。 2. Consumer API u2003u2003应用程序通过Consumer API，向Kafka集群订阅一个或多个Topic的消息，并处理这些Topic下接收到的消息。 3. Streams API u2003u2003应用程序通过使用Streams API充当流处理器（Stream Processor），从一个或者多个Topic获取输入流，并生产一个输出流到一个或者多个Topic，能够有效地将输入流进行转变后变成输出流输出到Kafka集群。 4. Connect API u2003u2003允许应用程序通过Connect API构建和运行可重用的生产者或者消费者，能够把kafka主题连接到现有的应用程序或数据系统。Connect实际上就做了两件事情：使用Source Connector从数据源（如：DB）中读取数据写入到Topic中，然后再通过Sink Connector读取Topic中的数据输出到另一端（如：DB），以实现消息数据在外部存储和Kafka集群之间的传输。 u2003u2003接下来我们将从Kafka的架构出发，重点介绍Kafka的主要组件及实现原理。Kafka支持消息持久化，消费端是通过主动拉取消息进行消息消费的，订阅状态和订阅关系由客户端负责维护，消息消费完后不会立刻删除，会保留历史消息，一般默认保留7天，因此可以通过在支持多订阅者时，消息无需复制多分，只需要存储一份就可以。下面将详细介绍每个组件的实现原理。 1. Producer u2003u2003Producer是Kafka中的消息生产者，主要用于生产带有特定Topic的消息，生产者生产的消息通过Topic进行归类，保存在Kafka 集群的Broker上，具体的是保存在指定的partition 的目录下，以Segment的方式（.log文件和.index文件）进行存储。 2. Consumer u2003u2003Consumer是Kafka中的消费者，主要用于消费指定Topic的消息，Consumer是通过主动拉取的方式从Kafka集群中消费消息，消费者一定属于某一个特定的消费组。 3. Topic u2003u2003Kafka中的消息是根据Topic进行分类的，Topic是支持多订阅的，一个Topic可以有多个不同的订阅消息的消费者。Kafka集群Topic的数量没有限制，同一个Topic的数据会被划分在同一个目录下，一个Topic可以包含1至多个分区，所有分区的消息加在一起就是一个Topic的所有消息。 4. Partition u2003u2003在Kafka中，为了提升消息的消费速度，可以为每个Topic分配多个Partition，这也是就之前我们说到的，Kafka是支持多分区的。默认情况下，一个Topic的消息只存放在一个分区中。Topic的所有分区的消息合并起来，就是一个Topic下的所有消息。每个分区都有一个从0开始的编号，每个分区内的数据都是有序的，但是不同分区直接的数据是不能保证有序的，因为不同的分区需要不同的Consumer去消费，每个Partition只能分配一个Consumer，但是一个Consumer可以同时一个Topic的多个Partition。 5. Consumer Group u2003u2003Kafka中的每一个Consumer都归属于一个特定的Consumer Group，如果不指定，那么所有的Consumer都属于同一个默认的Consumer Group。Consumer Group由一个或多个Consumer组成，同一个Consumer Group中的Consumer对同一条消息只消费一次。每个Consumer Group都有一个唯一的ID，即Group ID，也称之为Group Name。Consumer Group内的所有Consumer协调在一起订阅一个Topic的所有Partition，且每个Partition只能由一个Consuemr Group中的一个Consumer进行消费，但是可以由不同的Consumer Group中的一个Consumer进行消费。如下图所示： 在层级关系上来说Consumer Group好比是跟Topic对应的，而Consumer就对应于Topic下的Partition。Consumer Group中的Consumer数量和Topic下的Partition数量共同决定了消息消费的并发量，且Partition数量决定了最终并发量，因为一个Partition只能由一个Consumer进行消费。当一个Consumer Group中Consumer数量超过订阅的Topic下的Partition数量时，Kafka会为每个Partition分配一个Consumer，多出来的Consumer会处于空闲状态。当Consumer Group中Consumer数量少于当前定于的Topic中的Partition数量是，单个Consumer将承担多个Partition的消费工作。如上图所示，Consumer Group B中的每个Consumer需要消费两个Partition中的数据，而Consumer Group C中会多出来一个空闲的Consumer4。总结下来就是：同一个Topic下的Partition数量越多，同一时间可以有越多的Consumer进行消费，消费的速度就会越快，吞吐量就越高。同时，Consumer Group中的Consumer数量需要控制为小于等于Partition数量，且最好是整数倍：如1，2，4等。 6. Segment u2003u2003考虑到消息消费的性能，Kafka中的消息在每个Partition中是以分段的形式进行存储的，即每1G消息新建一个Segment，每个Segment包含两个文件：.log文件和.index文件。之前我们已经说过，.log文件就是Kafka实际存储Producer生产的消息，而.index文件采用稀疏索引的方式存储.log文件中对应消息的逻辑编号和物理偏移地址（offset），以便于加快数据的查询速度。.log文件和.index文件是一一对应，成对出现的。下图展示了.log文件和.index文件在Partition中的存在方式。 u2003u2003Kafka里面每一条消息都有自己的逻辑offset（相对偏移量）以及存在物理磁盘上面实际的物理地址便宜量Position，也就是说在Kafka中一条消息有两个位置：offset（相对偏移量）和position（磁盘物理偏移地址）。在kafka的设计中，将消息的offset作为了Segment文件名的一部分。Segment文件命名规则为：Partition全局的第一个Segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个Partition的最大offset（Message的offset，非实际物理地偏移地址，实际物理地址需映射到.log中，后面会详细介绍在.log文件中查询消息的原理）。数值最大为64位long大小，由20位数字表示，前置用0填充。 u2003u2003上图展示了.index文件和.log文件直接的映射关系，通过上图，我们可以简单介绍一下Kafka在Segment中查找Message的过程： u2003u2003 1. 根据需要消费的下一个消息的offset，这里假设是7，使用二分查找在Partition中查找到文件名小于（一定要小于，因为文件名编号等于当前offset的文件里存的都是大于当前offset的消息）当前offset的最大编号的.index文件，这里自然是查找到了00000000000000000000.index。 u2003u2003 2. 在.index文件中，使用二分查找，找到offset小于或者等于指定offset（这里假设是7）的最大的offset，这里查到的是6，然后获取到index文件中offset为6指向的Position（物理偏移地址）为258。 u2003u2003 3. 在.log文件中，从磁盘位置258开始顺序扫描，直到找到offset为7的Message。 至此，我们就简单介绍完了Segment的基本组件.index文件和.log文件的存储和查询原理。但是我们会发现一个问题：.index文件中的offset并不是按顺序连续存储的，为什么Kafka要将索引文件设计成这种不连续的样子？这种不连续的索引设计方式称之为稀疏索引，Kafka中采用了稀疏索引的方式读取索引，kafka每当.log中写入了4k大小的数据，就往.index里以追加的写入一条索引记录。使用稀疏索引主要有以下原因： u2003u2003 (1) 索引稀疏存储，可以大幅降低.index文件占用存储空间大小。 u2003u2003 (2) 稀疏索引文件较小，可以全部读取到内存中，可以避免读取索引的时候进行频繁的IO磁盘操作，以便通过索引快速地定位到.log文件中的Message。 7. Message u2003u2003Message是实际发送和订阅的信息是实际载体，Producer发送到Kafka集群中的每条消息，都被Kafka包装成了一个Message对象，之后再存储在磁盘中，而不是直接存储的。Message在磁盘中的物理结构如下所示。 u2003u2003其中 key 和 value 存储的是实际的Message内容，长度不固定，而其他都是对Message内容的统计和描述，长度固定。因此在查找实际Message过程中，磁盘指针会根据Message的 offset 和 message length 计算移动位数，以加速Message的查找过程。之所以可以这样加速，因为Kafka的.log文件都是顺序写的，往磁盘上写数据时，就是追加数据，没有随机写的操作。 8.Partition Replicas u2003u2003最后我们简单聊一下Kafka中的Partition Replicas（分区副本）机制，0.8版本以前的Kafka是没有副本机制的。创建Topic时，可以为Topic指定分区，也可以指定副本个数。kafka 中的分区副本如下图所示： u2003u2003Kafka通过副本因子（replication-factor）控制消息副本保存在几个Broker（服务器）上，一般情况下副本数等于Broker的个数，且同一个副本因子不能放在同一个Broker中。副本因子是以分区为单位且区分角色；主副本称之为Leader（任何时刻只有一个），从副本称之为 Follower（可以有多个），处于同步状态的副本叫做in-sync-replicas(ISR)。Leader负责读写数据，Follower不负责对外提供数据读写，只从Leader同步数据，消费者和生产者都是从leader读写数据，不与follower交互，因此Kafka并不是读写分离的。同时使用Leader进行读写的好处是，降低了数据同步带来的数据读取延迟，因为Follower只能从Leader同步完数据之后才能对外提供读取服务。 u2003u2003如果一个分区有三个副本因子，就算其中一个挂掉，那么只会剩下的两个中，选择一个leader，如下图所示。但不会在其他的broker中，另启动一个副本（因为在另一台启动的话，必然存在数据拷贝和传输，会长时间占用网络IO，Kafka是一个高吞吐量的消息系统，这个情况不允许发生）。如果指定分区的所有副本都挂了，Consumer如果发送数据到指定分区的话，将写入不成功。Consumer发送到指定Partition的消息，会首先写入到Leader Partition中，写完后还需要把消息写入到ISR列表里面的其它分区副本中，写完之后这个消息才能提交offset。 u2003u2003到这里，差不多把Kafka的架构和基本原理简单介绍完了。Kafka为了实现高吞吐量和容错，还引入了很多优秀的设计思路，如零拷贝，高并发网络设计，顺序存储，以后有时间再说。

* 回复内容中包含的链接未经审核，可能存在风险，暂不予完整展示！ 对于每个主题，Kafka群集都会维护一个分区日志，如下所示： 每个分区（Partition）都是有序的(所以每一个Partition内部都是有序的)，不变的记录序列，这些记录连续地附加到结构化的提交日志中。分区中的每个记录均分配有一个称为偏移的顺序ID号，该ID 唯一地标识分区中的每个记录。 每个消费者保留的唯一元数据是该消费者在日志中的偏移量或位置。此偏移量由使用者控制：通常，使用者在读取记录时会线性地推进其偏移量，但实际上，由于位置是由使用者控制的，因此它可以按喜欢的任何顺序使用记录。例如，使用者可以重置到较旧的偏移量以重新处理过去的数据，或者跳到最近的记录并从“现在”开始使用。（类似于游标指针的方式顺序处理数据，并且该指标可以任意移动） 分区的设计结构 生产者分区策略是 决定生产者将消息发送到哪个分区的算法， 主要有以下几种： kafka消息的有序性，是采用消息键保序策略来实现的。 一个topic，一个partition(分割)，一个consumer，内部单线程消费，写N个内存queue，然后N个线程分别消费一个内存queue。 kafka发送进行消息压缩有两个地方，分别是生产端压缩和Broker端压缩。 生产者端压缩 生产者压缩通常采用的GZIP算法这样 Producer 启动后生产的每个消息集合都是经 GZIP 压缩过的，故而能很好地节省网络传输带宽以及 Kafka Broker 端的磁盘占用。 配置参数： Broker压缩 大部分情况下 Broker 从 Producer 端接收到消息后仅仅是原封不动地保存而不会对其进行任何修改，但以下情况会引发Broker压缩 消费者端解压 Kafka 会将启用了哪种压缩算法封装进消息集合中，在Consummer中进行解压操作。 kafka提供以下特性来保证其消息的不丢失，从而保证消息的可靠性 生产者确认机制 当 Kafka 的若干个 Broker（根据配置策略，可以是一个，也可以是ALL） 成功地接收到一条消息并写入到日志文件后，它们会告诉生产者程序这条消息已成功提交。此时，这条消息在 Kafka 看来就正式变为“已提交”消息了。 设置 acks = all。acks 是 Producer 的一个参数，代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成 all，则表明所有副本 Broker 都要接收到消息，该消息才算是“已提交”。这是最高等级的“已提交”定义。 生产者失败回调机制 生产者不要使用 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。producer.send(msg, callback) 采用异步的方式，当发生失败时会调用callback方法。 失败重试机制 设置 retries 为一个较大的值。这里的 retries 同样是 Producer 的参数，对应前面提到的 Producer 自动重试。当出现网络的瞬时抖动时，消息发送可能会失败，此时配置了 retries > 0 的 Producer 能够自动重试消息发送，避免消息丢失。 消费者确认机制 确保消息消费完成再提交。Consumer 端有个参数 enable.a**.commit，最好把它设置成 false，并采用手动提交位移的方式。就像前面说的，这对于单 Consumer 多线程处理的场景而言是至关重要的。 副本机制 设置 replication.factor >= 3。这也是 Broker 端的参数。其实这里想表述的是，最好将消息多保存几份，毕竟目前防止消息丢失的主要机制就是冗余。 设置 min.insync.replicas > 1。这依然是 Broker 端参数，控制的是消息至少要被写入到多少个副本才算是“已提交”。设置成大于 1 可以提升消息持久性。在实际环境中千万不要使用默认值 1。 确保 replication.factor > min.insync.replicas。如果两者相等，那么只要有一个副本挂机，整个分区就无法正常工作了。我们不仅要改善消息的持久性，防止数据丢失，还要在不降低可用性的基础上完成。推荐设置成 replication.factor = min.insync.replicas + 1。 限定Broker选取Leader机制 设置 unclean.leader.election.enable = false。这是 Broker 端的参数，它控制的是哪些 Broker 有资格竞选分区的 Leader。如果一个 Broker 落后原先的 Leader 太多，那么它一旦成为新的 Leader，必然会造成消息的丢失。故一般都要将该参数设置成 false，即不允许这种情况的发生。 由于kafka生产者确认机制、失败重试机制的存在，kafka的消息不会丢失但是存在由于网络延迟等原因造成重复发送的可能性。 所以我们要考虑消息幂等性的设计。 kafka提供了幂等性Producer的方式来保证消息幂等性。使用 ****的方式开启幂等性。 幂等性 Producer 的作用范围： Kafka事务 事务型 Producer 能够保证将消息原子性地写入到多个分区中。这批消息要么全部写入成功，要么全部失败。另外，事务型 Producer 也不惧进程的重启。Producer 重启回来后，Kafka 依然保证它们发送消息的精确一次处理。 同样使用 的方式开启事务。 consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。它是由一个或者多个消费者组成，它们共享同一个Group ID. 组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。当然，每个分区只能由同一个消费组内的一个consumer来消费。 consummer group有以下的特性： 消费者位置 消费者位置，即位移。 消费者在消费的过程中需要记录自己消费了多少数据。 位移提交有自动、手动两种方式进行位移提交。 Kafka通过一个内置Topic(__consumer_offsets)来管理消费者位移。 rebalance本质上是一种协议，规定了一个consumer group下的所有consumer如何达成一致来分配订阅topic的每个分区。 Kafka提供了一个角色：coordinator来执行对于consumer group的管理。 Group Coordinator是一个服务，每个Broker在启动的时候都会启动一个该服务。Group Coordinator的作用是用来存储Group的相关Meta信息，并将对应Partition的Offset信息记录到Kafka内置Topic(__consumer_offsets)中。 Rebalance 过程分为两步：Join 和 Sync。 Join 顾名思义就是加入组。这一步中，所有成员都向coordinator发送JoinGroup请求，请求加入消费组。一旦所有成员都发送了JoinGroup请求，coordinator会从中选择一个consumer担任leader的角色，并把组成员信息以及订阅信息发给leader——注意leader和coordinator不是一个概念。leader负责消费分配方案的制定。 Sync，这一步leader开始分配消费方案，即哪个consumer负责消费哪些topic的哪些partition。一旦完成分配，leader会将这个方案封装进SyncGroup请求中发给coordinator，非leader也会发SyncGroup请求，只是内容为空。coordinator接收到分配方案之后会把方案塞进SyncGroup的response中发给各个consumer。这样组内的所有成员就都知道自己应该消费哪些分区了。

1. Kafka是什么?Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理大量的数据并且具备高并发能力。其核心思想是通过分布式的方式将消息发送给多个服务节点，从而实现高效的数据传输。Kafka是一个开源的项目，被广泛应用于互联网企业、金融等领域。2. Kafka高并发实现的原理在Kafka的架构设计中，包含了多个Kafka节点，每个节点都可以同时作为生产者和消费者。当消息被生产者发送到Kafka节点时，节点会将消息存储在本地磁盘上，并将消息在集群中的备份进行同步；当消费者需要获取某条消息时，Kafka节点会将该消息从本地磁盘读取，并将消息送到消费者的终端。通过这种方式可以实现高并发场景下的数据传输，能够轻易地处理高并发情况下的数据流量。3. 实现Kafka高并发需要哪些关键技术?要实现Kafka高并发，需要掌握以下关键技术：分布式系统设计：Kafka采用了分布式的方式来处理消息，要实现高并发就需要深入理解分布式系统的原理和架构设计。数据存储和读取：数据存储和读取是Kafka实现高并发的核心所在，需要掌握高效的数据存储技术和读取算法。网络通信协议：在高并发场景下，网络通信是不可或缺的，需要掌握高效的网络通信协议，以及网络传输的基本原理。资源管理和调度：在高并发下，资源管理和调度是非常重要的，需要深入理解操作系统的原理和架构，以及资源调度算法的基本原理。4. Kafka高并发实现的应用场景Kafka可以被广泛应用于以下场景：大数据处理：Kafka在大数据处理方面具备很强的能力，可以对大量的数据进行传输和存储。实时日志处理：Kafka可以用来实现实时的日志处理，支持高并发写入和读取操作。消息队列：Kafka是一种高效的消息队列系统，可以用来实现实时消息的发布和订阅。分布式系统通信：Kafka可以作为分布式系统之间的通信协议，用来传输大量的数据和消息。5. Kafka高并发实现的优势和劣势在实际应用中，Kafka高并发实现具有以下优势和劣势：优势高吞吐量：Kafka采用分布式架构，具备高并发能力，可以快速处理大量数据。可靠性：Kafka在数据传输和存储方面非常可靠，能够保证数据的完整性和一致性。灵活性：Kafka可以轻松地进行扩容和部署，具备高度的灵活性和可定制化性。实时处理：Kafka可以实现实时的数据处理和推送，支持实时日志处理和大数据处理等场景。劣势复杂性：Kafka的架构和设计较为复杂，需要相关技术人员具备深入的理解和掌握。维护成本高：Kafka在实际应用中需要进行长期的维护和监控，需要投入较高的成本。运维难度大：Kafka在运维上有一定的难度，需要进行相关技术的培训和管理。6. 总结Kafka高并发实现是当前互联网应用中非常关键的技术之一，具有广泛的应用场景和重要的意义。要实现高并发的Kafka应用，需要深入理解其架构和设计原理，掌握关键技术并进行实践。同时，需要权衡Kafka高并发实现的优势和劣势，根据实际情况进行综合评估。

一、kafka定义 二、kafka的优势 三、kafka的原理 四、kafka起源 一、Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。 二、kafka的优势 高吞吐量、低延迟：kafka美妙之处是可以处理几十万条信息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition，consumer group对partition进行consume操作。 可扩展性：kafka集群支持热扩展 持久化、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n，则允许n-1个节点失败） 高并发：支持数千个客户端同时读写 三、kafka的原理 kafka是如何实现以上所述这几点，我们逐一说明： 1.高吞吐量、低延迟 kafka在设计之初就是为了针对大数据量的传输处理，高吞吐量、低延迟最主要看的就是单位时间内所能读写的数据总量，我们先来看生产端。 kafka采取了一定量的批处理机制，即当生产数据达到一定数量或者达到时间窗口后，将所收集到的数据一批次的提交到服务器，我们假设处理一次数据的时间为1ms，那每秒钟能处理1000条，延时为1ms，如果此时将处理间隔变成9ms，即每10ms处理一批数据，假设这段时间接收到100条处理，那每秒则能处理10000条，但是延时变成了10ms。为了获得最大的吞吐量，需要牺牲一定的延迟，但是这样的牺牲是值得的。当确定了这种小批量方式之后，高速的写则取决于kafka自身写磁盘的速度了。而由于kafka本身对数据不做任何的处理，只管写入数据，保管数据，分发数据，因此会是一种批量顺序写入数据的情况，而磁盘的读写速度大量消耗在寻址上，也就是随机读写，但是对于顺序写入的速度是非常快的，甚至能媲美内存的随机写入速度。有人做过一个对比，普通磁盘顺序写入每秒能达到53.2M/s，SSD的顺序写入速度为42.2M/s，内存的顺序写入速度为358.2M/s。kafka正是利用了这个特性，顺序写入，速度相对较快。而kafka本身虽然也是写入磁盘持久化数据，但实际上kafka是将数据顺序写入页缓存中（page cache），然后由操作系统自行决定何时写到磁盘上，因此kafka的写操作能在每秒轻轻松松达到写入数十万条记录。并且基于kafka的动态扩展，这个数字还能不断增大。 kafka在消费端也有着高吞吐量，由于kafka是将数据写入到页缓存中，同时由于读写相间的间隔并不大，很大可能性会在缓存中命中，从而保证高吞吐量。另外kafka由于本身不对数据做任何的修改，完全使用零拷贝技术，大大提升数据的读取能力。 2.kafka每个节点叫做broker，而每一个broker都是独立运行的，可以随时加入kafka集群，集群的心跳管理是由zookeeper负责，新加入的broker只要broker id不与原有的冲突就能顺利的加入集群中，实现动态扩展。 3.kafka的持久化在上面已经提到，kafka绕过了java的堆处理数据，直接将数据写入页缓存，然后由操作系统来管理页缓存写入磁盘，实现持久化。kafka每一个主题topic是一个业务数据，他可由多个partition组成，而每个partition可以有多个replica副本，用于保证数据的可靠性。replica分为两个角色，一个是leader，一个是追随者，同一时间，每一个partition只能有一个leader，其他都是追问随者，laeder负责接收数据并写入log，而追随者不能被用户写入数据，只是从leader角色的replica副本中同步log写入自己的log，保持数据同步。kafka中有一个概念，ISR，全称是in-sync replica，即所有可用的replica副本，这里的ISR数量只要大于1，这个partition就能正常运作，因此容错性非常好，假设n个replica，那最多可以坏n-1个replica的情况下，还能保持系统正常运行。当replica迟滞到一定时间后，会被kafka从ISR中剔除，当再次同步后，可以再次加入ISR，如果这时候leader出现问题，会从ISR中重新选举一个leader，原先的leader再次同步成功后会重新加入ISR，成为一个flower。 4.上面提到了kafka的ISR机制，kafka的容错性就是由ISR的机制来保证的。 5.kafka集群可以动态扩展broker，多个partition同时写入消费数据，实现真正的高并发。 四、kafka的起源 kafka起源于LinkedIn公司，当时领英公司需要收集两大类数据，一是业务系统和应用程序的性能监控指标数据，而是用户的操作行为数据。当时为了收集这两类数据，领英自研了两套相应的数据收集系统，但是这两套系统都存在一些弊端，无法实现实时交互、实时性差、维护成本高。因此领英的工程师希望找到一个统一的组件来收集分发消费这些大批量的数据，ActiveMQ由于扩展性不足，不能支撑大数据量而被抛弃，从而决定自研一套满足需求的系统组件，也就是kafka。 kafka的设计之初主要有三个目标： 1.为生产者和消费者提供一套简单的API 2.降低网络传输和磁盘存储开销 3.具有高伸缩性架构 目前kafka可以算是超额完成了目标。 kafka的名称由来也很有意思，因为kafka系统的写操作性能特别强，因此想使用一个作家的名字来命名kafka，而Jay Kreps，kafka的三位作者之一，在上大学的时候很喜欢Franz Kafka，因此起来这样一个名字。 kafka在2010年开源，2011年7月正式进入Apache进行孵化，2012年10月顺利毕业，后成为Apache的顶级项目。

Apache Kafka （简称Kafka ）最早是由Linkedln开源出来的分布式消息系统，现在是Apache旗下的一个子项目，并且已经成为开册、领域应用最广泛的消息系统之 Kafka社区也非常活跃，从 版本开始， Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量、分布式的消息系统”改为“一个分布式的流平台” 关于Kafka，我打算从入门开始讲起，一直到它的底层实现逻辑个原理以及源码，建议大家花点耐心，从头开始看，相信会对你有所收获。 作为 个流式数据平台，最重要的是要具备下面 个特点 消息系统： 消息系统 也叫作消息队列）主要有两种消息模型：队列和发布订Kafka使用消费组（ consumer group ）统 上面两种消息模型 Kafka使用队列模型时，它可以将处理 作为平均分配给消费组中的消费者成员 下面我们会从 个角度分析Kafka 的几个基本概念，并尝试解决下面 个问题 消息由生产者发布到 fk 集群后，会被消费者消费 消息的消费模型有两种：推送模型（ pu和拉取模型（ pull 基于推送模型的消息系统，由消息代理记录消费者的消费状态 消息代理在将消息推送到消费者后 标记这条消息为已消费 但这种方式无法很好地保证消息的处理语义 比如，消息代理把消息发送出去后，当消费进程挂掉或者由于网络原因没有收到这条消息时，就有可能造成消息丢失（因为消息代理已经 这条消息标记为自己消费了，但实际上这条消息并没有被实际处理） 如果要保证消息的处理语义，消息代理发送完消息后，要设置状态为“已发送”，只有收到消费者的确认请求后才更新为“已消费”，这就需要在消息代理中记录所有消息的消费状态，这种做法也是不可取的 Kafka每个主题的多个分区日志分布式地存储在Kafka集群上，同时为了故障容错，每个分区都会以副本的方式复制到多个消息代理节点上 其中一个节点会作为主副本（ Leader ），其 节点作为备份副本（ Follower ，也叫作从副本） 主副本会负责所有的客户端读写操作，备份副本仅仅从主副本同步数据 当主副本 IH 现在故障时，备份副本中的 副本会被选择为新的主副本 因为每个分区的副本中只有主副本接受读写，所以每个服务端都会作为某些分区的主副本，以及另外一些分区的备份副本这样Kafka集群的所有服务端整体上对客户端是负载均衡的 消息系统通常由生产者「pro ucer 消费者（ co sumer ）和消息代理（ broke 大部分组成，生产者会将消息写入消息代理，消费者会从消息代理中读取消息 对于消息代理而言，生产者和消费者都属于客户端：生产者和消费者会发送客户端请求给服务端，服务端的处理分别是存储消息和获取消息，最后服务端返回响应结果给客户端 新的生产者应用程序使用 af aP oduce 对象代表 个生产者客户端进程 生产者要发送消息，并不是直接发送给 务端 ，而是先在客户端 消息放入队列 然后 一个 息发送线程从队列中消息，以 盐的方式发送消息给服务端 Kafka的记 集器（ Reco dACCUl"lUlato ）负责缓存生产者客户端产生的消息，发送线程（ Sende ）负责读取 集器的批 过网络发送给服务端为了保证客户端 络请求 快速 应， Kafka 用选择器（ Selecto 络连接 读写 理，使网络连接（ Netwo kCl i.ent ）处理客户端 络请求 追加消息到记录收集器时按照分区进行分组，并放到batches集合中，每个分区的队列都保存了将发送到这个分区对应节点上的 记录，客户端的发送线程可 只使用 Sende 线程迭 batches的每个分区，获取分区对应的主剧本节点，取出分区对应的 列中的批记录就可以发送消息了 消息发送线程有两种消息发送方式 按照分区直接发送 按照分区的目标节点发迭 假设有两台服务器， 题有 个分区，那么每台服务器就有 个分区 ，消息发送线程迭代batches的每个分 接往分区的主副本节点发送消息，总共会有 个请求 所示，我 先按照分区的主副本节点进行分组， 属于同 个节点的所有分区放在一起，总共只有两个请求做法可以大大减少网络的开销 消息系统由生产者 存储系统和消费者组成 章分析了生产者发送消息给服务端的过程，本章分析消费者从服务端存储系统读取生产者写入消息的过程 首先我 来了解消费者的 些基础知识 作为分布式的消息系统， Kafka支持多个生产者和多个消费者，生产者可以将消息发布到集群中不同节点的不同分区上；「肖费者也可以消费集群中多个节点的多个分区上的消息 写消息时，多个生产者可以 到同 个分区 读消息时，如果多个消费者同时读取 个分区，为了保证将日志文件的不同数据分配给不同的消费者，需要采用加锁 同步等方式，在分区级别的日志文件上做些控制 相反，如果约定“同 个分区只可被 个消费者处理”，就不需要加锁同步了，从而可提升消费者的处理能力 而且这也并不违反消息的处理语义：原先需要多个消费者处理，现在交给一个消费者处理也是可以的 3- 给出了 种最简单的消息系统部署模式，生产者的数据源多种多样，它们都统写人Kafka集群 处理消息时有多个消费者分担任务 ，这些消费者的处理逻辑都相同， 每个消费者处理的分区都不会重复 因为分区要被重新分配，分区的所有者都会发生变 ，所以在还没有重新分配分区之前 所有消费者都要停止已有的拉取钱程 同时，分区分配给消费者都会在ZK中记录所有者信息，所以也要先删ZK上的节点数据 只有和分区相关的 所有者 拉取线程都释放了，才可以开始分配分区 如果说在重新分配分区前没有释放这些信息，再平衡后就可能造成同 个分区被多个消费者所有的情况 比如分区Pl 原先归消费者 所有，如果没有释放拉取钱程和ZK节点，再平衡后分区Pl 被分配给消费者 了，这样消费者 和消费者 就共享了分区Pl ，而这显然不符合 fka 中关于“一个分区只能被分配给 个消费者”的限制条件 执行再平衡操作的步骤如下 如果是协调者节点发生故障，服务端会有自己的故障容错机制，选出管理消费组所有消费者的新协调者节，点消费者客户端没有权利做这个工作，它能做的只是等待一段时间，查询服务端是否已经选出了新的协调节点如果消费者查到现在已经有管理协调者的协调节点，就会连接这个新协调节，哉由于这个协调节点是服务端新选出来的，所以每个消费者都应该重新连接协调节点 消费者重新加入消费组，在分配到分区的前后，都会对消费者的拉取工作产生影响 消费者发送“加入组请求”之前要停止拉取消息，在收到“加入组响应”中的分区之后要重新开始拉取消息时，为了能够让客户端应用程序感知消费者管理的分区发生变化，在加入组前后，客户端还可以设置自定义的“消费者再平衡监听器”，以便对分区的变化做出合适的处理

上图中可以看出，生产者将数据发送到Broker代理，Broker代理有多个话题topic，消费者从Broker获取数据。 1.高吞吐量、低延迟 kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。 2.可扩展性 kafka集群支持热扩展 3.持久性、可靠性 消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失 4.容错性 允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败） 5.高并发 支持数千个客户端同时读写 1.日志收集 一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。 2.消息系统 解耦和生产者和消费者、缓存消息等。 3.用户活动跟踪 4.运营指标 Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。 5.流式处理 比如spark streaming和storm

下面我们来介绍下Kafka rebalance的原理。kafka的consumer group有多个consumer实例，这些consumer实例是怎么分配topic分区的呢，这就需要kafka rebalance来实现这个功能。rebalance是怎么触发的，有3个条件，可以触发kafka的rebalance流程。 1.组成员发生变更。当有新的consumer加入组，或者已有consumer崩溃时则触发rebalance流程。 2.组订阅的topic数发生变更。当consumer group订阅了新的topic时，也会触发rebalance流程。 3.组订阅的topic的分区数发生变更。当consumer group订阅的topic的分区数变更时，也会触发rebalance流程。 最多的情况就是第一个条件发生时，比如consumer实例崩溃，或者设置的consumer参数request.timeout.ms,max.poll.records和max.poll.interval.ms不合理时，则会触发rebalance流程。 rebalance分区分配时，使用的是rebalance协议，下面介绍一下这个协议。kafka提供了5个协议来处理rebalance操作。 JoinGroup请求: consumer请求加入组。 SyncGroup请求: group leader把分配方案同步更新到组内所有成员中。 LeaveGroup请求: consumer即将离开组的请求。 DescribeGroup请求: 查看组的所有成员信息，包括成员信息，协议信息，分配方案以及订阅信息等。 Heartbeat请求: consumer发送心跳请求。 consumer group在执行rebalance之前必须确定coordinator所在的broker，并创建与该broker通信的连接。成功连接coordinator之后就可以执行rebalance操作。目前rebalance主要分为两步:加入组和同步更新分配方案。 加入组:这一步中组内所有consumer向coordinator发送JoinGroup请求。当所有JoinGroup请求都发送完成后，coordinator会从中选择一个consumer成为group的leader，并把所有成员信息以及它们的订阅信息发送给leader。 同步更新分配方案。这一步中leader开始制定分配方案，即根据分配策略决定每个consumer都负责哪些topic分区。一旦分配完成，leader会把这个分配方案放入到SyncGroup请求并发送给coordinator。而coordinator接收到分配方案后把属于每个consumer的方案放入SyncGroup请求的response返回给consumer。 发送SyncGroup请求会同步每个consumer的状态信息，在所有成员都接受到SyncGroup的response后，每个成员按照coordinator的方案进行工作。 consumer group的分配方案是在consumer端执行的。这样即使以后分区策略发生了变更，也只需要重启consumer实例即可，不需要重启kafka broker。 到这里，我们介绍了kafka rebalance的原理，kafka rebalance的原理我们就讲到这里了。

所谓的副本机制（Replication），也可以称之为备份机制，通常是指分布式系统在多台网络互联的机器上保存有相同的数据拷贝。副本机制有什么好处呢？ 这些优点都是在分布式系统教科书中最常被提及的，但是有些遗憾的是，对于 Apache Kafka 而言，目前只能享受到副本机制带来的第 1 个好处，也就是提供数据冗余实现高可用性和高持久性。我会在这一讲后面的内容中，详细解释 Kafka 没能提供第 2 点和第 3 点好处的原因。 不过即便如此，副本机制依然是 Kafka 设计架构的核心所在，它也是 Kafka 确保系统高可用和消息高持久性的重要基石。 在讨论具体的副本机制之前，我们先花一点时间明确一下副本的含义。 我们之前谈到过，Kafka 是有主题概念的，而每个主题又进一步划分成若干个分区。副本的概念实际上是在分区层级下定义的，每个分区配置有若干个副本。 所谓副本（Replica），本质就是一个只能追加写消息的提交日志 。根据 Kafka 副本机制的定义，同一个分区下的所有副本保存有相同的消息序列，这些副本分散保存在不同的 Broker 上，从而能够对抗部分 Broker 宕机带来的数据不可用。 在实际生产环境中，每台 Broker 都可能保存有各个主题下不同分区的不同副本，因此，单个 Broker 上存有成百上千个副本的现象是非常正常的。 接下来我们来看一张图，它展示的是一个有 3 台 Broker 的 Kafka 集群上的副本分布情况。从这张图中，我们可以看到，主题 1 分区 0 的 3 个副本分散在 3 台 Broker 上，其他主题分区的副本也都散落在不同的 Broker 上，从而实现数据冗余。 既然分区下能够配置多个副本，而且这些副本的内容还要一致，那么很自然的一个问题就是：我们该如何确保副本中所有的数据都是一致的呢？特别是对 Kafka 而言，当生产者发送消息到某个主题后，消息是如何同步到对应的所有副本中的呢？针对这个问题，最常见的解决方案就是采用 基于领导者（Leader-based）的副本机制 。Apache Kafka 就是这样的设计。 基于领导者的副本机制的工作原理如下图所示，我来简单解释一下这张图里面的内容。 第一，在 Kafka 中，副本分成两类：领导者副本（Leader Replica）和追随者副本（Follower Replica）。每个分区在创建时都要选举一个副本，称为领导者副本，其余的副本自动称为追随者副本。 第二，Kafka 的副本机制比其他分布式系统要更严格一些。在 Kafka 中，追随者副本是不对外提供服务的。这就是说，任何一个追随者副本都不能响应消费者和生产者的读写请求。所有的请求都必须由领导者副本来处理，或者说，所有的读写请求都必须发往领导者副本所在的 Broker，由该 Broker 负责处理。追随者副本不处理客户端请求，它唯一的任务就是从领导者副本 异步拉取 消息，并写入到自己的提交日志中，从而实现与领导者副本的同步。 第三，当领导者副本挂掉了，或者说领导者副本所在的 Broker 宕机时，Kafka 依托于 ZooKeeper 提供的监控功能能够实时感知到，并立即开启新一轮的领导者选举，从追随者副本中选一个作为新的领导者。老 Leader 副本重启回来后，只能作为追随者副本加入到集群中。 你一定要特别注意上面的第二点，即 追随者副本是不对外提供服务的 。还记得刚刚我们谈到副本机制的好处时，说过 Kafka 没能提供读操作横向扩展以及改善局部性吗？具体的原因就在于此。 对于客户端用户而言，Kafka 的追随者副本没有任何作用，它既不能像 MySQL 那样帮助领导者副本“抗读”，也不能实现将某些副本放到离客户端近的地方来改善数据局部性。 既然如此，Kafka 为什么要这样设计呢？其实这种副本机制有两个方面的好处。 1. 方便实现“Read-your-writes” 。 所谓 Read-your-writes，顾名思义就是，当你使用生产者 API 向 Kafka 成功写入消息后，马上使用消费者 API 去读取刚才生产的消息。 举个例子，比如你平时发微博时，你发完一条微博，肯定是希望能立即看到的，这就是典型的 Read-your-writes 场景。如果允许追随者副本对外提供服务，由于副本同步是异步的，因此有可能出现追随者副本还没有从领导者副本那里拉取到最新的消息，从而使得客户端看不到最新写入的消息。 2. 方便实现单调读（Monotonic Reads） 。 什么是单调读呢？就是对于一个消费者用户而言，在多次消费消息时，它不会看到某条消息一会儿存在一会儿不存在。 如果允许追随者副本提供读服务，那么假设当前有 2 个追随者副本 F1 和 F2，它们异步地拉取领导者副本数据。倘若 F1 拉取了 Leader 的最新消息而 F2 还未及时拉取，那么，此时如果有一个消费者先从 F1 读取消息之后又从 F2 拉取消息，它可能会看到这样的现象：第一次消费时看到的最新消息在第二次消费时不见了，这就不是单调读一致性。但是，如果所有的读请求都是由 Leader 来处理，那么 Kafka 就很容易实现单调读一致性。 我们刚刚反复说过，追随者副本不提供服务，只是定期地异步拉取领导者副本中的数据而已。既然是异步的，就存在着不可能与 Leader 实时同步的风险。在探讨如何正确应对这种风险之前，我们必须要精确地知道同步的含义是什么。或者说，Kafka 要明确地告诉我们，追随者副本到底在什么条件下才算与 Leader 同步。 基于这个想法，Kafka 引入了 In-sync Replicas，也就是所谓的 ISR 副本集合。ISR 中的副本都是与 Leader 同步的副本，相反，不在 ISR 中的追随者副本就被认为是与 Leader 不同步的。那么，到底什么副本能够进入到 ISR 中呢？ 我们首先要明确的是，Leader 副本天然就在 ISR 中。也就是说， ISR 不只是追随者副本集合，它必然包括 Leader 副本。甚至在某些情况下，ISR 只有 Leader 这一个副本 。 另外，能够进入到 ISR 的追随者副本要满足一定的条件。至于是什么条件，我先卖个关子，我们先来一起看看下面这张图。 图中有 3 个副本：1 个领导者副本和 2 个追随者副本。Leader 副本当前写入了 10 条消息，Follower1 副本同步了其中的 6 条消息，而 Follower2 副本只同步了其中的 3 条消息。现在，请你思考一下，对于这 2 个追随者副本，你觉得哪个追随者副本与 Leader 不同步？ 答案是，要根据具体情况来定。换成英文，就是那句著名的“It depends”。看上去好像 Follower2 的消息数比 Leader 少了很多，它是最有可能与 Leader 不同步的。的确是这样的，但仅仅是可能。 事实上，这张图中的 2 个 Follower 副本都有可能与 Leader 不同步，但也都有可能与 Leader 同步。也就是说，Kafka 判断 Follower 是否与 Leader 同步的标准，不是看相差的消息数，而是另有“玄机”。 这个标准就是 Broker 端参数 replica.lag.time.max.ms 参数值 。这个参数的含义是 Follower 副本能够落后 Leader 副本的最长时间间隔，当前默认值是 10 秒。这就是说，只要一个 Follower 副本落后 Leader 副本的时间不连续超过 10 秒，那么 Kafka 就认为该 Follower 副本与 Leader 是同步的，即使此时 Follower 副本中保存的消息明显少于 Leader 副本中的消息。 我们在前面说过，Follower 副本唯一的工作就是不断地从 Leader 副本拉取消息，然后写入到自己的提交日志中。如果这个同步过程的速度持续慢于 Leader 副本的消息写入速度，那么在 replica.lag.time.max.ms 时间后，此 Follower 副本就会被认为是与 Leader 副本不同步的，因此不能再放入 ISR 中。此时，Kafka 会自动收缩 ISR 集合，将该副本“踢出”ISR。 值得注意的是，倘若该副本后面慢慢地追上了 Leader 的进度，那么它是能够重新被加回 ISR 的。这也表明，ISR 是一个动态调整的集合，而非静态不变的。 既然 ISR 是可以动态调整的，那么自然就可以出现这样的情形：ISR 为空。因为 Leader 副本天然就在 ISR 中，如果 ISR 为空了，就说明 Leader 副本也“挂掉”了，Kafka 需要重新选举一个新的 Leader。可是 ISR 是空，此时该怎么选举新 Leader 呢？ Kafka 把所有不在 ISR 中的存活副本都称为非同步副本 。通常来说，非同步副本落后 Leader 太多，因此，如果选择这些副本作为新 Leader，就可能出现数据的丢失。毕竟，这些副本中保存的消息远远落后于老 Leader 中的消息。在 Kafka 中，选举这种副本的过程称为 Unclean 领导者选举。 Broker 端参数 unclean.leader.election.enable 控制是否允许 Unclean 领导者选举 。 开启 Unclean 领导者选举可能会造成数据丢失，但好处是，它使得分区 Leader 副本一直存在，不至于停止对外提供服务，因此提升了高可用性。反之，禁止 Unclean 领导者选举的好处在于维护了数据的一致性，避免了消息丢失，但牺牲了高可用性。 如果你听说过 CAP 理论的话，你一定知道，一个分布式系统通常只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）中的两个。显然，在这个问题上，Kafka 赋予你选择 C 或 A 的权利。 你可以根据你的实际业务场景决定是否开启 Unclean 领导者选举。不过，我强烈建议你 不要 开启它，毕竟我们还可以通过其他的方式来提升高可用性。如果为了这点儿高可用性的改善，牺牲了数据一致性，那就非常不值当了。

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。kafka 是一个高性能的消息队列，也是一个分布式流处理平台。 kafka中文网 kafka官网 Producer ：Producer即生产者，消息的产生者，是消息的入口。 kafka cluster ： 　　　　 Broker ：Broker是kafka实例，每个服务器上有一个或多个kafka的实例，姑且认为每个broker对应一台服务器。一个集群由多个broker组成，集群内的broker都有一个不重复的编号，如图中的broker-0、broker-1等…… 　　　　 Topic ：消息的主题，可以理解为消息的分类，kafka的数据就保存在topic。在每个broker上都可以创建多个topic。 　　　　 Partition ：Topic的分区，每个topic可以有多个分区，分区的作用是做负载，提高kafka的吞吐量。 同一个topic在不同的分区的数据是不重复的 ，partition的表现形式就是一个一个的文件夹！ 　　　　 Replication : 每一个分区都有多个副本 ，副本的作用是做备胎。当主分区（Leader）故障的时候会选择一个备胎（Follower）上位，成为Leader。在kafka中默认副本的最大数量是10个，且副本的数量不能大于Broker的数量，follower和leader绝对是在不同的机器，同一机器对同一个分区也只可能存放一个副本（包括自己）。 　　　　 Message ：每一条发送的消息主体。 Consumer ：消费者，即消息的消费方，是消息的出口。 Consumer Group ：将多个消费组成一个消费者组。在kafka的设计中 同一个分区的数据只能被同一消费者组中的某一个消费者消费 。Partition 的分配问题，即确定哪个 Partition 由哪个 Consumer 来消费。Kafka 有两种分配策略，一个是 RoundRobin，一个是 Range，默认为Range。 一个消费者组内也可以订阅多个topic 多个消费组可以订阅同一个topic 。 Zookeeper ：kafka集群依赖zookeeper来保存集群的的元信息，来保证系统的可用性。 使用brew进行安装，非常方便。 ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的 分布式应用程序协调服务 ，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。 kafka是基于zookeeper的，启动kafka之前，需要先启动zookeeper 查看启动是否成功 启动kafka 查看启动是否成功 查看topic列表 新起一个终端，作为生产者，用于发送消息，每一行算一条消息，将消息发送到kafka服务器 新起一个终端作为消费者，接收消息 服务关闭的顺序是先kafka，然后zookeeper 再过半小时，你就能明白kafka的工作原理了 Kafka架构原理，也就这么回事！

上一篇说了Kafka consumer的处理逻辑、实现原理及相关的特点，本篇来看看Kafka 另一个client Consumer，作为生产者消费者的另一端，consumer提供了消费消息的能力，下面来看看Kafka中的consumer 应该如何正确使用及实现原理。 常见的消息引擎中通常有 经典的生产者消费者模式 、 发布订阅模式 两种 是一种点对点的方式，消息不会被重复消费，可以粗暴的理解为消息被消费后就被标记删除或者已删除了，这是常见的消息队列通常的模式。比如说进程间通信，这种基于队列实现消息传输服务的。 相对于生产者 消费者模式，消息可能会被多方消费，可以简单的理解为一份报纸的内容，订阅它的人都可以读到它，当一个人读完之后也就没必要再次去读了。并且在发布订阅模式中，通常有个概念叫做topic，每个topic 有对应的发布者（publisher）、订阅者（subsciber）。 那Kafka是如何实现生产者消费者两种模式的呢？往后看～ kafka中有一个概念叫做consumer group，每个group 去订阅对应的topic，topic的每条消息只能发送到订阅它的消费者组的其中一个实例上，并且每个消费者至多使用一个消费者组来标示自己。这样不难得出，当某个topic 仅有一个group来消费时（组内有一个或者多个consumer），这个topic的消息的消费模式就是典型的生产者消费者模式。 而当某个topic 被多个消费者组订阅，而每个组仅有一个消费者时，每条消息就会被广播到每个消费者上。 这里需要注意下，还有个叫做独立消费者（standalone consumer）的概念，对于consumer group 是以group 为单位进行消息消费的，而standalone 会单独的执行消费，以consumer 实例为单位进行消费的。 是时候来看看Kafka consumer 端的实现原理了，先从最基础的group 开始，当前较新版本的consumer是依赖于broker端的coordinator来完成组的管理的（主要是把分配方案通知到每个consumer实例上），当然了这里涉及一个一致性策略，当无法达成这个策略是，就直接抛异常请求人工介入处理了。 coordinator 实现组的管理，依赖的主要是consumer group的状态，仅有 Empty（组内没有任何active consumer）、PreparingRebalance（group 正在准备进行rebalance）、AwaitingSync（所有组员已经加入组并等待leader consumer发送分区的分配方案）、Stable（group开始正常消费）、Dead（该group 已经被废弃）这五个状态，那他们是如何轮转的可以简单的看一下状态机。 就整个过程来说，可以大致分为加入组阶段、状态同步阶段。 加入组阶段：当明确group的coordinator之后，组内成员需要显式的发送JoinGroup请求（主要包括 订阅信息、成员id等元数据信息）给对应的coordinator，然后coordinator选择对应的consumer 作为leader，然后再给其他成员产生响应（一个空数组）。当然啦，如果某个consumer 指定的分配策略是其他consumer 不支持的，那么这个实例是不被接受的。现有的分区策略主要有：range、round-robin、sticky，其中sticky是其中可以最大限度保证分区的负载的均衡分配机rebalance之后的最少分配变动。 offset 概念这里需要单独抽出来说一下，因为在Kafka 里面存在两个offset的概念，一个指的是consumer 中的offset，一个是broker中的offset concumer offset 用来记录当前消费了多少条消息，这个offset的状态是由consumer group来维护的，通过检查点机制对于offset的值进行持久化（内部就是一个map） broker offset 消息在broker 端的位移值，根据之前说过的几个概念可以大致的理解为一个<topic，partition，offset>可以唯一的标示到一条消息。 因为新版本和旧版本Kafka 所采用的offset保存策略是不同的，旧版本中主要依赖于Zookeeper，但是zookeeper不是干这事儿的啊，所以kafka 在数量很大的消费发生时，zookeeper读写会异常的频繁，导致很容易成为整个Kafka系统的瓶颈。所以新版本对这种方式作出了重大更新，不再依赖于Zookeeper 来进行状态的保存，而是在broker 端直接开一个内部使用的topic，也就是_consumer_offsets topic，并且kafka 为了兼容老版本的consumer 还提供了 offsets.storage=kafka这样一个适配参数。 最后要说的一点就是consumer 端的Rebalance 过程（rebalance是针对consumer group来说的，如果是standalone consumer 则没有这个概念），rebalance也就是如何达成一致来分配订阅topic的所有分区。这个rebalance的代价还是不小的，我们是需要避免高频的rebalance的。常见的rebalance 场景有：新成员加入组、组内成员崩溃（这种场景无法主动通知，需要被动的检测才行，并且需要一个session.timeout 才检测到）、成员主动离组。 consumer 是可以执行任意次rebalance的，为了区分两次rebalance上的数据（防止无效或者延迟的offset提交），consumer 设计了一个叫做rebalance generation的标示。 对应常见的rebalance请求有： JoinGroup：consumer 请求加入组 SyncGroup：group leader把分配方案同步给组内所有成员 Heartbeat：consumer 定期向coordination汇报心跳表示自己还存活 LeaveGroup：consumer 主动通知coordinator该consumer即将离组 DescribeGroup：查看组的所有信息。 Consumer端常见的概念大致就这么多。

相信看见题目的同学都会很有疑问，甚至不服气，这都是基于个人对于kafka原理的理解，我可以说磁盘顺序写要比内存的随机读快吧。但是说到底，基于性能的优化方面，还是离不开内存的。 Kafka作为一个支持大数据量写入写出的消息队列，由于是基于Scala和Java实现的，而Scala和Java均需要在JVM上运行，所以如果是基于内存的方式，即JVM的堆来进行数据存储则需要开辟很大的堆来支持数据读写，从而会导致GC频繁影响性能。考虑到这些因素，kafka是使用磁盘存储数据的。 Kafka 中消息是以 topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。topic存储结构见下图： 由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，Kafka 采取了 分片 和 索引 机制，将每个partition分为多个segment。每个 segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。 partition文件夹命名规则 topic 名称+分区序号，举例有一个topic名称文“kafka”，这个topic有三个分区，则每个文件夹命名如下： index和log文件的命名规则 1）partition文件夹中的第一个segment从0开始，以后每个segement文件以上一个segment文件的最后一条消息的offset+1命名(当前日志中的第一条消息的offset值命名)。 2）数值最大为64位long大小。19位数字字符长度，没有数字用0填充。 举例，有以下三对文件： 以第二个文件为例看下对应的数据结构： 稀疏索引 需要注意下。 消息查找过程 ： 找message-2589，即offset为2589： 1）先定位segment文件，在0000000000000002584中。 2）计算查找的offset在日志文件的相对偏移量 offset - 文件名的数量 = 2589 - 2584 = 5； 在index文件查找第一个参数的值，若找到，则获取到偏移量，通过偏移量到log文件去找对应偏移量的数据即可； 本例中没有找到，则找到当前索引中偏移量的上线最接近的值，即3，偏移量文246；然后到log文件中从偏移量为246数据开始向下寻找。 简单了解了kafka在数据存储方面的知识，线面我们具体分析下为什么kafka基于磁盘却快于内存。 在前面了解存储结构过程中，我们发现kafka记录log日志使用的结尾追加的方式，即 顺序写 。这样要比随机写块很多，这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。 mmap，简单描述其就是将磁盘文件映射到内存, 用户通过修改内存就能修改磁盘文件。 即便是顺序写磁盘，磁盘的读写速度任然比内存慢慢的多得多，好在操作系统已经帮我们解决这个问题。在Linux操作系统中，Linux会将磁盘中的一些数据读取到内存当中，我们称之为内存页。当需要读写硬盘的时候，都优先在内存页中进行处理。当内存页的数据比硬盘数据多的时候，就形成了 脏页 ，当脏页达到一定数量，操作系统会进行 刷脏 ，即将内存也数据写到磁盘。 问题：不可靠，写到 mmap 中的数据并没有被真正的写到硬盘，操作系统会在程序主动调用 Flush 的时候才把数据真正的写到硬盘。 零拷贝并不是不需要拷贝，而是减少不必要的拷贝次数，通常使用在IO读写过程中。 传统io过程 如上图所示，上图共经历了四次拷贝的过程： 1）数据到内核态的read buffer; 2）内核态的read buffer到用户态应用层的buffer； 3）用户态到内核态的socket buffer； 4）socket buffer到网卡的buffer（NIC）。 DMA 引入DMA技术，是指外部设备不通过CPU而直接与系统内存交换数据的接口技术，网卡等硬件设备支持DMA技术。 如上图所示，上图共经历了两次拷贝的过程。 sendfile 在内核版本 2.1 中，引入了 Sendfile 系统调用，以简化网络上和两个本地文件之间的数据传输。同时使用了DMA技术。 如上图所示，上图共经历了一次拷贝的过程。 sendfile（ DMA 收集拷贝） 之前我们是把页缓存的数据拷贝到socket缓存中，实际上，我们仅仅需要把缓冲区描述符传到 socket 缓冲区，再把数据长度传过去，这样 DMA 控制器直接将页缓存中的数据打包发送到网络中就可以了。 如上图所示，最后一次的拷贝也被消除了，数据->read buffer->NIC。 kafka通过java和scala实现，而Java对sendfile是通过NIO 的 FileChannel （ java.nio.channels.FileChannel ）的 transferTo 和 transferFrom 方法实现零拷贝。 注： transferTo 和 transferFrom 并不保证一定能使用零拷贝。实际上是否能使用零拷贝与操作系统相关，如果操作系统提供 sendfile 这样的零拷贝系统调用，则这两个方法会通过这样的系统调用充分利用零拷贝的优势，否则并不能通过这两个方法本身实现零拷贝。

用kafka做存储层，为什么呢？一大堆可以做数据存储的 MySQL、MongoDB、HDFS…… 因为kafka数据是持久化磁盘的，还速度快；还可靠、支持分布式…… 啥！用了磁盘，还速度快！！！ 没错，kafka就是速度无敌，本文将探究kafka无敌性能背后的秘密。 首先要有个概念，kafka高性能的背后，是多方面协同后、最终的结果，kafka从宏观架构、分布式partition存储、ISR数据同步、以及“无孔不入”的高效利用磁盘/操作系统特性，这些多方面的协同，是kafka成为性能之王的必然结果。 本文将从kafka零拷贝，探究其是如何“无孔不入”的高效利用磁盘/操作系统特性的。 零拷贝并不是不需要拷贝，而是减少不必要的拷贝次数。通常是说在IO读写过程中。 实际上，零拷贝是有广义和狭义之分，目前我们通常听到的零拷贝，包括上面这个定义 减少不必要的拷贝次数 都是广义上的零拷贝。其实了解到这点就足够了。 我们知道，减少不必要的拷贝次数，就是为了提高效率。那零拷贝之前，是怎样的呢？ 比如：读取文件，再用socket发送出去 传统方式实现： 先读取、再发送，实际经过1~4四次copy。 1、第一次：将磁盘文件，读取到操作系统内核缓冲区； 2、第二次：将内核缓冲区的数据，copy到application应用程序的buffer； 3、第三步：将application应用程序buffer中的数据，copy到socket网络发送缓冲区(属于操作系统内核的缓冲区)； 4、第四次：将socket buffer的数据，copy到网卡，由网卡进行网络传输。 传统方式，读取磁盘文件并进行网络发送，经过的四次数据copy是非常繁琐的。实际IO读写，需要进行IO中断，需要CPU响应中断(带来上下文切换)，尽管后来引入DMA来接管CPU的中断请求，但四次copy是存在“不必要的拷贝”的。 重新思考传统IO方式，会注意到实际上并不需要第二个和第三个数据副本。应用程序除了缓存数据并将其传输回套接字缓冲区之外什么都不做。相反，数据可以直接从读缓冲区传输到套接字缓冲区。 显然，第二次和第三次数据copy 其实在这种场景下没有什么帮助反而带来开销，这也正是零拷贝出现的意义。 这种场景 ：是指读取磁盘文件后，不需要做其他处理，直接用网络发送出去。试想，如果读取磁盘的数据需要用程序进一步处理的话，必须要经过第二次和第三次数据copy，让应用程序在内存缓冲区处理。 kafka作为MQ也好，作为存储层也好，无非是两个重要功能，一是Producer生产的数据存到broker，二是 Consumer从broker读取数据；我们把它简化成如下两个过程： 1、网络数据持久化到磁盘 (Producer 到 Broker) 2、磁盘文件通过网络发送（Broker 到 Consumer） 下面，先给出“kafka用了磁盘，还速度快”的结论 1、顺序读写 磁盘顺序读或写的速度400M/s，能够发挥磁盘最大的速度。 随机读写，磁盘速度慢的时候十几到几百K/s。这就看出了差距。 kafka将来自Producer的数据，顺序追加在partition，partition就是一个文件，以此实现顺序写入。 Consumer从broker读取数据时，因为自带了偏移量，接着上次读取的位置继续读，以此实现顺序读。 顺序读写，是kafka利用磁盘特性的一个重要体现。 2、零拷贝 sendfile(in,out) 数据直接在内核完成输入和输出，不需要拷贝到用户空间再写出去。 kafka数据写入磁盘前，数据先写到进程的内存空间。 3、mmap文件映射 虚拟映射只支持文件； 在进程 的非堆内存开辟一块内存空间，和OS内核空间的一块内存进行映射， kafka数据写入、是写入这块内存空间，但实际这块内存和OS内核内存有映射，也就是相当于写在内核内存空间了，且这块内核空间、内核直接能够访问到，直接落入磁盘。 这里，我们需要清楚的是：内核缓冲区的数据，flush就能完成落盘。 我们来重点探究 kafka两个重要过程、以及是如何利用两个零拷贝技术sendfile和mmap的。 传统方式实现： 先接收生产者发来的消息，再落入磁盘。 实际会经过四次copy，如下图的四个箭头。 数据落盘通常都是非实时的，kafka生产者数据持久化也是如此。Kafka的数据 并不是实时的写入硬盘 ，它充分利用了现代操作系统分页存储来利用内存提高I/O效率。 对于kafka来说，Producer生产的数据存到broker，这个过程读取到socket buffer的网络数据，其实可以直接在OS内核缓冲区，完成落盘。并没有必要将socket buffer的网络数据，读取到应用进程缓冲区；在这里应用进程缓冲区其实就是broker，broker收到生产者的数据，就是为了持久化。 在此 特殊场景 下：接收来自socket buffer的网络数据，应用进程不需要中间处理、直接进行持久化时。——可以使用mmap内存文件映射。 简称mmap，简单描述其作用就是：将磁盘文件映射到内存, 用户通过修改内存就能修改磁盘文件。 它的工作原理是直接利用操作系统的Page来实现文件到物理内存的直接映射。完成映射之后你对物理内存的操作会被同步到硬盘上（操作系统在适当的时候）。 通过mmap，进程像读写硬盘一样读写内存（当然是虚拟机内存），也不必关心内存的大小有虚拟内存为我们兜底。 使用这种方式可以获取很大的I/O提升，省去了用户空间到内核空间复制的开销。 mmap也有一个很明显的缺陷——不可靠，写到mmap中的数据并没有被真正的写到硬盘，操作系统会在程序主动调用flush的时候才把数据真正的写到硬盘。Kafka提供了一个参数——producer.type来控制是不是主动flush；如果Kafka写入到mmap之后就立即flush然后再返回Producer叫同步(sync)；写入mmap之后立即返回Producer不调用flush叫异步(async)。 Java NIO，提供了一个 MappedByteBuffer 类可以用来实现内存映射。 MappedByteBuffer只能通过调用FileChannel的map()取得，再没有其他方式。 FileChannel.map()是抽象方法，具体实现是在 FileChannelImpl.c 可自行查看JDK源码，其map0()方法就是调用了Linux内核的mmap的API。 使用 MappedByteBuffer类要注意的是：mmap的文件映射，在full gc时才会进行释放。当close时，需要手动清除内存映射文件，可以反射调用sun.misc.Cleaner方法。 传统方式实现： 先读取磁盘、再用socket发送，实际也是进过四次copy。 而 Linux 2.4+ 内核通过 sendfile 系统调用，提供了零拷贝。磁盘数据通过 DMA 拷贝到内核态 Buffer 后，直接通过 DMA 拷贝到 NIC Buffer(socket buffer)，无需 CPU 拷贝。这也是零拷贝这一说法的来源。除了减少数据拷贝外，因为整个读文件 - 网络发送由一个 sendfile 调用完成，整个过程只有两次上下文切换，因此大大提高了性能。零拷贝过程如下图所示。 相比于文章开始，对传统IO 4步拷贝的分析，sendfile将第二次、第三次拷贝，一步完成。 其实这项零拷贝技术，直接从内核空间（DMA的）到内核空间（Socket的)、然后发送网卡。 应用的场景非常多，如Tomcat、Nginx、Apache等web服务器返回静态资源等，将数据用网络发送出去，都运用了sendfile。 简单理解 sendfile(in,out)就是，磁盘文件读取到操作系统内核缓冲区后、直接扔给网卡，发送网络数据。 Java NIO对sendfile的支持 就是FileChannel.transferTo()/transferFrom()。 fileChannel.transferTo( position, count, socketChannel); 把磁盘文件读取OS内核缓冲区后的fileChannel，直接转给socketChannel发送；底层就是sendfile。消费者从broker读取数据，就是由此实现。 具体来看，Kafka 的数据传输通过 TransportLayer 来完成，其子类 PlaintextTransportLayer 通过Java NIO 的 FileChannel 的 transferTo 和 transferFrom 方法实现零拷贝。 注： transferTo 和 transferFrom 并不保证一定能使用零拷贝。实际上是否能使用零拷贝与操作系统相关，如果操作系统提供 sendfile 这样的零拷贝系统调用，则这两个方法会通过这样的系统调用充分利用零拷贝的优势，否则并不能通过这两个方法本身实现零拷贝。 总的来说Kafka快的原因： 1、partition顺序读写，充分利用磁盘特性，这是基础； 2、Producer生产的数据持久化到broker，采用mmap文件映射，实现顺序的快速写入； 3、Customer从broker读取数据，采用sendfile，将磁盘文件读到OS内核缓冲区后，直接转到socket buffer进行网络发送。 1、都是Linux内核提供、实现零拷贝的API； 2、sendfile 是将读到内核空间的数据，转到socket buffer，进行网络发送； 3、mmap将磁盘文件映射到内存，支持读和写，对内存的操作会反映在磁盘文件上。 RocketMQ 在消费消息时，使用了 mmap。kafka 使用了 sendFile。

Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。 Broker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。将数据存储到linux操作系统种，会先存储到页缓存（Page cache）中，按照时间或者其他条件进行刷盘（从page cache到file），或者通过fsync命令强制刷盘。数据在page cache中时，如果系统挂掉，数据会丢失。 Broker在linux服务器上高速读写以及同步到Replica 上图简述了broker写数据以及同步的一个过程。broker写数据只写到PageCache中，而pageCache位于内存。这部分数据在断电后是会丢失的。pageCache的数据通过linux的flusher程序进行刷盘。刷盘触发条件有三： Broker配置刷盘机制，是通过调用fsync函数接管了刷盘动作。从单个Broker来看，pageCache的数据会丢失。 Kafka没有提供同步刷盘的方式。同步刷盘在RocketMQ中有实现，实现原理是将异步刷盘的流程进行阻塞，等待响应，类似ajax的callback或者是java的future。下面是一段rocketmq的源码。 也就是说，理论上，要完全让kafka保证单个broker不丢失消息是做不到的，只能通过调整刷盘机制的参数缓解该情况。比如，减少刷盘间隔，减少刷盘数据量大小。时间越短，性能越差，可靠性越好（尽可能可靠）。这是一个选择题。 为了解决该问题，kafka通过producer和broker协同处理单个broker丢失参数的情况。一旦producer发现broker消息丢失，即可自动进行retry。除非retry次数超过阀值（可配置），消息才会丢失。此时需要生产者客户端手动处理该情况。那么producer是如何检测到数据丢失的呢？是通过ack机制，类似于http的三次握手的方式。 以上的引用是kafka官方对于参数 acks 的解释（在老版本中，该参数是 request.required.acks ）。 上面第三点提到了ISR的列表的follower，需要配合另一个参数才能更好的保证ack的有效性。ISR是Broker维护的一个“可靠的follower列表”，in-sync Replica列表，broker的配置包含一个参数： min.insync.replicas 。该参数表示ISR中最少的副本数。如果不设置该值，ISR中的follower列表可能为空。此时相当于acks=1。 如上图中： 性能依次递减，可靠性依次升高。 Producer丢失消息，发生在生产者客户端。 为了提升效率，减少IO，producer在发送数据时可以将多个请求进行合并后发送。被合并的请求咋发送一线缓存在本地buffer中。缓存的方式和前文提到的刷盘类似，producer可以将请求打包成“块”或者按照时间间隔，将buffer中的数据发出。通过buffer我们可以将生产者改造为异步的方式，而这可以提升我们的发送效率。 但是，buffer中的数据就是危险的。在正常情况下，客户端的异步调用可以通过callback来处理消息发送失败或者超时的情况，但是，一旦producer被非法的停止了，那么buffer中的数据将丢失，broker将无法收到该部分数据。又或者，当Producer客户端内存不够时，如果采取的策略是丢弃消息（另一种策略是block阻塞），消息也会被丢失。抑或，消息产生（异步产生）过快，导致挂起线程过多，内存不足，导致程序崩溃，消息丢失。 producer 根据上图，可以想到几个解决的思路： Consumer消费消息有下面几个步骤： Consumer的消费方式主要分为两种： 上面的示例是自动提交的例子。如果此时，insertIntoDB(record)发生异常，消息将会出现丢失。接下来是手动提交的例子： 将提交类型改为手动以后，可以保证消息“至少被消费一次”(at least once)。但此时可能出现重复消费的情况，重复消费不属于本篇讨论范围。 上面两个例子，是直接使用Consumer的High level API，客户端对于offset等控制是透明的。也可以采用Low level API的方式，手动控制offset，也可以保证消息不丢，不过会更加复杂。

首先明确说明Kafka不是数据库，它没有schema，也没有表，更没有索引。1.它仅仅是生产消息流、消费消息流而已。从这个角度来说Kafka的确不像数据库，至少不像我们熟知的关系型数据库。那么到底什么是数据库呢？或者说什么特性使得一个系统可以被称为数据库？经典的教科书是这么说的：数据库是提供 ACID 特性的，我们依次讨论下ACID。1、持久性(durability)我们先从最容易的持久性开始说起，因为持久性最容易理解。在80年代持久性指的是把数据写入到磁带中，这是一种很古老的存储设备，现在应该已经绝迹了。目前实现持久性更常见的做法是将数据写入到物理磁盘上，而这也只能实现单机的持久性。当演进到分布式系统时代后，持久性指的是将数据通过备份机制拷贝到多台机器的磁盘上。很多数据库厂商都有自己的分布式系统解决方案，如GreenPlum和Oracle RAC。它们都提供了这种多机备份的持久性。和它们类似，Apache Kafka天然也是支持这种持久性的，它提供的副本机制在实现原理上几乎和数据库厂商的方案是一样的。2、原子性(atomicity)数据库中的原子性和多线程领域内的原子性不是一回事。我们知道在Java中有AtomicInteger这样的类能够提供线程安全的整数操作服务，这里的atomicity关心的是在多个线程并发的情况下如何保证正确性的问题。而在数据库领域，原子性关心的是如何应对错误或异常情况，特别是对于事务的处理。如果服务发生故障，之前提交的事务要保证已经持久化，而当前运行的事务要终止(abort)，它执行的所有操作都要回滚，最终的状态就好像该事务从未运行过那样。举个实际的例子，第三个方法是采用基于日志结构的消息队列来实现，比如使用Kafka来做，如下图所示：在这个架构中app仅仅是向Kafka写入消息，而下面的数据库、cache和index作为独立的consumer消费这个日志——Kafka分区的顺序性保证了app端更新操作的顺序性。如果某个consumer消费速度慢于其他consumer也没关系，毕竟消息依然在Kafka中保存着。总而言之，有了Kafka所有的异质系统都能以相同的顺序应用app端的更新操作，3、隔离性(isolation)在传统的关系型数据库中最强的隔离级别通常是指serializability，国内一般翻译成可串行化或串行化。表达的思想就是连接数据库的每个客户端在执行各自的事务时数据库会给它们一个假象：仿佛每个客户端的事务都顺序执行的，即执行完一个事务之后再开始执行下一个事务。其实数据库端同时会处理多个事务，但serializability保证了它们就像单独执行一样。举个例子，在一个论坛系统中，每个新用户都需要注册一个唯一的用户名。一个简单的app实现逻辑大概是这样的：4、一致性(consistency)最后说说一致性。按照Kelppmann大神的原话，这是一个很奇怪的属性：在所有ACID特性中，其他三项特性的确属于数据库层面需要实现或保证的，但只有一致性是由用户来保证的。严格来说，它不属于数据库的特性，而应该属于使用数据库的一种方式。坦率说第一次听到这句话时我本人还是有点震惊的，因为从没有往这个方面考虑过，但仔细想想还真是这么回事。比如刚才的注册用户名的例子中我们要求每个用户名是唯一的。这种一致性约束是由我们用户做出的，而不是数据库本身。数据库本身并不关心或并不知道用户名是否应该是唯一的。针对Kafka而言，这种一致性又意味着什么呢？Kelppmann没有具体展开，希望能帮到你，谢谢！

Kafka工作流程1、一般是先会创建一个主题，比如说TopicA，有三个分区，有两个副本(leader+follower总共2个)，同一个分区的两个副本肯定不在一个服务器。2、Kafka工作流程基础总结：1）broker：broker代表kafka的节点，Broker是分布式部署并且相互之间相互独立的，启动的时候向zookeeper注册，在Zookeeper上会有一个专门用来进行Broker服务器列表记录的节点：/brokers/ids。3、流程描述：用户首先构建待发送的消息对象ProducerRecord，然后调用KafkaProducer#send方法进行发送。4、Kafka的工作流程Kafka中消息是以Topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，读取和消费的都是同一个Topic。5、和其他的中间件一样，kafka每次发送数据都是向Leader分区发送数据，并顺序写入到磁盘，然后Leader分区会将数据同步到各个从分区Follower，即使主分区挂了，也不会影响服务的正常运行。Kafka——分区partition在之前的例子里(Kafka生产者——向Kafka写入数据)，ProducerRecord对象包含了目标主题、键和值。第一步：将所有主题分区组成TopicAndPartition列表，然后对TopicAndPartition列表按照hashCode进行排序，最后按照轮询的方式发给每一个消费线程。在Kafka中，每个Topic会包含多个分区，默认情况下个分区只能被个消费组下的个消费者消费，这就产了分区分配的问题。分区越多所需要的文件句柄也就越多，可以通过配置操作系统的参数增加打开文件句柄数。一句话，Kafka的Message存储采用了分区(partition)，分段(LogSegment)和稀疏索引这几个手段来达到了高效性。kafka是一个分布式的、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统。消息队列(三)kafka的一致性和失败处理策略服务器处理消息需要是幂等的，消息的生产方和接收方都需要做到幂等性；发送放需要添加一个定时器来遍历重推未处理的消息，避免消息丢失，造成的事务执行断裂。高吞吐：Kafka拥有很高的吞吐量，即使是在单节点性能比较低下的商用集群中，也能保证单节点每秒10万条消息的传输。高容错：Kafka在设计上支持多分区、多副本的策略，拥有很强的容错性。如果要保证一致性，需要生产者在失败后重试，不过重试又会导致消息重复的问题，一个解决方案是每个消息给一个唯一的id，通过服务端的主动去重来避免重复消息的问题，不过这一机制目前Kafka还未实现。这时rahbitMQ会立即将消息删除，这种情况下如果消费者出现异常而没能处理该消息(但是消息队列那边已经认为消息被消费了)，就会丢失该消息。至于解决方案，采用手动确认消息即可。Kafka存储机制此时Producer端生产的消息会不断追加到log文件末尾，这样文件就会越来越大，为了防止log文件过大导致数据定位效率低下，那么Kafka采取了分片和索引机制。Kafka是一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。kafka的原理是什么?1、Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流数据（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。2、Kafka的副本机制是多个服务端节点对其他节点的主题分区的日志进行复制。当集群中的某个节点出现故障，访问故障节点的请求会被转移到其他正常节点(这一过程通常叫Reblance)。3、Kafka使用了全局唯一的数字来指代每个Broker服务器，不同的Broker必须使用不同的BrokerID进行注册，创建完节点后，每个Broker就会将自己的IP地址和端口信息记录到该节点中去。4、kafka消息的有序性，是采用消息键保序策略来实现的。一个topic，一个partition(分割)，一个consumer，内部单线程消费，写N个内存queue，然后N个线程分别消费一个内存queue。Kafka面试题1、谈谈你对Kafka幂等性的理解？Producer的幂等性指的是当发送同一条消息时，数据在Server端只会被持久化一次，数据不丢不重，但是这里的幂等性是有条件的：Kafka是在0.11版本开始引入了事务支持。2、给大家分享一些Linux面试题的笔记，从负载均衡、nginx、MySQL、redis、kafka、zabbix、k8s等方面拆解Linux知识点。用来对个人技术点进行查漏补缺。3、大型公司，基础架构研发实力较强，用RocketMQ是很好的选择。如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用Kafka是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。4、比如你写了擅长MySQL，Jquery，bootstrap，那么我们就会提问这些内容，当然都不会特别困难，只需要证明你确实知道，不是在吹嘘就行。5、其包括远程服务框架中间件，例如阿里（Apache）的RPC框架Dubbo等；消息队列中间件，例如：阿里巴巴开源分布式中间件RocketMQ、高吞吐量消息发布和流处理服务Kafka等。6、人人皆知kafka性能好，但真正了解原因的人就少了很多。说起来也是悲伤的故事，我的某次面试就凉在此题。那么从设计的角度看，kafka是如何实现高性能的呢？Kafka会把消息写入到硬盘，绝对不会丢失数据。

南京 kafka 集群有 200+ kafka topic 数据需要镜像同步到重庆集群，源 kafka 现状如下： 使用 kafka mirrormaker 可以满足此需求，mirrormaker 是 kafka 官方提供的工具: $KAFAK_HOME/bin/kafka-mirror-maker.sh，在目标 kafka 集群创建好同名 topic，根据使用说明，配置 consumer procuder 配置，topic 信息等，就可以启动 mirror 了。 mirror-maker 的原理大概是启动 consumer 消费南京的 topic message，发送到重庆的 kafka 集群。数据流向：南京 kafka -> mirrormaker -> 重庆 kafka ，其中 mirrormaker 部署在重庆集群。 需要 mirror 的 topic 可以使用 java-style 正则表达式，两个 topic A ，B 可以写成 --whitelist "A|B" ，如果要 mirror 所有的 topic 可以使用 --whitelist "*" 对方反馈，集群内，单线程消费大 topic 速度是够的，能达到 6w+ message/sec，试图举证单分区没问题。其中的差异在于 kafka mirrormaker 是走了公网传输，先消费再 push 到目标 kafka 集群。为了验证是否是单 partition 的问题，做了如下测试： 测试结果如下，也验证了 kafka mirrormaker 跨集群环境下，多 parititon 的必要性 单分区优化前： 单分区优化后峰值： （kafka topic parititon 为 1） = （数据只在一个 broker 上读写） = （消费端只能单线程消费），增加 parititon，数据可以水平扩展，topic 数据落在均衡的落在不同的 broker 上，生产和消费都是多对多，并行的关系，性能肯定优于单 partition。多对多的读写性能肯定优于单点的点对点读写。 这里有一份 kafka 性能测试报告 ，很明显的看出，多 partition 在性能上的优势，不管是 produer 写，还是消费者消费，性能都是成倍增长。 当然由此也可以看出 kafka 的性能还是很强悍的，万兆网卡的集群内，即使是单 partition 平均写入速度可达 10w records/sec。单线程 consumer 消费速度可达 34w records/sec。也解释了对方说的单 partition 性能能满足的问题。 通过 parititon 数，mirromaker 速度基本能跟上源集群，但是 lag 依然存在，处于一个不太可接受的值，超过 2w，部分数据量不大的 topic lag 值也超过 1000。 原因在于 kafka mirrormaker 的参数 --offset.commit.interval.ms，消费 offset 提交间隔，默认使用率 60s，60s 对于生产速度快的 topic 来说很长。 研究了一下这个参数，kafka consumer 配置里面有 old 和 new 之分，其中有个参数 auto.commit.interval.ms 的默认值有变更，旧的 60s 变为 5s，这样能侧面说明新的consumer 是觉得老的这个 60s 的默认配置不够合理，调整到 5s，一个比较合理的值。 3.3.1 Old Consumer Configs 3.3.2 New Consumer Configs 如下图，kafka mirrormaker 默认是使用 new consumer 见下图，但是 commit.interval.ms 配置还是沿用了 old consumer 的默认配置 60s。

前言 开源社区有好多优秀的队列中间件，比如RabbitMQ和Kafka，每个队列都貌似有其特性，在进行工程选择时，往往眼花缭乱，不知所措。对于RabbitMQ和Kafka，到底应该选哪个？ RabbitMQ架构 概念 RabbitMQ是一个分布式系统 broker：每个节点运行的服务程序，功能为维护该节点的队列的增删以及转发队列操作请求。 master queue：每个队列都分为一个主队列和若干个镜像队列。 mirror queue：镜像队列，作为master queue的备份。在master queue所在节点挂掉之后，系统把mirror queue提升为master queue，负责处理客户端队列操作请求。注意，mirror queue只做镜像，设计目的不是为了承担客户端读写压力。 如上图所示，集群中有两个节点，每个节点上有一个broker，每个broker负责本机上队列的维护，并且borker之间可以互相通信。集群中有两个队列A和B，每个队列都分为master queue和mirror queue（备份）。那么队列上的生产消费怎么实现的呢？ 队列消费 如上图有两个consumer消费队列A，这两个consumer连在了集群的不同机器上。RabbitMQ集群中的任何一个节点都拥有集群上所有队列的元信息，所以连接到集群中的任何一个节点都可以，主要区别在于有的consumer连在master queue所在节点，有的连在非master queue节点上。 因为mirror queue要和master queue保持一致，故需要同步机制，正因为一致性的限制，导致所有的读写操作都必须都操作在master queue上（想想，为啥读也要从master queue中读？和数据库读写分离是不一样的。），然后由master节点同步操作到mirror queue所在的节点。即使consumer连接到了非master queue节点，该consumer的操作也会被路由到master queue所在的节点上，这样才能进行消费。 队列生产 原理和消费一样，如果连接到非 master queue 节点，则路由过去。 不足 由于master queue单节点，导致性能瓶颈，吞吐量受限。虽然为了提高性能，内部使用了Erlang这个语言实现，但是终究摆脱不了架构设计上的致命缺陷。 Kafka 说实话，Kafka我觉得就是看到了RabbitMQ这个缺陷才设计出的一个改进版，改进的点就是：把一个队列的单一master变成多个master，即一台机器扛不住qps，那么我就用多台机器扛qps，把一个队列的流量均匀分散在多台机器上不就可以了么？注意，多个master之间的数据没有交集，即一条消息要么发送到这个master queue，要么发送到另外一个master queue。 这里面的每个master queue 在Kafka中叫做Partition，即一个分片。一个队列有多个主分片，每个主分片又有若干副分片做备份，同步机制类似于RabbitMQ。 如上图，我们省略了不同的queue，假设集群上只有一个queue（Kafka中叫Topic）。每个生产者随机把消息发送到主分片上，之后主分片再同步给副分片。 队列读取的时候虚拟出一个Group的概念，一个Topic内部的消息，只会路由到同Group内的一个consumer上，同一个Group中的consumer消费的消息是不一样的；Group之间共享一个Topic，看起来就是一个队列的多个拷贝。所以，为了达到多个Group共享一个Topic数据，Kafka并不会像RabbitMQ那样消息消费完毕立马删除，而是必须在后台配置保存日期，即只保存最近一段时间的消息，超过这个时间的消息就会从磁盘删除，这样就保证了在一个时间段内，Topic数据对所有Group可见（这个特性使得Kafka非常适合做一个公司的数据总线）。队列读同样是读主分片，并且为了优化性能，消费者与主分片有一一的对应关系，如果消费者数目大于分片数，则存在某些消费者得不到消息。 由此可见，Kafka绝对是为了高吞吐量设计的，比如设置分片数为100，那么就有100台机器去扛一个Topic的流量，当然比RabbitMQ的单机性能好。 总结 本文只做了Kafka和RabbitMQ的对比，但是开源队列岂止这两个，ZeroMQ，RocketMQ，JMQ等等，时间有限也就没有细看，故不在本文比较范围之内。 所以，别再被这些五花八门的队列迷惑了，从架构上找出关键差别，并结合自己的实际需求（比如本文就只单单从吞吐量一个需求来考察）轻轻松松搞定选型。最后总结如下： 吞吐量较低：Kafka和RabbitMQ都可以。 吞吐量高：Kafka。

我们的服务器从单机发展到拥有多台机器的分布式系统，各个系统之前需要借助于网络进行通信，原有单机中相对可靠的方法调用以及进程间通信方式已经没有办法使用，同时网络环境也是不稳定的，造成了我们多个机器之间的数据同步问题，这就是典型的分布式事务问题。 在分布式事务中事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。分布式事务就是要保证不同节点之间的数据一致性。 1、2PC(二阶段提交)方案 - 强一致性 2、3PC(三阶段提交)方案 3、TCC （Try-Confirm-Cancel）事务 - 最终一致性 4、Saga事务 - 最终一致性 5、本地消息表 - 最终一致性 6、MQ事务 - 最终一致性 消息的生产方，除了维护自己的业务逻辑之外，同时需要维护一个消息表。这个消息表里面记录的就是需要同步到别的服务的信息，当然这个消息表，每个消息都有一个状态值，来标识这个消息有没有被成功处理。 发送放的业务逻辑以及消息表中数据的插入将在一个事务中完成，这样避免了业务处理成功 + 事务消息发送失败，或业务处理失败 + 事务消息发送成功，这个问题。 举个栗子： 我们假定目前有两个服务，订单服务，购物车服务，用户在购物车中对几个商品进行合并下单，之后需要情况购物车中刚刚已经下单的商品信息。 1、消息的生产方也就是订单服务，完成了自己的逻辑(对商品进行下单操作)然后把这个消息通过 mq 发送到需要进行数据同步的其他服务中，也就是我们栗子中的购物车服务。 2、其他服务(购物车服务)会监听这个队列； 1、如果收到这个消息，并且数据同步执行成功了，当然这也是一个本地事务，就通过 mq 回复消息的生产方(订单服务)消息已经处理了，然后生产方就能标识本次事务已经结束。如果是一个业务上的错误,就回复消息的生产方，需要进行数据回滚了。 2、很久没收到这个消息，这种情况是不会发生的，消息的发送方会有一个定时的任务，会定时重试发送消息表中还没有处理的消息； 3、消息的生产方(订单服务)如果收到消息回执； 1、成功的话就修改本次消息已经处理完，也就是本次分布式事务的同步已经完成； 2、如果消息的结果是执行失败，同时在本地回滚本次事务，标识消息已经处理完成； 3、如果消息丢失，也就是回执消息没有收到，这种情况也不太会发生，消息的发送方(订单服务)会有一个定时的任务，定时重试发送消息表中还没有处理的消息，下游的服务需要做幂等，可能会收到多次重复的消息，如果一个回复消息生产方中的某个回执信息丢失了，后面持续收到生产方的 mq 消息，然后再次回复消息的生产方回执信息，这样总能保证发送者能成功收到回执，消息的生产方在接收回执消息的时候也要做到幂等性。 这里有两个很重要的操作： 1、服务器处理消息需要是幂等的，消息的生产方和接收方都需要做到幂等性； 2、发送放需要添加一个定时器来遍历重推未处理的消息，避免消息丢失，造成的事务执行断裂。 该方案的优缺点 优点： 1、在设计层面上实现了消息数据的可靠性，不依赖消息中间件，弱化了对 mq 特性的依赖。 2、简单，易于实现。 缺点： 主要是需要和业务数据绑定到一起，耦合性比较高，使用相同的数据库，会占用业务数据库的一些资源。 下面分析下几种消息队列对事务的支持 RocketMQ 中的事务，它解决的问题是，确保执行本地事务和发消息这两个操作，要么都成功，要么都失败。并且，RocketMQ 增加了一个事务反查的机制，来尽量提高事务执行的成功率和数据一致性。 主要是两个方面，正常的事务提交和事务消息补偿 正常的事务提交 1、发送消息（half消息），这个 half 消息和普通消息的区别，在事务提交 之前，对于消费者来说，这个消息是不可见的。 2、MQ SERVER写入信息，并且返回响应的结果； 3、根据MQ SERVER响应的结果，决定是否执行本地事务,如果MQ SERVER写入信息成功执行本地事务，否则不执行； 如果MQ SERVER没有收到 Commit 或者 Rollback 的消息，这种情况就需要进行补偿流程了 补偿流程 1、MQ SERVER如果没有收到来自消息发送方的 Commit 或者 Rollback 消息，就会向消息发送端也就是我们的服务器发起一次查询，查询当前消息的状态； 2、消息发送方收到对应的查询请求，查询事务的状态，然后把状态重新推送给MQ SERVER，MQ SERVER就能之后后续的流程了。 相比于本地消息表来处理分布式事务，MQ 事务是把原本应该在本地消息表中处理的逻辑放到了 MQ 中来完成。 Kafka 中的事务解决问题，确保在一个事务中发送的多条信息，要么都成功，要么都失败。也就是保证对多个分区写入操作的原子性。 通过配合 Kafka 的幂等机制来实现 Kafka 的 Exactly Once，满足了读取-处理-写入这种模式的应用程序。当然 Kafka 中的事务主要也是来处理这种模式的。 什么是读取-处理-写入模式呢？ 栗如：在流计算中，用 Kafka 作为数据源，并且将计算结果保存到 Kafka 这种场景下，数据从 Kafka 的某个主题中消费，在计算集群中计算，再把计算结果保存在 Kafka 的其他主题中。这个过程中，要保证每条消息只被处理一次，这样才能保证最终结果的成功。Kafka 事务的原子性就保证了，读取和写入的原子性，两者要不一起成功，要不就一起失败回滚。 这里来分析下 Kafka 的事务是如何实现的 它的实现原理和 RocketMQ 的事务是差不多的，都是基于两阶段提交来实现的，在实现上可能更麻烦 先来介绍下事务协调者，为了解决分布式事务问题，Kafka 引入了事务协调者这个角色，负责在服务端协调整个事务。这个协调者并不是一个独立的进程，而是 Broker 进程的一部分，协调者和分区一样通过选举来保证自身的可用性。 Kafka 集群中也有一个特殊的用于记录事务日志的主题，里面记录的都是事务的日志。同时会有多个协调者的存在，每个协调者负责管理和使用事务日志中的几个分区。这样能够并行的执行事务，提高性能。 下面看下具体的流程 事务的提交 1、协调者设置事务的状态为PrepareCommit，写入到事务日志中； 2、协调者在每个分区中写入事务结束的标识，然后客户端就能把之前过滤的未提交的事务消息放行给消费端进行消费了； 事务的回滚 1、协调者设置事务的状态为PrepareAbort，写入到事务日志中； 2、协调者在每个分区中写入事务回滚的标识，然后之前未提交的事务消息就能被丢弃了； 这里引用一下【消息队列高手课中的图片】 RabbitMQ 中事务解决的问题是确保生产者的消息到达MQ SERVER，这和其他 MQ 事务还是有点差别的，这里也不展开讨论了。 先来分析下一条消息在 MQ 中流转所经历的阶段。 生产阶段 ：生产者产生消息，通过网络发送到 Broker 端。 存储阶段 ：Broker 拿到消息，需要进行落盘，如果是集群版的 MQ 还需要同步数据到其他节点。 消费阶段 ：消费者在 Broker 端拉数据，通过网络传输到达消费者端。 发生网络丢包、网络故障等这些会导致消息的丢失 在生产者发送消息之前，通过channel.txSelect开启一个事务，接着发送消息， 如果消息投递 server 失败，进行事务回滚channel.txRollback，然后重新发送， 如果 server 收到消息，就提交事务channel.txCommit 不过使用事务性能不好，这是同步操作，一条消息发送之后会使发送端阻塞，以等待RabbitMQ Server的回应，之后才能继续发送下一条消息，生产者生产消息的吞吐量和性能都会大大降低。 使用确认机制，生产者将信道设置成 confirm 确认模式，一旦信道进入 confirm 模式，所有在该信道上面发布的消息都会被指派一个唯一的ID（从1开始），一旦消息被投递到所有匹配的队列之后，RabbitMQ 就会发送一个确认（Basic.Ack）给生产者（包含消息的唯一 deliveryTag 和 multiple 参数），这就使得生产者知晓消息已经正确到达了目的地了。 multiple 为 true 表示的是批量的消息确认，为 true 的时候，表示小于等于返回的 deliveryTag 的消息 id 都已经确认了，为 false 表示的是消息 id 为返回的 deliveryTag 的消息，已经确认了。 确认机制有三种类型 1、同步确认 2、批量确认 3、异步确认 同步模式的效率很低，因为每一条消息度都需要等待确认好之后，才能处理下一条； 批量确认模式相比同步模式效率是很高，不过有个致命的缺陷，一旦回复确认失败，当前确认批次的消息会全部重新发送，导致消息重复发送； 异步模式就是个很好的选择了，不会有同步模式的阻塞问题，同时效率也很高，是个不错的选择。 Kafaka 中引入了一个 broker。 broker 会对生产者和消费者进行消息的确认，生产者发送消息到 broker，如果没有收到 broker 的确认就可以选择继续发送。 只要 Producer 收到了 Broker 的确认响应，就可以保证消息在生产阶段不会丢失。有些消息队列在长时间没收到发送确认响应后，会自动重试，如果重试再失败，就会以返回值或者异常的方式告知用户。 只要正确处理 Broker 的确认响应，就可以避免消息的丢失。 RocketMQ 提供了3种发送消息方式，分别是： 同步发送：Producer 向 broker 发送消息，阻塞当前线程等待 broker 响应 发送结果。 异步发送：Producer 首先构建一个向 broker 发送消息的任务，把该任务提交给线程池，等执行完该任务时，回调用户自定义的回调函数，执行处理结果。 Oneway发送：Oneway 方式只负责发送请求，不等待应答，Producer 只负责把请求发出去，而不处理响应结果。 在存储阶段正常情况下，只要 Broker 在正常运行，就不会出现丢失消息的问题，但是如果 Broker 出现了故障，比如进程死掉了或者服务器宕机了，还是可能会丢失消息的。 防止在存储阶段消息额丢失，可以做持久化，防止异常情况(重启，关闭，宕机)。。。 RabbitMQ 持久化中有三部分： 消息的持久化，在投递时指定 delivery_mode=2（1是非持久化），消息的持久化，需要配合队列的持久，只设置消息的持久化，重启之后队列消失，继而消息也会丢失。所以如果只设置消息持久化而不设置队列的持久化意义不大。 对于持久化，如果所有的消息都设置持久化，会影响写入的性能，所以可以选择对可靠性要求比较高的消息进行持久化处理。 不过消息持久化并不能百分之百避免消息的丢失 比如数据在落盘的过程中宕机了，消息还没及时同步到内存中，这也是会丢数据的，这种问题可以通过引入镜像队列来解决。 镜像队列的作用：引入镜像队列，可已将队列镜像到集群中的其他 Broker 节点之上，如果集群中的一个节点失效了，队列能够自动切换到镜像中的另一个节点上来保证服务的可用性。(更细节的这里不展开讨论了) 操作系统本身有一层缓存，叫做 Page Cache，当往磁盘文件写入的时候，系统会先将数据流写入缓存中。 Kafka 收到消息后也会先存储在也缓存中(Page Cache)中，之后由操作系统根据自己的策略进行刷盘或者通过 fsync 命令强制刷盘。如果系统挂掉，在 PageCache 中的数据就会丢失。也就是对应的 Broker 中的数据就会丢失了。 处理思路 1、控制竞选分区 leader 的 Broker。如果一个 Broker 落后原先的 Leader 太多，那么它一旦成为新的 Leader，必然会造成消息的丢失。 2、控制消息能够被写入到多个副本中才能提交，这样避免上面的问题1。 1、将刷盘方式改成同步刷盘； 2、对于多个节点的 Broker，需要将 Broker 集群配置成：至少将消息发送到 2 个以上的节点，再给客户端回复发送确认响应。这样当某个 Broker 宕机时，其他的 Broker 可以替代宕机的 Broker，也不会发生消息丢失。 消费阶段就很简单了，如果在网络传输中丢失，这个消息之后还会持续的推送给消费者，在消费阶段我们只需要控制在业务逻辑处理完成之后再去进行消费确认就行了。 总结：对于消息的丢失，也可以借助于本地消息表的思路，消息产生的时候进行消息的落盘，长时间未处理的消息，使用定时重推到队列中。 消息在 MQ 中的传递，大致可以归类为下面三种： 1、At most once: 至多一次。消息在传递时，最多会被送达一次。是不安全的，可能会丢数据。 2、At least once: 至少一次。消息在传递时，至少会被送达一次。也就是说，不允许丢消息，但是允许有少量重复消息出现。 3、Exactly once：恰好一次。消息在传递时，只会被送达一次，不允许丢失也不允许重复，这个是最高的等级。 大部分消息队列满足的都是At least once，也就是可以允许重复的消息出现。 我们消费者需要满足幂等性,通常有下面几种处理方案 1、利用数据库的唯一性 根据业务情况，选定业务中能够判定唯一的值作为数据库的唯一键，新建一个流水表，然后执行业务操作和流水表数据的插入放在同一事务中，如果流水表数据已经存在，那么就执行失败，借此保证幂等性。也可先查询流水表的数据，没有数据然后执行业务，插入流水表数据。不过需要注意，数据库读写延迟的情况。 2、数据库的更新增加前置条件 3、给消息带上唯一ID 每条消息加上唯一ID,利用方法1中通过增加流水表，借助数据库的唯一性来处理重复消息的消费。

《Apache Kafka源码剖析》（徐郡明）电子书网盘下载免费在线阅读链接: https://pan.baidu.com/s/1g5_3R4b5t-35m9aQ6u28Qw 提取码: gjde书名：Apache Kafka源码剖析作者：徐郡明豆瓣评分：8.4出版社：电子工业出版社出版年份：2017-5页数：604内容简介：《Apache Kafka源码剖析》以Kafka 0.10.0版本源码为基础，针对Kafka的架构设计到实现细节进行详细阐述。《Apache Kafka源码剖析》共5章，从Kafka的应用场景、源码环境搭建开始逐步深入，不仅介绍Kafka的核心概念，而且对Kafka生产者、消费者、服务端的源码进行深入的剖析，最后介绍Kafka常用的管理脚本实现，让读者不仅从宏观设计上了解Kafka，而且能够深入到Kafka的细节设计之中。在源码分析的过程中，还穿插了笔者工作积累的经验和对Kafka设计的理解，希望读者可以举一反三，不仅知其然，而且知其所以然。《Apache Kafka源码剖析》旨在为读者阅读Kafka源码提供帮助和指导，让读者更加深入地了解Kafka的运行原理、设计理念，让读者在设计分布式系统时可以参考Kafka的优秀设计。《Apache Kafka源码剖析》的内容对于读者全面提升自己的技术能力有很大帮助。

大数据（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的来源：人类社会的所有行为，比如交易、教育、出行、娱乐、吃住......大数据包含的元素：文字、图片、视频、音频、生物信息、生产资料......大数据的特点：数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。大数据的价值：决策参考，比如用话画像、精准营销，产品升级，预测市场趋势等；自动学习，比如头条的精准推送，百度智能地图，谷歌智能机器人等。大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。

首先明确说明它不是数据库，它没有schema，也没有表，更没有索引。它仅仅是生产消息流、消费消息流而已。从这个角度来说Kafka的确不像数据库，至少不像我们熟知的关系型数据库。那么到底什么是数据库呢？或者说什么特性使得一个系统可以被称为数据库？经典的教科书是这么说的：数据库是提供 ACID 特性的，即atomicity、consistency、isolation和durability。好了，现在问题演变成了Apache Kafka支持ACID吗？如果它支持，Kafka又是怎么支持的呢？要回答这些问题，我们依次讨论下ACID。1、持久性(durability)我们先从最容易的持久性开始说起，因为持久性最容易理解。在80年代持久性指的是把数据写入到磁带中，这是一种很古老的存储设备，现在应该已经绝迹了。目前实现持久性更常见的做法是将数据写入到物理磁盘上，而这也只能实现单机的持久性。当演进到分布式系统时代后，持久性指的是将数据通过备份机制拷贝到多台机器的磁盘上。很多数据库厂商都有自己的分布式系统解决方案，如GreenPlum和Oracle RAC。它们都提供了这种多机备份的持久性。和它们类似，Apache Kafka天然也是支持这种持久性的，它提供的副本机制在实现原理上几乎和数据库厂商的方案是一样的。2、原子性(atomicity)数据库中的原子性和多线程领域内的原子性不是一回事。我们知道在Java中有AtomicInteger这样的类能够提供线程安全的整数操作服务，这里的atomicity关心的是在多个线程并发的情况下如何保证正确性的问题。而在数据库领域，原子性关心的是如何应对错误或异常情况，特别是对于事务的处理。如果服务发生故障，之前提交的事务要保证已经持久化，而当前运行的事务要终止(abort)，它执行的所有操作都要回滚，最终的状态就好像该事务从未运行过那样。举个实际的例子，第三个方法是采用基于日志结构的消息队列来实现，比如使用Kafka来做，如下图所示：在这个架构中app仅仅是向Kafka写入消息，而下面的数据库、cache和index作为独立的consumer消费这个日志——Kafka分区的顺序性保证了app端更新操作的顺序性。如果某个consumer消费速度慢于其他consumer也没关系，毕竟消息依然在Kafka中保存着。总而言之，有了Kafka所有的异质系统都能以相同的顺序应用app端的更新操作，从而实现了数据的最终一致性。这种方法有个专属的名字，叫capture data change，也称CDC。3、隔离性(isolation)在传统的关系型数据库中最强的隔离级别通常是指serializability，国内一般翻译成可串行化或串行化。表达的思想就是连接数据库的每个客户端在执行各自的事务时数据库会给它们一个假象：仿佛每个客户端的事务都顺序执行的，即执行完一个事务之后再开始执行下一个事务。其实数据库端同时会处理多个事务，但serializability保证了它们就像单独执行一样。举个例子，在一个论坛系统中，每个新用户都需要注册一个唯一的用户名。一个简单的app实现逻辑大概是这样的：4、一致性(consistency)最后说说一致性。按照Kelppmann大神的原话，这是一个很奇怪的属性：在所有ACID特性中，其他三项特性的确属于数据库层面需要实现或保证的，但只有一致性是由用户来保证的。严格来说，它不属于数据库的特性，而应该属于使用数据库的一种方式。坦率说第一次听到这句话时我本人还是有点震惊的，因为从没有往这个方面考虑过，但仔细想想还真是这么回事。比如刚才的注册用户名的例子中我们要求每个用户名是唯一的。这种一致性约束是由我们用户做出的，而不是数据库本身。数据库本身并不关心或并不知道用户名是否应该是唯一的。针对Kafka而言，这种一致性又意味着什么呢？Kelppmann没有具体展开，但我个人认为他应该指的是linearizability、消息顺序之间的一致性以及分布式事务。幸运的是，Kafka的备份机制实现了linearizability和total order broadcast，而且在Kafka 0.11开始也支持分布式事务了。

　　大数据架构师岗位的主要职责概述 篇1 　　职责： 　　1、负责大数据平台及BI系统框架设计、规划、技术选型，架构设计并完成系统基础服务的开发; 　　2、负责海量埋点规则、SDK标准化、埋点数据采集、处理及存储，业务数据分布存储、流式/实时计算等应用层架构搭建及核心代码实现; 　　3、开发大数据平台的核心代码，项目敏捷开发流程管理，完成系统调试、集成与实施，对每个项目周期技术难题的解决，保证大数据产品的上线运行; 　　4、负责大数据平台的架构优化，代码评审，并根据业务需求持续优化数据架构，保证产品的可靠性、稳定性; 　　5、指导开发人员完成数据模型规划建设，分析模型构建及分析呈现，分享技术经验; 　　6、有效制定各种突发性研发技术故障的应对预案，有清晰的隐患意识; 　　7、深入研究大数据相关技术和产品，跟进业界先进技术; 　　任职要求 　　1、统计学、应用数学或计算机相关专业大学本科以上学历; 　　2、熟悉互联网移动端埋点方法(点击和浏览等行为埋点)，无埋点方案等，有埋点SDK独立开发经验者优选; 　　3、熟悉Hadoop，MR/MapReduce，Hdfs，Hbase，Redis，Storm，Python，zookeeper，kafka，flinkHadoop，hive，mahout，flume，ElasticSearch，KafkaPython等，具备实际项目设计及开发经验; 　　4、熟悉数据采集、数据清洗、分析和建模工作相关技术细节及流程 　　5、熟悉Liunx/Unix操作系统，能熟练使用shell/perl等脚本语言，熟练掌握java/python/go/C++中一种或多种编程语言 　　6、具备一定的算法能力，了解机器学习/深度学习算法工具使用，有主流大数据计算组件开发和使用经验者优先 　　7、熟悉大数据可视化工具Tableau/echarts 　　8、具有较强的执行力，高度的责任感、很强的学习、沟通能力，能够在高压下高效工作; 　　大数据架构师岗位的主要职责概述 篇2 　　职责： 　　根据大数据业务需求，设计大数据方案及架构，实现相关功能; 　　搭建和维护大数据集群，保证集群规模持续、稳定、高效平稳运行; 　　负责大数据业务的设计和指导具体开发工作; 　　负责公司产品研发过程中的数据及存储设计; 　　针对数据分析工作，能够完成和指导负责业务数据建模。 　　职位要求： 　　计算机、自动化或相关专业(如统计学、数学)本科以上学历，3年以上大数据处理相关工作经验; 　　精通大数据主流框架(如Hadoop、hive、Spark等); 　　熟悉MySQL、NoSQL(MongoDB、Redis)等主流数据库，以及rabbit MQ等队列技术; 　　熟悉hadoop/spark生态的原理、特性且有实战开发经验; 　　熟悉常用的数据挖掘算法优先。 　　大数据架构师岗位的主要职责概述 篇3 　　职责： 　　1、大数据平台架构规划与设计; 　　2、负责大数据平台技术框架的选型与技术难点攻关; 　　3、能够独立进行行业大数据应用的整体技术框架、业务框架和系统架构设计和调优等工作，根据系统的业务需求，能够指导开发团队完成实施工作; 　　4、负责数据基础架构和数据处理体系的升级和优化，不断提升系统的稳定性和效率，为相关的业务提供大数据底层平台的支持和保证; 　　5、培养和建立大数据团队，对团队进行技术指导。 　　任职要求： 　　1、计算机相关专业的背景专业一类院校毕业本科、硕士学位，8年(硕士5年)以上工作经验(至少拥有3年以上大数据项目或产品架构经验); 　　2、精通Java，J2EE相关技术，精通常见开源框架的架构，精通关系数据库系统(Oracle MySQL等)和noSQL数据存储系统的原理和架构; 　　3、精通SQL和Mapreduce、Spark处理方法; 　　4、精通大数据系统架构，熟悉业界数据仓库建模方法及新的建模方法的发展，有DW，BI架构体系的专项建设经验; 　　5、对大数据体系有深入认识，熟悉Kafka、Hadoop、Hive、HBase、Spark、Storm、greenplum、ES、Redis等大数据技术，并能设计相关数据模型; 　　6、很强的学习、分析和解决问题能力，可以迅速掌握业务逻辑并转化为技术方案，能独立撰写项目解决方案、项目技术文档; 　　7、具有较强的内外沟通能力，良好的团队意识和协作精神; 　　8、机器学习技术、数据挖掘、人工智能经验丰富者优先考虑; 　　9、具有能源电力行业工作经验者优先。 　　大数据架构师岗位的主要职责概述 篇4 　　职责： 　　1.参与公司数据平台系统规划和架构工作，主导系统的架构设计和项目实施，确保项目质量和关键性能指标达成; 　　2.统筹和推进制造工厂内部数据系统的构建，搭建不同来源数据之间的逻辑关系，能够为公司运营诊断、运营效率提升提供数据支持; 　　3.负责数据系统需求对接、各信息化系统数据对接、软件供应商管理工作 　　5.根据现状制定总体的数据治理方案及数据体系建立，包括数据采集、接入、分类、开发标准和规范，制定全链路数据治理方案;深入挖掘公司数据业务，超强的数据业务感知力，挖掘数据价值，推动数据变现场景的落地，为决策及业务赋能; 　　6.定义不同的数据应用场景，推动公司的数据可视化工作，提升公司数据分析效率和数据价值转化。 　　任职要求： 　　1.本科以上学历，8年以上软件行业从业经验，5年以上大数据架构设计经验，熟悉BI平台、大数据系统相关技术架构及技术标准; 　　2.熟悉数据仓库、熟悉数据集市，了解数据挖掘、数据抽取、数据清洗、数据建模相关技术; 　　3.熟悉大数据相关技术：Hadoop、Hive、Hbase、Storm、Flink、Spark、Kafka、RabbitMQ; 　　4.熟悉制造企业信息化系统及相关数据库技术; 　　5.具备大数据平台、计算存储平台、可视化开发平台经验，具有制造企业大数据系统项目开发或实施经验优先; 　　6.对数据敏感，具备优秀的业务需求分析和报告展示能力，具备制造企业数据分析和数据洞察、大数据系统的架构设计能力，了解主流的报表工具或新兴的前端报表工具; 　　7.有较强的沟通和组织协调能力，具备结果导向思维，有相关项目管理经验优先。 　　大数据架构师岗位的.主要职责概述 篇5 　　职责： 　　1.负责产品级业务系统架构(如业务数据对象识别，数据实体、数据属性分析，数据标准、端到端数据流等)的设计与优化。协助推动跨领域重大数据问题的分析、定位、解决方案设计，从架构设计上保障系统高性能、高可用性、高安全性、高时效性、分布式扩展性，并对系统质量负责。 　　2.负责云数据平台的架构设计和数据处理体系的优化，推动云数据平台建设和持续升级，并制定云数据平台调用约束和规范。 　　3.结合行业应用的需求负责数据流各环节上的方案选型，主导云数据平台建设，参与核心代码编写、审查;数据的统计逻辑回归算法、实时交互分析;数据可视化方案等等的选型、部署、集成融合等等。 　　4.对云数据平台的关注业内技术动态，持续推动平台技术架构升级，以满足公司不同阶段的数据需求。 　　任职要求： 　　1.熟悉云计算基础平台，包括Linux(Ubuntu/CentOS)和KVM、OpenStack/K8S等基础环境，熟悉控制、计算、存储和网络; 　　2.掌握大型分布式系统的技术栈，如：CDN、负载均衡、服务化/异步化、分布式缓存、NoSQL、数据库垂直及水平扩容;熟悉大数据应用端到端的相关高性能产品。 　　3.精通Java，Python，Shell编程语言，精通SQL、NoSQL等数据库增删改查的操作优化; 　　4.PB级别实战数据平台和生产环境的实施、开发和管理经验; 　　5.熟悉Docker等容器的编排封装，熟悉微服务的开发和日常调度; 　　6.计算机、软件、电子信息及通信等相关专业本科以上学历，5年以上软件工程开发经验，2年以上大数据架构师工作经验。 　　大数据架构师岗位的主要职责概述 篇6 　　职责描述： 　　1、负责集团大数据资产库的技术架构、核心设计方案，并推动落地； 　　2、带领大数据技术团队实现各项数据接入、数据挖掘分析及数据可视化； 　　3、新技术预研，解决团队技术难题。 　　任职要求： 　　1、在技术领域有5年以上相关经验，3年以上的架构设计或产品经理经验； 　　2、具有2年以上大数据产品和数据分析相关项目经验； 　　3、精通大数据分布式系统（hadoop、spark、hive等）的架构原理、技术设计；精通linux系统；精通一门主流编程语言，java优先。 　　大数据架构师岗位的主要职责概述 篇7 　　岗位职责： 　　1、基于公司大数据基础和数据资产积累，负责大数据应用整体技术架构的设计、优化，建设大数据能力开放平台；负责大数据应用产品的架构设计、技术把控工作。 　　2、负责制定大数据应用系统的数据安全管控体系和数据使用规范。 　　3、作为大数据技术方案到产品实现的技术负责人，负责关键技术点攻坚工作，负责内部技术推广、培训及知识转移工作。 　　4、负责大数据系统研发项目任务规划、整体进度、风险把控，有效协同团队成员并组织跨团队技术协作，保证项目质量与进度。 　　5、负责提升产品技术团队的技术影响力，针对新人、普通开发人员进行有效辅导，帮助其快速成长。 　　任职资格： 　　1、计算机、数学或相关专业本科以上学历，5—20xx年工作经验，具有大型系统的技术架构应用架构数据架构相关的实践工作经验。 　　2、有分布式系统分析及架构设计经验，熟悉基于计算集群的软件系统架构和实施经验。 　　3、掌握Hadoop/Spark/Storm生态圈的主流技术及产品，深入了解Hadoop/Spark/Storm生态圈产品的工作原理及应用场景。 　　4、掌握Mysql/Oracle等常用关系型数据库，能够对SQL进行优化。 　　5、熟悉分布式系统基础设施中常用的技术，如缓存（Varnish、Memcache、Redis）、消息中间件（Rabbit MQ、Active MQ、Kafka、NSQ）等；有实践经验者优先。 　　6、熟悉Linux，Java基础扎实，至少3—5年以上Java应用开发经验，熟悉常用的设计模式和开源框架。 　　大数据架构师岗位的主要职责概述 篇8 　　岗位职责： 　　1、负责公司大数据平台架构的技术选型和技术难点攻关工作； 　　2、依据行业数据现状和客户需求，完成行业大数据的特定技术方案设计与撰写； 　　3、负责研究跟进大数据架构领域新兴技术并在公司内部进行分享； 　　4、参与公司大数据项目的技术交流、解决方案定制以及项目的招投标工作； 　　5、参与公司大数据项目前期的架构设计工作； 　　任职要求： 　　1、计算机及相关专业本科以上，5年以上数据类项目（数据仓库、商务智能）实施经验，至少2年以上大数据架构设计和开发经验，至少主导过一个大数据平台项目架构设计； 　　2、精通大数据生态圈的技术，包括但不限于MapReduce、Spark、Hadoop、Kafka、Mongodb、Redis、Flume、Storm、Hbase、Hive，具备数据统计查询性能优化能力。熟悉星环大数据产品线及有过产品项目实施经验者优先； 　　3、优秀的方案撰写能力，思路清晰，逻辑思维强，能够根据业务需求设计合理的解决方案； 　　4、精通ORACLE、DB2、mySql等主流关系型数据库，熟悉数据仓库建设思路和数据分层架构思想； 　　5。熟练掌握java、R、python等1—2门数据挖掘开发语言； 　　6。熟悉云服务平台及微服务相关架构思想和技术路线，熟悉阿里云或腾讯云产品者优先； 　　7、有烟草或制造行业大数据解决方案售前经验者优先； 　　8、能适应售前支持和项目实施需要的短期出差； 　　大数据架构师岗位的主要职责概述 篇9 　　岗位职责： 　　1、负责相关开源系统/组件的性能、稳定性、可靠性等方面的深度优化； 　　2、负责解决项目上线后生产环境的各种实际问题，保障大数据平台在生产上的安全、平稳运行； 　　3、推动优化跨部门的业务流程，参与业务部门的技术方案设计、评审、指导； 　　4、负责技术团队人员培训、人员成长指导。 　　5、应项目要求本月办公地址在锦江区金石路316号新希望中鼎国际办公，月底项目结束后在总部公司办公 　　任职要求： 　　1、熟悉linux、JVM底层原理，能作为技术担当，解决核心技术问题； 　　2、3年以上大数据平台项目架构或开发经验，对大数据生态技术体系有全面了解，如Yarn、Spark、HBase、Hive、Elasticsearch、Kafka、PrestoDB、Phoenix等； 　　3、掌握git、maven、gradle、junit等工具和实践，注重文档管理、注重工程规范优先； 　　4、熟悉Java后台开发体系，具备微服务架构的项目实施经验，有Dubbo/Spring cloud微服务架构设计经验优先； 　　5、性格开朗、善于沟通，有极强的技术敏感性和自我驱动学习能力，注重团队意识。 　　大数据架构师岗位的主要职责概述 篇10 　　职责描述： 　　1、负责大数据平台框架的规划设计、搭建、优化和运维； 　　2、负责架构持续优化及系统关键模块的设计开发，协助团队解决开发过程中的技术难题； 　　3、负责大数据相关新技术的调研，关注大数据技术发展趋势、研究开源技术、将新技术应用到大数据平台，推动数据平台发展； 　　4、负责数据平台开发规范制定，数据建模及核心框架开发。 　　任职要求： 　　1、计算机、数学等专业本科及以上学历； 　　2、具有5年及以上大数据相关工作经验； 　　3、具有扎实的大数据和数据仓库的理论功底，负责过大数据平台或数据仓库设计； 　　4、基于hadoop的大数据体系有深入认识，具备相关产品（hadoop、hive、hbase、spark、storm、 flume、kafka、es等）项目应用研发经验，有hadoop集群搭建和管理经验； 　　5、熟悉传统数据仓库数据建模，etl架构和开发流程，使用过kettle、talend、informatic等至少一种工具； 　　6、自驱力强、优秀的团队意识和沟通能力，对新技术有好奇心，学习能力和主动性强，有钻研精神，充满激情，乐于接受挑战；

岗位：数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理大数据技术以Java为基础的，相关的专业技术还有：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

缓冲的长度不匹配，，，，，，，，，使用短缓冲，接收/处理 长缓冲框架处理原理分析：可以根据实际情况，设置buffersize的大小，让buffersize处在平均略高的状态下工作，节省由于初始设置过大，而浪费内存。解决方案：1，最简单的修改框架原码。将其中的NioSocketSession类重写即可，里面有TransportMetadata创建的地方修改。2，通过对断包或粘包的处理。

小学编程课程主要有以下：1、Scratch：主要针对年龄较小的儿童设计，6-7岁学比较合适，是一门基础的启蒙少儿编程。2、C++：C++课程适合四年级及以上的青少年学习，有一定的难度，是信息学奥赛指定的编程语言之一，从2022年开始，将仅支持C++语言参赛。针对不同年龄和阶段的学员制定普及组零基础班、普及组精英班、普及组冲刺班、提高组冲刺班等。学少儿编程可以提高孩子逻辑思维、专注力！想了解更多关于编程的相关内容，推荐咨询童程童美。童程童美专注少儿编程教育，依托3大学习体系，满足不同孩子的学习需求。同时，不止教孩子编辑技能，更注重孩子的综合能力培养，通过编程技能的学习，助力孩子的综合能力培养践行美国STEAM教育理念在中国的落地；覆盖6-18岁全年龄段的学习体系数万名学员学习检验，经过多年打磨，帮助孩子收获学习力和创新力。

目前平均是半年内，有的机构根据学历决定周期，1年-6个月不等，需要结合自二环内情况多加了解

CDA——数据分析师常见岗位，包括：竞品分析、业务分析、数据挖掘、数据运营等。对销售支持，销售运营等岗位也可以胜任。主要工作内容就是：数据收集、处理、可视化等内容，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。

学linux，自己可以去网上查一下，如果要培训多看看项目，还有就是看看上课氛围怎么样，我年前去培训机构看过，经验告诉你，别去达内，千峰。

正常情况下会细分为大数据开发岗位（包含平台开发、行业应用开发）、大数据运维、大数据分析等岗位，不同岗位的任务具有一定的差异。当前随着云计算、大数据平台逐渐开始落地应用，大数据开发工程师（行业领域）的岗位需求正在不断增加，目前也有不少程序员（Java方向）也会转向大数据开发岗位，这些岗位的岗位附加值还是比较高的。这些开发岗位的日常工作基本上就是完成代码的编写，只不过需要与大数据平台进行交互，需要调用大数据平台的各种服务来完成功能实现，总体上的难度并不算大，但是需要具有一定的行业经验。大数据工程师是做什么的？分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务：找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。预测未来可能发生的事情：通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。找出最优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

很多初学者，对大数据分析的概念都是模糊不清的，大数据分析是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，很多人对于大数据分析师的印象就是坐在办公室对着电脑噼里啪啦的敲键盘，跟程序员差不多，这种想法是错误的，其实大数据分析师是一个很高大上的职业，大数据分析师通过获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个大数据分析师的基本工作内容。大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。从数据上游到数据下游，大致可以分为：数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化 等几个方面大数据分析工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。具体说说如下：一、数据采集业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。二、数据清洗原始的日志，数据是千奇百怪的一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。一些日志的字段信息可能是多余的，下游不需要使用到这些字段做分析，同时也为了节省存储开销，需要删除这些多余的字段信息。一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。如用户姓名只保留姓，名字用"*"字符替换。三、数据存储清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive)，供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高，则可以把日志记录入到kafka。四、大数据分析统计大数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据，简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计，复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。一些公司好像会有个叫BI的岗位是专门做这一块的。五、数据可视化用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"大数据分析统计"的数据。一般公司的某些决策会参考这些图表里头的数据。当然，大数据平台(如CDH、FusionInsight等)搭建与维护，也可能是大数据工程师工作内容的一部分。大数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢?首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。大数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢?就目前而言，大数据分析日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的大数据分析工具。大数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于大数据分析师来说并不陌生。但是这三种大数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。以上的内容就是小编为大家讲解的大数据分析师的工作内容了，大数据分析师的工作是比较繁琐的，但是也是比较高大上的。大家在了解大数据分析工作内容的时候可以参考这篇文章，这样可以更好的理解大数据分析行业，最后感谢大家的阅读。相关推荐：《大数据分析师工作内容》、《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析要学什么》、《大数据分析方法》、《浅析大数据分析技术》、《大数据分析流程是什么》、《大数据分析十八般工具》、《大数据分析12大就业方向》、《剖析大数据分析就业前景》、《大数据分析是什么》

【导语】近年来，大数据发展如火如荼，很多人都选择学习大数据专业或者转行大数据，大数据里又包含很多就业岗位，所以在进行岗位选择的时候，还是需要大家合理选择，为了帮助大家更好的进入大数据行业执业，下面就把2021年大数据工程师面试内容给大家进行一下具体介绍。1、自我介绍一般上来就是自我介绍，谈下工作经历和项目经验，面试官会根据你的项目经验对你进行技术面试。在自我介绍时，一定要抓住核心说，不要太啰嗦，尽量放大自己的价值，让面试官感受到你对工作的热情，以及以后对公司贡献的能力。2、数仓开发知识技能(1)Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。(2)Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。(3)Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。(4)Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。(5)Mysql、Oracle和Postgres数据库操作要回，Sql要会写。(6)linux操作系统，这个简单得命令必须要懂，会写shell脚本更好了。(7)Kettle或Sqoop这种数据处理工具至少要会一个。8，数据仓库建模、数据模型的问题。3、技术方面知识技能(1)SparkSql和SparkStreaming，底层原理、内核、提交任务的过程等等，尽量深入内幕，这个经常会跟MapReduce作比较的。当然也要了解Storm和Flink，Flink这个建议要学会，以后用处会越来越广。(2)Redis、Kafka、ElasticSearch这些都得懂原理，深入了解，会使用，会操作，会调优。(3)impala和kylin这些尽量也要了解会用(4)Python这个要是有能力，有精力，建议也要往深处学习，我目前正在自学中。(5)集群的问题，包括一些简单的运维知识。(6)大数据数据倾斜的问题，包括Spark JVM内存调优问题等等。关于2021年大数据工程师面试内容，就给大家介绍到这里了，希望对大家能有所帮助，当然进入大数据行业，还需要大家在平时不断进行技能提升，这样才能更好的拥有一席之地。

【导读】时至今日，相信大家对大数据工程师一点也不陌生，作为时下比较热门的高薪职业，很多人想转行做大数据工程师，那么你知道大数据工程师的日常工作做什么?工作强度大不大呢?为此小编整理了以下内容，一起来看看吧!1， 写 SQL ：一般来说许多入职一两年的大数据工程师首要的工作就是写 SQL ;2 ，为集群搭大数据环境(一般公司招大数据工程师环境都现已搭好了，公司内部会有现成的大数据途径);3 ，维护大数据途径(这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作);4， 数据搬家(有部分公司需求把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据搬家到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作);5 ，运用搬家(有部分公司需求把运用从传统的数据库 Oracle、MySQL等数据库的存储进程程序或许SQL脚本搬家到大数据途径上，这个进程也是非常繁琐的工作，高度重复且杂乱)6 ，数据收集(收集日志数据、文件数据、接口数据，这个触及到各种格式的转化，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash)7， 数据处理7.1 ，离线数据处理(这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和首要点有点重复了)7.2 ，实时数据处理(这个触及到音讯部队，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 收集到数据发给 Kafka 然后Spark 消费 Kafka 的数据进行处理)8 ，数据可视化(这个我司是用 Spring Boot 联接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts)9 ，大数据途径开发(偏Java方向的，大约就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据途径这样，常见的是各种难用的 PaaS 途径)10，数据中台开发(中台需求支撑接入各种数据源，把各种数据源清洗转化为可用的数据，然后再根据原始数据建立起宽表层，一般为了节省开发本钱和服务器资源，都是根据宽表层查询出业务数据)11 ，建立数据仓库(这儿的数据仓库的建立不是指 Hive ，Hive 是建立数仓的东西，数仓建立一般会分为三层 ODS、DW、DM层，其间DW是最重要的，它又能够分为DWD,DWM,DWS，这个层级仅仅逻辑上的概念，类似于把表名按照层级差异隔来的操作，分层的目的是防止开发数据运用的时分直接访问底层数据，能够减少资源，留意，减少资源开支是减少内存 和 CPU的开支，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么联络，分层能够使数据表的逻辑更加清楚，便当进一步的开发操作，假定分层没有做好会导致逻辑紊乱，新来的员工难以接手业务，跋涉公司的运营本钱，还有这个建数仓也分为建离线和实时的)以上就是小编今天给大家整理发送的关于“大数据工程师的日常工作做什么?”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于大数据工程师要求具备的能力，关注小编持续更新。

1 写 SQL （很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 SQL ）2 为集群搭大数据环境（一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了，公司内部会有现成的大数据平台，但我这边会私下搞一套测试环境，毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多，严重影响开发效率）3 维护大数据平台（这个应该是每个大数据工程师都做过的工作，或多或少会承担“运维”的工作）4 数据迁移（有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据迁移到大数据集群中，这个是比较繁琐的工作，吃力不讨好）5 应用迁移（有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上，这个过程也是非常繁琐的工作，无聊，高度重复且麻烦，吃力不讨好）6 数据采集（采集日志数据、文件数据、接口数据，这个涉及到各种格式的转换，一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash）7 数据处理7.1 离线数据处理（这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其实和第一点有点重复了）7.2 实时数据处理（这个涉及到消息队列，Kafka，Spark，Flink 这些，组件，一般就是 Flume 采集到数据发给 Kafka 然后 Spark 消费 Kafka 的数据进行处理）8 数据可视化（这个我司是用 Spring Boot 连接后台数据与前端，前端用自己魔改的 echarts）9 大数据平台开发（偏Java方向的，大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样，常见的是各种难用的 PaaS 平台）10 数据中台开发（中台需要支持接入各种数据源，把各种数据源清洗转换为可用的数据，然后再基于原始数据搭建起宽表层，一般为了节省开发成本和服务器资源，都是基于宽表层查询出业务数据）11 搭建数据仓库（这里的数据仓库的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建数仓的工具，数仓搭建一般会分为三层 ODS、DW、DM 层，其中DW是最重要的，它又可以分为DWD,DWM,DWS，这个层级只是逻辑上的概念，类似于把表名按照层级区分开来的操作，分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据，可以减少资源，注意，减少资源开销是减少 内存 和 CPU 的开销，分层后磁盘占用会大大增加，磁盘不值钱所以没什么关系，分层可以使数据表的逻辑更加清晰，方便进一步的开发操作，如果分层没有做好会导致逻辑混乱，新来的员工难以接手业务，提高公司的运营成本，还有这个建数仓也分为建离线和实时的）总之就是离不开写 SQL ...

卡福卡的生事并不顺利，文学人士对他的《变形记》有很多研究，各种理解不一而足。 我个人认为该书是对卡福卡本人某一特定时期内心世界的自叙。其主题并无明显的探究方向，但又很真实的反映出了他自己在当时的生活环境中无奈挣扎的心理变化，耐人寻味。 文章的艺术性很不错，将独特的构思技巧完全融合到朴实的语言中，以突然性的“变形事件”将常人的思想、普通的情感以及自身在该事件中的种种感受和思考平实的表达于读者的脑海中。 和同类书籍一样，该书也是在特定历史条件、特定文化环境中由特定的人所作。就像一个大褂子，很多人都穿得上但穿出来的效果却不是一样的，所以单一的确定其主题和艺术特色是什么，并不太实际。 【仅供参考】

大数据学习课程包括：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。 hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。我也是刚在光环大数据学完入职，现在转行从事大数据是非常好的机会。

近年来，学者们又从各个不同的层面，运用不同的理论和方法对卡夫卡的总体创作特征进行分析和概括。当然，对卡夫卡的总体特征的研究最终必定落实在对具体作品研究的基础上。多年来，我国学者对卡夫卡作品的研究主要集中在他的短篇小说《变形记》和长篇小说《诉讼》、《城堡》上。 《变形记》是卡夫卡最早被译成中文的小说，在中国影响最大，通常被认为是卡夫卡的代表作。早在1980年就有学者指出，“一般认为这是一篇表现‘异化"主题的代表作。”[26]有学者概括道，“《变形记》的价值就在于它是兼备变形艺术手法和人的异化的文学主题、因而也是最为生动形象地表现了这一主题的第一个作品。”[27]90年代后，学者们渐渐抛开“异化”说，开始从心理学、社会学、叙事学等多种角度来分析和阐释这篇小说，从而使我国的卡夫卡研究出现了一种新气象。 《城堡》是卡夫卡最受评论界关注的长篇小说。这部小说早在1980年就由上海译文出版社译成中文出版。据译者汤永宽介绍，他在60年代初就已译完全书，但译稿在整整尘封了15年后才得以问世。汤永宽说，这部小说“最富有卡夫卡特色”，它“笼罩着卡夫卡特有的那种神秘的、梦魇般的气氛。”小说“描绘社会等级森严，权贵高居于平民之上，使人可望而不可即，官僚机构密密层层，像迷宫一样，显得强大而神秘。”[28]叶廷芳曾多次在他的著作和文章中论及《城堡》，但他最为满意的论述《城堡》的文章，还是发表于1988年的《寻幽探秘窥<城堡>》。这是一篇研究《城堡》的力作。作者从多种角度分析和阐释了《城堡》的寓意和价值：内心经验的总结、恐怖权威的魔影、“异化”世界的速写、犹太人寻找家园的譬喻、人类寻找上帝的寓言、可望而不可即的真理的象征[29]。叶廷芳先生的这种评述应当是比较全面而又符合作品实际的。这以后，论述卡夫卡《城堡》的文章层出不穷。朱也旷认为，《城堡》符合“混沌学”的原理，“《城堡》中的混沌现象集中地表现在第5章及第15章”，“混沌现象改变了我们对理性世界的某些认识”[30]。刘国屏则认为，“《城堡》的最大特点在于它自始至终专注于某种人生景况的状写。[31]”曾艳兵、赵山奎则认为，《城堡》是一出“失重的悲剧与尴尬的喜剧”，一个“幻想的真实与真实的噩梦”，一场“形而上的疼痛与疼痛的游戏”[32]。 评论界对《诉讼》（又译作《审判》）的关注仅次于《城堡》。1981年周建生就写了《试论<审判>》（《外国文学研究》1981年第2期），对小说进行了较为全面的述评。一般认为，这部小说至少包含着以下三层意思：即小说中的“审判”既被人看作是对无罪的审判，也被人们读作是对有罪的审判，同时还被人们解释为对“审判”的审判。主人公约瑟夫·K 莫名其妙地在自己的寓所里被捕了，最后被判处死刑，这是对“无罪”的审判；K在上诉的过程中渐渐认识到，在这个罪恶的世界里，自己作为其中的一分子，作为这个罪恶世界中的一个环节，虽然为罪恶势力所害，但自己也在有意无意的为害他人，这便是对有罪的审判；在所有这些审判的背后还有一个最后的总审判，卡夫卡说：“我们发现自身处于罪孽很深重的状态中，这与实际罪行无关。《审判》是遥遥无期的，只是永恒的法庭的一个总诉讼”，[33]这就是对“审判”的审判。从“对无罪的审判”来看，小说主要具有的是社会批判意义；从“对有罪的审判”来看，小说的主要意义就在于它的自觉的伦理道德意识；从“对‘审判"的审判”来看，小说的意义便主要在宗教方面。

1、Java大数据的本质无非就是海量数据的计算、查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景，所以 Java 语言有着天然优势，现在大数据的组件很多都是用 Java 开发的，比如 HDFS、Yarn、HBase、MapReduce、ZooKeeper等等。2、PythonPython 的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，建立了非常良好的生态环境。并不是所有的企业都能自己生产大量数据用于决策辅助，更多的互联网企业都是靠爬虫来抓取互联网数据进行分析，而 Python 在网络爬虫领域有着强势地位。Python 的战略定位就是做一种简单、易用但专业、严谨的通用言语组合。Python 语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。更重要的是， Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。3、ScalaScala 在 JVM 上运行，基本上成功地结合了函数范式和面向对象范式。目前，它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中取得了巨大进展。Scala 通常采用一种大规模分布式方式来处理数据，它还驱动着像 Spark 和 Kafka 这样的大数据处理平台，也被 Twitter 和 LinkedIn 这样的大型企业所使用。由于 Scala 在 JVM 里面运行，它可以随意访问 Java 生态系统。不过它也有一系列广泛的“原生”库，用于处理大规模数据（尤其是 Twitter 的 Algebird 和 Summingbird）。它还包括一个使用非常方便的 REPL，用于交互式开发和分析，就像使用 Python 和 R 那样。

运维需要学运算及思维方法，还有一些常用的管理模式。

大数据人才需要具备的能力一般较高，尤其是综合技术能力。比如拿大数据工程师来说，其需要具备以下几方面的技能：信息挖掘能力每天都有数以万计的数据信息产生，这些数据中不乏有很多无用的信息，那到底什么样的信息可以被重新利用？这就考验了数据工程师对于数据灵敏的挖掘能力，挖掘出想要的有用的信息进行分析，这是对工程师最基本的考量。信息处理能力无论是在哪个行业，对事态的处理都是考验能力最好的办法，在大数据行业也不例外。在高级分析技术方面，工程师独具的自主思考能力是无可替代的。大数据在处理时所运用的工具和技术具备很大的优势，工程师根据企业不同的业务性质做出不同的判断，造成不同数据分析所达到的不同目的。计算机编码能力作为大数据工程师，许多数据都是从人们的点击、浏览中生成的文字、语音、图像或者更为复杂的其他数据信息，所以这就要求了大数据工程师需要分析各种毫无头绪的信息。不过大数据分析面向的基本都是商业分析，所以这就需要工程师具备基本的计算机处理能力。团队协作能力大数据开发工程师的工作必然会在一个团队中完成。团队成员间的完美对接、无障碍交流对顺利完成项目起着至关重要的作用。而部门间的相互配合、有效沟通，也对项目的进度起到了关键的作用。逻辑思维能力也是身为一名大数据开发工程师的内在能力。良好的逻辑思维可以让一名大数据开发工程师在工作中时刻保持着思路清晰，头脑清醒，效率高。学习路线建议阶段一、大数据基础——java语言基础方面Java语言和数据库等就无须赘述了，这是最基础的基本功。阶段二、 Linux&Hadoop生态体系Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系（1）分布式计算框架Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算。（2）storm技术架构体系Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解。阶段四、 大数据项目实战数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用。阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习。1、Python机器学习；2、图像识别&神经网络；3、自然语言处理&社交网络处理；4、实战项目；5、户外设备识别分析。

女生学大数据很累的，每天都要面对那些密密麻麻的数字，枯燥无趣，很伤脑细胞吧。而且这项工作非常严谨，大数据不能出现一丁点的误差 。反正我是觉得女生学大数据压力很大。

村上春树海边的卡夫卡经典语句（精选80句） 　　在现实生活或工作学习中，大家都收藏过令自己印象深刻的语句吧，根据用途和语气，语句可以分为陈述句、疑问句、祈使句、感叹句。你还在找寻优秀经典的语句吗？下面是我为大家整理的村上春树海边的卡夫卡经典语句，欢迎大家分享。 　　村上春树海边的卡夫卡经典语句 1 　　1、于是我们领教了世界是何等凶顽，同时又得知世界也可以变得温存和美好。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　2、最好不要对距离那样的东西期待太多。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　3、缺乏想象力的狭隘、苛刻、自以为是的命题、空洞的术语、被篡夺的理想、僵化的思想体系——对我来说，真正可怕的是这些东西。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　4、有些东西，不是说全然不曾有过，只是活着活着那东西就用不上了，所以忘了。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　5、从沙尘暴中逃出的你已不再是跨入沙尘暴时的你——村上春树《海边的卡夫卡》 　　6、我一不坚强二没有独立心，不外乎硬被现实推向前去罢了——村上春树《海边的卡夫卡》 　　7、“希望你记住我。”佐伯说，“只要有你记住我，被其他所有人忘掉 都无所谓。”——村上春树《海边的卡夫卡》 　　8、就经验性来说，人强烈追求什么的时候，那东西基本上是不来的，而当你极力回避它的时候，它却自然找到头上。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　9、假如我是影子，我不愿意只一半。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　10、作为款额能有实感的至多五千日元。再往上数，十万也罢一百万也罢一千万也罢全都彼此彼此，即那是“很多钱”。虽说有存款，也并未亲眼见到，无非听到现在有多少多少存款的数字而已。总之不外乎抽象概念。所以就算人家说现已消失不见了，他也上不来把什么搞不见了的切实感受。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　11、我在自己周围筑起高墙，没有那个人能够入内，也尽量不放自己出去。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　12、命运就象沙尘暴，你无处逃遁。只有勇敢跨入其中，当你从沙尘暴中逃出，你已不是跨入时的你了。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　13、较之把自由本身搞到手，把自由的象征搞到手恐怕更为幸福。或许世上几乎所有人都不追求什么自由，不过自以为追求罢了。一切都是幻想。假如真给予自由，人们十有八九不知所措。这点记住好了：人们实际上喜欢不自由。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　14、人不是因其缺点，而是因其优点被拖入更大的悲剧之中的。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　15、我们都是失落的灵魂，没有一种拯救是纯洁完善的，重要的是，我们上路了。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　16、尽管世界上有那般广阔的空间，而容纳你的空间——虽然只需一点点——却无处可找。你寻求声音之时，哪里惟有沉默;你寻求沉默之时，哪里传来不间断的预言。那声音不时按动藏在你脑袋某处的秘密开关。你的心如久雨催涨的大河。地面标识一无所剩地被河流淹没，并冲往一个黑暗的地方。而雨仍在河面急剧倾泻不止。每当在电视新闻里看见那样的洪水，你便这样想道：是的，一点不错，那就是我的心。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　17、我的人生可以有把玩单调的时间，但没有忍受厌倦的余地——村上春树《海边的卡夫卡》 　　18、大凡事物必有顺序，看的太超前了不行。看的太超前，势必忽视脚下，人往往跌倒。可另一方面，光看脚下也不行。不看好前面，会撞上什么。所以么，要在多少往前看的同时按部就班处理眼下事物。这点至为关键，无论做什么。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　19、我相信所谓的命运不过是一个人的生理，心理，情感，性格等等因素所造成的一个人行动的最终结果。我也始终相信这些因素都是人为可以改变的。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　20、有比重的时间如多义的古梦压在你身上。为了从那时间里钻出，你不断地移动。纵然去到世界边缘，你恐怕也逃不出那时间。但你还是非去世界边缘不可，因为不去世界边缘就办不成的事也是有的。 　　车过名古屋时下起了雨。我看着在发暗的玻璃窗上划线的雨珠。如此说来，出东京时也好像下雨来着。我想着在各种地方下的雨：下在森林中的雨，下在海面上的雨，下在高速公路上的雨，下在图书馆上的雨，下在世界边缘的雨。 　　我闭目合眼，释放身体的力气，缓松紧张的肌肉，倾听列车单调的声响。一行泪水几乎毫无先兆地流淌下来，给脸颊以温暖的接触。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　21、权当自己是块海绵，至于保存什么抛弃什么，日后在定不迟。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　22、纵使那样，也就是说纵使你的选择和努力注定徒劳无益，你也仍然绝对是你，不是你以外的什么。你正在作为你自己而向前迈进，毫无疑问，不必担心。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　23、这往下你必须成为这世界上最顽强的十五岁少年，不管怎么样。因为除此之外这世界上没有你赖以存活之路，为此你自己一定要理解真正的顽强是怎么回事。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　24、所以有时候，有些回忆式不能轻易有的，有些回忆既能从内侧温暖你的身体，也能从内侧剧烈切割你的身体。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　25、Pain is an anchor，mooring me here.——村上春树《海边的卡夫卡》 　　26、某种情况下，命运这东西类似不断改变前进方向的局部沙尘暴，你变换脚步力图避开提前，不料沙尘暴就像配合你似的同样变换脚步————如此无数次周而复始，恰如黎明前同死神一起跳不吉利的舞。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　27、让·杰克·卢梭有个定义——文明诞生于人类开始建造樊篱之时。堪称独具慧眼之见。的确，大凡文明是囿于樊篱的不自由的产物。当然，澳大利亚大陆的土著民族例外，他们一直把没有樊篱的文明维持到十七世纪。他们是本性上的自由人，能够在自己喜欢的时候去喜欢的地方做喜欢的事情。他们的人生的的确确处于四处游走的途中，游走是他们生存本身的深刻的隐喻。当英国人前来建造饲养家畜的围栏时，他们全然不能理解其意味什么，于是他们在未能理解这一原理的情况下被作为反社会的危险存在驱逐到荒郊野外去了。所以你也要尽量小心为好，田村卡夫卡君。归根结底，在这个世界上，是建造高而牢固的樊篱的人类有效地生存下来，如果否认这点，你势必被赶去荒野。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　28、某种情况下，命运这东西类似不断改变前进方向的局部沙尘暴。你变换脚步力图避开它，不料沙尘暴就像配合你似的同样变换脚步。你再次变换脚步，沙尘暴也变换脚步——如此无数次周而复始，恰如黎明前同死神一起跳的不吉利的舞。这是因为，沙尘暴不是来自远处什么地方的两不相关的什么。就是说，那家伙是你本身，是你本身中的什么。所以你能做的，不外乎乖乖地径直跨入那片沙尘暴之中，紧紧捂住眼睛耳朵以免沙尘进入，一步一步从中穿过。那里面大概没有太阳，没有月亮，没有方向，有时甚至没有时间，唯有碎骨一样细细白白的沙尘在高空盘旋——就想像那样的沙尘暴。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　29、但即使被至亲冷眼相待，中田心里也并不甚难过，一来已经习惯一人独处，二来若有人搭理或热情相待，他反倒会心情紧张。对于一生积蓄被表弟挥霍一空他都没有生气，当然事情糟糕这点他是理解的，但并未怎么失望。度假山庄是怎样一个劳什子，“投资”又意味什么，中田无法理解，如此说来，就连“借款”这一行为的含义都稀里糊涂。中田生活在极其有限的语汇中。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　30、如此这般，中田住进弟弟提供的宿舍，接受政府补贴，使用特别通行证乘坐都营公共汽车，在附近公园同猫聊天，一天天的日子过得心平气和。中野区那一角成了他的新世界。一如猫狗圈定自己的自由活动范围一样，没有极特殊的事他从不偏离那里，只要在那里他就能安心度日。没有不满，没有愠怒，不觉得孤独，不忧虑将来，不感到不便，只是悠然自得地细细品味轮番而来的朝朝暮暮。如此生活持续了十余年。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　村上春树海边的卡夫卡经典语句 2 　　1、我这人，无论对什么，都务必形诸文字，否则就无法弄得水落石出。——村上春树《挪威的森林》 　　2、限定目的，能使人生变得简洁。——村上春树《没有色彩的多崎作和他的巡礼之年》 　　3、为什么人们都必须孤独到如此地步呢？我思忖着，为什么非如此孤独不可呢？这个世界上生息的芸芸众生无不在他人身上寻求什么，结果我们却又如此孤立无助，这是为什么？这颗行星莫非是以人们的寂寥为养料来维持其运转的不成？——村上春树《斯普特尼克恋人》 　　4、当我们回头看自己走过来的路时，所看到的仍似乎只是依稀莫辩的‘或许"。我们所能明确认知的仅仅是现在这一瞬间，而这也只是与我们擦间而过。——村上春树 　　5、或许我的心包有一层硬壳，能破壳而入的东西是极其有限的。所以我才不能对人一往情深——村上春树《挪威的森林》 　　6、"山川寂寥，街市井然，居民相安无事。可惜人无身影，无记忆，无心。男女可以相亲却不能相爱。爱须有心，而心已被嵌入无数的独角兽头盖骨化为古老的梦。——村上春树《世界尽头与冷酷仙境》" 　　7、大凡事物必有顺序，看的太超前了不行。看的`太超前，势必忽视脚下，人往往跌倒。可另一方面，光看脚下也不行。不看好前面，会撞上什么。所以么，要在多少往前看的同时按部就班处理眼下事物。这点至为关键，无论做什么。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　8、人获得自由，究竟意味着什么？难道就是从一个牢笼里巧妙地逃出来，其实只是置身于另一个更大的牢笼吗？其实我们何尝不是一只只的笼中鸟，无论怎么飞，永远也飞不出被笼罩的社会和环境。自由，也只是幻想主义的说辞，我们最终都是找不到的。而脱离了社会，我们也就无所谓自由了。——村上春树《1Q84》 　　9、不解释就弄不懂的事，就意味着怎样解释也弄不懂。——村上春树《1Q84》 　　10、希望你下辈子不要改名，这样我会好找你一点。——村上春树 　　11、要做一个不动声色的大人了。不准情绪化，不准偷偷想念，不准回头看。我一直以为人是慢慢变老的，其实不是，人是一瞬间变老的。——村上春树 　　12、总之岁月漫长，然而值得等待。——村上春树《如果我们的语言是威士忌》 　　13、而我只能站在那个不知名的地方，不停地呼唤阿绿的名字。——村上春树《挪威的森林》 　　14、年轻的时候，即使身无分文，一贫如洗，也会享受生活。在没有列车的时候，我和她和猫躺在铁轨上，安静地简直像坐在湖底，我们年轻，新婚不久，阳光免费。——村上春树《遇到百分之百的女孩》 　　15、所谓努力，就是主动而有目的的活动。——村上春树 　　16、如果我捉不住他，留不住他，我会让他飞。因为他有自己的翅膀，有选择属于自己的天空的权利——村上春树 　　17、善恶并不是一成不变的东西，而是不断改变所处的场所和立场……平衡本身就是善。——村上春树《1Q84》 　　18、希望你能记住我，记住我曾这样存在过。——村上春树《挪威的森林》 　　19、每个人的心里都有一片属于自己的森林，迷失的人迷失了，相遇的人会再相遇。——村上春树《挪威的森林》 　　20、世上有可以挽回的和不可挽回的事，而时间经过就是一种不可挽回的事。 　　21、我，是个空壳啊。”“真的空壳一个，彻头彻尾空无一物。”——村上春树《神的孩子全跳舞》 　　22、我只是想在那里建造一个能使自己心怀释然的住起来舒服的房间——为了救助自己。同时想到，但愿也能成为使别人心怀释然的住起来舒服的场所。——村上春树《且听风吟》 　　23、我渐渐能意会到，深刻并不等于接近事实。——村上春树《挪威的森林》 　　24、世界上有人需要我！ 　　25、“最最喜欢你，绿子。”“什么程度？”“像喜欢春天的熊一样。”“春天的熊？”绿子再次扬起脸，“什么春天的熊？”“春天的原野里，你一个人正走着，对面走来一只可爱的.小熊，浑身的毛活像天鹅绒，眼睛圆鼓鼓的。它这么对你说到：‘你好，小姐，和我一块打滚玩好么？"接着，你就和小熊抱在一起，顺着长满三叶草的山坡咕噜咕噜滚下去，整整玩了一大天。你说棒不棒？”“太棒了。”“我就这么喜欢你。”——村上春树 　　26、我已不是十几岁的少年，我已感到自己肩上的责任。喂，木月，我已不再是同你在一起时的我，我已经二十岁了！我必须为我的继续生存付出响应度代价！——村上春树《挪威的森林》 　　27、死并不是终结生的决定性要素。在那里死只不过是构成生的许多要素之一。 　　28、不要同情自己，同情自己是卑劣懦夫干的勾当。——村上春树《挪威的森林》 　　29、有希望之处定有磨练。——村上春树《1Q84》 　　30、"不会忘记的永远不会忘记，会忘记的留着也没有用！——村上春树《挪威的森林》" 　　31、不存在十全十美的文章，如同不存在彻头彻尾的绝望。——村上春树《且听风吟》 　　32、该上之时，瞄准最高的塔上到塔尖；该下之时，找到最深的井下到井底。——村上春树《奇鸟行状录》 　　33、世界上有什么不会失去的东西吗？我相信有，你也最好相信。 　　34、人生来便注定会失去一切，消失，完全的消失于虚无，从入口进来，从出口出去。这个过程如果是漫长的，谁又不渴望温暖的度过呢？——村上春树《舞舞舞》 　　35、刚刚好，看见你幸福的样子，于是幸福着你的幸福。——村上春树 　　36、每个人都有属于自己的一片森林，迷失的人迷失了，相逢的人会再相逢。——村上春树 　　37、对相爱的人来说，对方的心才是最好的房子。——村上春树 　　38、死并非生的对立面，而作为生的一部分永存。——村上春树《挪威的森林》 　　39、多数情况下，吸引人们注意的，与其说是处于静态时的相貌好坏，不如说是神采灵动时的优雅自然。——村上春树《1Q84》 　　40、绅士就是：所做的，不是自己想做的之事，而是自己应做之事。——村上春树《挪威的森林》 　　41、世界这个东西，青豆啊，就是一种记忆和相反的另一种记忆永无休止的斗争。 　　42、"我们的正常之处，就在于自己懂得自己的不正常。——村上春树《挪威的森林》" 　　43、于是我们领教了世界是何等凶顽，同时又得知世界也可以变得温存和美好。——村上春树《海边的卡夫卡》 　　44、不是所有的鱼都会生活在同一片海里。——村上春树 　　45、我或许败北，或许迷失自己，或许哪里也抵达不了，或许我已失去一切，任凭怎么挣扎也只能徒呼奈何，或许我只是徒然掬一把废墟灰烬，唯我一人蒙在鼓里，或许这里没有任何人把赌注下在我身上。无所谓。有一点是明确的：至少我有值得等待有值得寻求的东西。——村上春树《奇鸟行状录》 　　46、如果一味地只是遭受攻击不反抗，我们就只能止步不前。慢性的无力感是会腐蚀人的。——村上春树《1Q84》 　　47、我就是我，不是别人，这于我乃是一份重要资产。心灵所受的伤，便是人为这种自立性而不得不支付给世界的代价。——村上春树《当我谈跑步时我谈些什么》 　　48、死不是生的对立面，而是作为生的一部分永存。——村上春树《挪威的森林》 　　49、在大悲与大喜之间，在欢笑与流泪之后，我体味到前所未有的痛苦和幸福。生活以从未有过的幸福和美丽诱惑着我深入其中。 　　50、尽管世界上有那般广阔的空间，而容纳你的空间，虽然只需一点点，却无处可寻。 ;

多发性骨髓瘤（multiplemyeloma，MM）是一种克隆性浆细胞异常增殖的恶性疾病，是血液系统第2位常见恶性肿瘤，多发于老年人，目前仍无法治愈。随着新药不断问世及检测手段的提高，MM的诊断和治疗得以不断改进和完善，近期我国血液科相关专家又对MM指南进行了更新。 一、MM如何治疗？ 1、1）对有症状的MM应采用系统治疗，包括诱导、巩固治疗（含干细胞移植）及维持治疗，达到SD及以上疗效时可用原方案继续治疗，直到获得最大程度缓解；不建议在治疗有效患者变更治疗方案；未获得MR的患者应变更治疗方案。 2）对适合自体移植的患者，应尽量采用含新药的诱导治疗＋干细胞移植；诱导治疗中避免使用干细胞毒性药物（避免使用烷化剂以及亚硝脲类药物，来那度胺使用不超过4个周期）。 3）所有适合临床试验的患者，可考虑进入临床试验。 2无症状骨髓瘤： 暂不推荐治疗，高危无症状骨髓瘤可根据患者意愿进行综合考虑或进入临床试验。 3 孤立性浆细胞瘤的治疗： 骨型浆细胞瘤对受累野进行放疗（45Gy或更大剂量）。骨外型浆细胞瘤先对受累野进行放疗（45Gy或更大剂量），如有必要则行手术治疗。疾病进展为MM者，按MM治疗。 4 有症状骨髓瘤的初始治疗： （1）诱导治疗：患者的年龄（原则上≤65岁）、体能及共存疾病状况决定其造血干细胞移植条件的适合性。 移植候选患者诱导治疗不宜长于4～6个疗程，以免损伤造血干细胞并影响其动员采集，硼替佐米皮下使用可减少周围神经病变发生率。初始治疗可选下述方案： u2022硼替佐米/地塞米松（VD）[18] u2022来那度胺/地塞米松（Rd） u2022硼替佐米/阿霉素/地塞米松（PAD） u2022硼替佐米/环磷酰胺/地塞米松（VCD）[19] u2022硼替佐米/沙利度胺/地塞米松（VTD）[20，21] u2022沙利度胺/阿霉素/地塞米松（TAD） u2022沙利度胺/地塞米松（TD） u2022沙利度胺/环磷酰胺/地塞米松（TCD） u2022长春新碱/阿霉素/地塞米松（VAD） 不适合移植患者的初始诱导方案，除以上方案外尚可选用以下方案： u2022马法兰/泼尼松/硼替佐米（VMP） u2022马法兰/泼尼松/沙利度胺（MPT） u2022马法兰/泼尼松/来那度胺（MPR） u2022来那度胺/低剂量地塞米松（Rd） u2022马法兰/泼尼松（MP） u2022长春新碱/卡莫司汀/马法兰/环磷酰胺/泼尼松（M2） （2）自体造血干细胞移植（ASCT）：肾功能不全及老年并非移植禁忌证。相比于晚期移植，早期移植者无事件生存期更长。对于原发耐药患者，ASCT可作为挽救治疗措施。对于移植候选者，建议采集足够2次移植所需的干细胞量。若首次移植后获得CR或VGPR，则暂不考虑第2次移植；若首次移植后未达VGPR，可序贯行第2次移植。第2次移植一般在首次移植后6个月内进行。 （3）巩固治疗：为进一步提高疗效反应深度，以强化疾病控制，对于诱导治疗或ASCT后获最大疗效的患者，可采用原诱导方案短期巩固治疗2～4个疗程。 （4）维持治疗：长期维持治疗（毒副作用轻微）通过延长疗效反应的持续时间与无进展生存期，最终可改善患者总生存。可选用来那度胺或沙利度胺单药、硼替佐米联合沙利度胺或泼尼松。 （5）异基因造血干细胞移植：年轻、高危、复发难治患者可考虑异基因造血干细胞移植。 （6）原发耐药MM的治疗：换用未用过的新方案，如能获得PR及以上疗效者，条件合适者应尽快行ASCT；符合临床试验条件者，进入临床试验。有以下方案可供选择： u2022来那度胺/地塞米松（Rd） u2022来那度胺/硼替佐米/地塞米松（RVD） u2022来那度胺/泼尼松/马法兰（MPR） u2022来那度胺/环磷酰胺/地塞米松（RCD） u2022来那度胺/阿霉素/地塞米松（RAD） u2022地塞米松/环磷酰胺/依托泊苷/顺铂±硼替佐米（DCEP±B） u2022地塞米松/沙利度胺/顺铂/阿霉素/环磷酰胺/依托泊苷±硼替佐米（DT-PACE±V） u2022大剂量环磷酰胺（HD-CTX） u2022低剂量环磷酰胺/醋酸泼尼松（CP） （7）MM复发患者的治疗：复发患者的异质性较大，需要对复发患者进行个体化评估以决定治疗的时间。对于仅有M蛋白升高而没有SLiM、CRAB表现的"生化复发"的患者，不需要立即治疗，但需每2～3个月随访、复查相关指标。对于伴有CRAB表现或快速生化复发的患者，需要立即启动治疗。对于复发的MM患者，优先推荐进入临床试验。6个月以内复发的患者，可换用其他作用机制的药物联合方案；6～12个月复发的患者，首选换用其他作用机制的药物联合方案，也可使用原药物再治疗；12个月以上复发的患者，可使用原方案再诱导治疗，也可换用其他作用机制的药物方案。 化疗后复发：缓解后半年以内复发，换用以前未用过的新方案；缓解后半年以上复发，可以试用原诱导缓解的方案或换用以前未用过的新方案（参照原发耐药中的方案）；条件合适者进行自体或异基因干细胞移植；硼替佐米、来那度胺、沙利度胺是治疗复发MM的关键药物，常与在功能上具有相加或协调作用的药物（如蒽环类、烷化剂、激素）联合使用。对于复发的MM患者，再诱导的疗程数为6～9个，尽管某些患者在1～2个疗程时就已经获得较深程度的缓解。 移植后复发：如果有冻存的干细胞，且首次ASCT后缓解时间超过2年，可以考虑行第2次ASCT；使用以前未使用的、含新药的方案；年轻患者有同胞相合供者时可考虑行异基因造血干细胞移植。 （8）支持治疗： ①骨病的治疗：口服或静脉使用双膦酸盐：包括氯屈膦酸、帕米膦酸二钠和唑来膦酸。双膦酸盐适用于所有活动性MM患者。无症状性骨髓瘤不建议使用双膦酸盐，除非进行临床试验。静脉制剂使用时应严格掌握输注速度。静脉使用双膦酸盐建议MM诊断后前2年每月1次，2年之后每3个月1次或医生根据利弊权衡。口服双膦酸盐可以长期使用。若出现了新的骨相关事件，则重新开始至少2年的治疗。使用前后注意监测肾功能，并根据肾功能调整药物剂量。唑来膦酸和帕米膦酸二钠有引起颌骨坏死的报道，尤以唑来膦酸为多，双膦酸盐使用前应该进行口腔检查，使用中避免口腔侵袭性操作。如需进行口腔侵袭性操作，需前后停用双磷酸盐3个月，并加强抗感染治疗。有长骨病理性骨折、脊柱骨折压迫脊髓或脊柱不稳者可行外科手术治疗；低剂量放疗（10～30Gy）可以作为姑息治疗，用于不能控制的疼痛、即将发生的病理性骨折或即将发生的脊髓压迫；在干细胞采集前，避免全身放疗。 ②高钙血症：水化、碱化、利尿，如患者尿量正常，则日补液2000～3000ml；保持尿量>1500ml/d；使用双膦酸盐；糖皮质激素和/或降钙素。 ③肾功能不全：水化、利尿，以避免肾功能不全；减少尿酸形成和促进尿酸排泄；有肾功能衰竭者，应积极透析；避免使用非甾体消炎药（NSAIDs）；避免使用静脉造影剂；长期接受双膦酸盐治疗的患者需监测肾功能。 ④贫血：可考虑使用促红细胞生成素治疗。 ⑤感染：如反复发生感染或出现威胁生命的感染，可考虑静脉使用免疫球蛋白；若使用大剂量地塞米松方案，应考虑预防卡氏肺孢子菌肺炎和真菌感染；如果有条件，可以接种肺炎和流感疫苗；使用硼替佐米的患者应该预防性使用抗病毒药物；HBV携带者应预防性使用抑制病毒复制的药物，并注意监测病毒载量。 ⑥凝血/血栓：对接受以沙利度胺或来那度胺为基础的方案的患者，建议预防性抗凝治疗。 ⑦高黏滞血症：血浆置换可作为症状性高黏滞血症患者的辅助治疗。 二、如何评判疗效？ IMWG疗效标准分为完全缓解（CR）、严格意义的CR（sCR）、免疫表型CR（ICR）、分子学CR（MCR）、部分缓解（PR）、非常好的PR（VGPR）、微小缓解（MR）、疾病稳定（SD）、疾病进展（PD）[17]。在治疗期间需每隔30～60d进行疗效评估。 1 CR： 血清和尿免疫固定电泳阴性，软组织浆细胞瘤消失，骨髓中浆细胞<5%；对仅依靠血清游离轻链（FLC）水平作为可测量病变的患者，除满足以上CR的标准外，还要求FLC的比率恢复正常（0.26～1.65）。以上指标均需连续两次评估。 2 sCR： 满足CR标准的基础上要求FLC比率正常以及经免疫组化或2～4色的流式细胞术检测证实骨髓中无克隆性浆细胞。以上指标均需连续两次评估。 3 ICR： 满足sCR标准的基础上，要求经多参数流式细胞术（至少4色）检测106个骨髓细胞，证实无表型异常的浆细胞（克隆性）。 4 MCR： 满足CR标准基础上要求等位基因特异性寡核苷酸杂交PCR（ASO-PCR）检测阴性（敏感度为10–5）。 5 PR： （1）血清M蛋白减少≥50%，24h尿M蛋白减少≥90%或降至<200mg/24h； （2）若血清和尿中M蛋白无法检测，则要求受累与非受累FLC之间的差值缩小≥50%； （3）若血清和尿中M蛋白以及血清FLC都不可测定，并且基线骨髓浆细胞比例≥30%时，则要求骨髓内浆细胞数目减少≥50%； （4）除上述标准外，若基线存在软组织浆细胞瘤，则要求浆细胞瘤缩小≥50%。以上指标均需连续两次评估。如做影像学检查，则应无新的骨质病变或原有骨质病变进展的证据。 6 VGPR： 蛋白电泳检测不到M蛋白，但血清和尿免疫固定电泳阳性；或血清M蛋白降低≥90%且尿M蛋白<100mg/24h；在仅依靠血清FLC水平作为可测量病变的患者，除满足以上VGPR的标准外，还要求受累和未受累FLC之间的差值缩小>90%。以上指标均需连续两次评估。 7 MR： 血清M蛋白减少25%～49%，24h尿轻链减少50%～89%；若基线存在软组织浆细胞瘤，则要求浆细胞瘤缩小25%～49%；溶骨性病变数量和大小没有增加（可允许压缩性骨折的发生）。 8 SD： 不符合CR、VGPR、PR及PD标准。如做影像学检查，则应无新的骨质病变或原有骨质病变进展的证据。 9 PD： 诊断至少应符合以下1项（以下数据均为与获得的最低数值相比）：（1）血清M蛋白升高≥25%（升高绝对值须≥5g/L），若基线血清M蛋白≥50g/L，M蛋白增加≥10g/L即可；（2）尿M蛋白升高≥25%（升高绝对值须≥200mg/24h）；（3）若血清和尿M蛋白无法检出，则要求血清受累与非受累FLC之间的差值增加≥25%（增加绝对值须>100mg/L）；（4）骨髓浆细胞比例升高≥25%（增加绝对值≥10%）；（5）原有骨病变或软组织浆细胞瘤增大≥25%，或出现新溶骨性病变或软组织浆细胞瘤；（6）出现与浆细胞异常增殖相关的高钙血症（校正后血钙>2.8mmol/L或11.5mg/dl）。在开始新治疗前必须进行连续两次疗效评估。 除以上外，有条件的单位还可开展PET-CT、新一代流式细胞术等新技术的检测。 三、如何监测MM? 1 无症状骨髓瘤： 每3个月复查相关指标。包括血肌酐、白蛋白、乳酸脱氢酶、血清钙、β2-MG、血清免疫球蛋白定量、血清蛋白电泳及血免疫固定电泳、24h尿总蛋白、尿蛋白电泳及尿免疫固定电泳。血清FLC有助于判断疾病进展。骨骼检查每年进行1次或在有临床症状时进行。 2 孤立性浆细胞瘤： 孤立性浆细胞瘤分为骨型或骨外型，需排除MM。随访和监测开始时每4周进行1次；若浆细胞瘤治疗后M蛋白完全消失，则每3～6个月进行1次，或在有临床症状时进行相关检查；如M蛋白持续存在，则继续每4周1次的监测。每6～12个月进行1次影像学检查。 3 有症状骨髓瘤： 诱导治疗期间每2～3个疗程进行1次疗效评估；不分泌型骨髓瘤的疗效评估需行骨髓检查；血清FLC有助于疗效评估，尤其是不分泌型骨髓瘤的疗效评估；骨骼检查每6个月进行1次，或根据临床症状进行。

1. I see． 我明白了。 2. I quit! 我不干了! 3. Let go! 放手! 4. Me too． 我也是。 5. My god! 天哪! 6. No way! 不行! 7. Come on． 来吧(赶快) 8. Hold on． 等一等。 9. I agree。 我同意。 10. Not bad． 还不错。 11. Not yet． 还没。 12. See you． 再见。 13. Shut up! 闭嘴! 14. So long． 再见。 15. Why not? 好呀! (为什么不呢?) 16. Allow me． 让我来。 17. Be quiet! 安静点! 18. Cheer up! 振作起来! 19. Good job! 做得好! 20. Have fun! 玩得开心! 21. How much? 多少钱? 22. I"m full． 我饱了。 23. I"m home． 我回来了。 24. I"m lost． 我迷路了。 25. My treat． 我请客。 26. So do I． 我也一样。 27. This way。 这边请。 28. After you． 您先。 29. Bless you! 祝福你! 30. Follow me． 跟我来。 31. Forget it! 休想! (算了!) 32. Good luck! 祝好运! 33. I decline! 我拒绝! 34. I promise． 我保证。 35. Of course! 当然了! 36. Slow down! 慢点! 37. Take care! 保重! 38. They hurt． (伤口)疼。 39. Try again． 再试试。 40. Watch out! 当心。 41. What"s up? 有什么事吗? 42. Be careful! 注意! 43. Bottoms up! 干杯(见底)! 44. Don"t move! 不许动! 45. Guess what? 猜猜看? 46. I doubt it 我怀疑。 47. I think so． 我也这么想。 48. I"m single． 我是单身贵族。 49. Keep it up! 坚持下去! 50. Let me see．让我想想。 51. Never mind．不要紧。 52. No problem! 没问题! 53. That"s all! 就这样! 54. Time is up． 时间快到了。 55. What"s new? 有什么新鲜事吗? 56. Count me on 算上我。 57. Don"t worry． 别担心。 58. Feel better? 好点了吗? 59. I love you! 我爱你! 60. I"m his fan。 我是他的影迷。 61. Is it yours? 这是你的吗? 62. That"s neat． 这很好。 63. Are you sure? 你肯定吗? 64. Do l have to 非做不可吗? 65. He is my age． 他和我同岁。 66. Here you are． 给你。 67. No one knows . 没有人知道。 68. Take it easy． 别紧张。 69. What a pity! 太遗憾了! 70. Any thing else? 还要别的吗? 71. To be careful! 一定要小心! 72. Do me a favor? 帮个忙，好吗? 73. Help yourself． 别客气。 74. I"m on a diet． 我在节食。 75. Keep in Touch． 保持联络。 76. Time is money． 时间就是金钱。 77. Who"s calling? 是哪一位? 78. You did right． 你做得对。 79. You set me up! 你出卖我! 80. Can I help you? 我能帮你吗? 81. Enjoy yourself! 祝你玩得开心! 82. Excuse me，Sir． 先生，对不起。 83. Give me a hand! 帮帮我! 84. How"s it going? 怎么样? 85. I have no idea． 我没有头绪。 86. I just made it! 我做到了! 87. I"ll see to it 我会留意的。 88. I"m in a hurry! 我在赶时间! 我想这些可以了~

带着面具做人是什么意思？不带面具做好吗？ 社会就是一个舞台，人生就是一出话剧。 每个人都是在其中当一个演员，都在带着不同的面具，演着不同的角色。 带面具不如不带面具用什么成语 相得益彰xiāng　dé　yì　zhāng [释义] 益：更加；彰：明显。指两个人或两件事互相配合；双方的能力和作用更能显示出来。 [语出] 汉·王褒《圣主得贤臣颂》：“若尧、舜、禹、汤、文、武之君；获稷、契、皋陶、伊尹、吕望之臣；明明在朝；穆穆列布；聚精会神；相得益彰。” [正音] 相；不能读作“xiànɡ”。 [辨形] 彰；不能写作“章”。 [近义] 相辅相成 [反义] 势不两立 两败俱伤 [用法] 用作褒义。多用来指人、作品、事情双方。一般作谓语。 [结构] 偏正式。 [辨析] ～和“相映成趣”；都含有“放在一起；相互衬托；都显得更好”的意思；但～ 带面具做人形容词。， 带面具做人形容词：口是心非.笑里藏刀 笑里藏刀是三十六计之一。该计策的最大特点就是运用广泛，而且可以无师自通 。笑容本是人类一种美好的表情，俗话说拳头不打笑脸人，笑里藏刀之所以能够成为一个百试不爽的计谋就是因为他击中了人性中最常见的弱点。 口是心非(kǒu shì xīn fēi)：指口所言说的与心中所思想的不一致，日常生活中多用作贬义。出自 汉·桓谭《新论·辨惑》。 (╭u2022u0301ωu2022u0300)╭ 满意的话请采纳呦！ 为什么要带面具做人? 我们不能去怪任何一个人,即使他假,他戴面具,我们没什么资格,我们只需要做好自己,毕竟每个人都有自己的生活方式,或许他也不愿意呢,有的时候真的不能太简单，不能太真... 做人、是不是要带面具啊？！ 有种魅力叫人格魅力， 这魅力最难的就是做回真实的自我，但是不是每个人的人格魅力都让很喜欢，所以现在人都把自己用各种“面具”隐藏自己为的就是弥补自己的人格魅力的缺陷，但是日久见人心，希望长久就不要隐瞒。 KANE为什么不带面具了 8楼 KANE与HHH结仇. KANE输摘下面具.HHH输是要被Kane浇汽油点了或者退出wwe 比赛中,.HHH 使用阴招把KANE打败了. 奥顿和佛莱尔都出来帮HHH了 RVD当时跟KANE组合..RVD也有意让KANE摘掉面具..其意是为KANE好.让KANE别在那么..那么..怎么形容呢?说忧郁也好.说冷酷也好..总之就是摘掉面具 KANE在那时放火烧了一个解说员 后来KANE又把RVD绑了起来.要烧RVD..但是观众一个劲叫KANE烧..KANE说:你们(指观众)让我烧..我就偏不烧..在RVD身上倒了一桶汽油后离开了. 之后KANE就跟观众反着干..观众想怎么样他就偏不怎么样.. 观众一直想知道KANE的真面目..KANE又不愿摘掉面具..但是在KANE摘面具的时候观众都起哄..所以KANE对观众很有反感 当然.绝大部分是剧情.. 再后来...就出现了那场经典战役..KANE打惨RVD后又给了一老奶奶一个墓碑.. 后来KANE再一次被阴.被车撞后住院. 出院后回擂台没多久.. 面具KANE就消失了.....留下了一片KANE牌大绿叶. 大概就是这样了 梦到带着面具的鬼是什么意思 心理学揭秘梦见鬼现象 梦见鬼反映了什么 现实中的灵异现象也许并不是每个人都会碰见，但在梦中，几乎所有人都遇见过鬼，那么，梦中的鬼代表着什么？以精神分析学派为代表的现代心理学家们根据人的心理情绪状况对梦中的鬼进行分类，认为鬼的形状就是某种情绪的表现形式。 白衣女鬼 孤独而缺乏生命力 一位男孩的梦中常出现一个站在湖水中露出上半身的长发白衣女鬼。这位男孩出生在一个富裕家庭，他是家里的独生子，从小到大，不管他要什么，父母都会满足。 但由于父母工作忙，父母与他在情感上的沟通机会很少。在外人看来，他应该活得很幸福。但实际他的内心极度痛苦，他渴望来自父母的关怀和爱。而父母却用金钱代替了情感的沟通，对他来说，金钱不能填补情感的缺失，因此在他的梦中会出现站在水中的白衣女鬼。 这是心理咨询师蔡晨瑞遇到的一个案例，蔡晨瑞说，我们在梦中出现得最多的是白衣女鬼的形象。她们的特点是长发飘飘，看起来很弱小，代表抑郁的情绪。白色象征纯洁高贵，但是当白色和鬼结合起来时，代表的是缺乏力量和生命力，代表苍白无力。白衣象征着血液流干后的苍白感。在这里，血是爱和情感的象征，当一个人的爱和情感没有了之后，她就变得苍白了。梦中这种女鬼往往是单独出现的，很孤独。因为抑郁的一个本质特点就是孤独。 僵尸 对感情冷漠而麻木 一个27岁的男子来做咨询，他说自己行为放荡且经常做噩梦，梦见僵尸。他出生在一个家境较好的家庭，学历高。曾交一女友。起初，女友对他不错。他认为找到了终生的爱情，对女友付出很多情感和金钱。后来，女友通过他的关系去美国留学，他托朋友，并自己出钱出力，让女友实现了梦想。可他没有想到，女友出国不到半年就抛弃了他。这个男子在情感上早期受关爱过多，没有受过情感挫折的锻炼。和女友分手的打击使他对世间人的看法有了很大变化，尤其对异性。他对异性态度开始变得像僵尸一样冷漠，把自己看成是僵尸。挫折使他对异性产生攻击的报复心。他用攻击和占有，来平衡他的挫折感。 这是心理咨询师何明华遇到的一个案例，何明华说，僵尸，看上去没有血，就像我们常说的“活死人”，实际上他们在精神上已经变得冷漠。这样的人对整个生活已经麻木，完全把自己内心的情感封闭起来，对世界没有情感反应，对他人机械。这种人的情感是被极度压抑的，他们由于缺乏情感和爱而变得僵化，失去活力。 淹死鬼 沉溺情感无法自拔 一个刚刚来北京上大学的外地女孩常常梦到一个长头发的鬼在身边出现，要把自己挤压到窒息。这种意象源自于这个女孩的母亲。出于对远在外地的女儿的不放心，母亲时时刻刻都要电话遥控，了解女儿在做什么，和谁在一起。女孩时时刻刻都感觉到母亲的压迫。对于她来说，母亲的爱已经转化成了一种控制，给她造成了精神压力和痛苦。过分的爱给人包围感和窒息感，使人有被溺死，窘息而死的感觉。 淹死鬼代表情感过于丰富，形象特征是湿淋淋的。上面案例中这种淹死鬼，表达的是一种受情感压迫的表现。这样的淹死鬼就像我们常常说的：既不打你，也不骂你，就用情感来折磨你。还有一种淹死鬼表达的是对感情的渴望与纠缠，一个人沉溺于情感无法自拔，那么他就会淹死。何明华认为，溺死的人往往是情感非常缠绵的人，可能为情而死。这样的人躲在情感的世界不能自拔。 厉鬼 压抑的愤怒情绪 一位四十多岁的女性来访者描述了自己在童年期得不到父母的关爱，总是被父母严厉地训斥，使她的童年过得非常不愉快的经历。 在她成家后，却对自己的孩子也采取同样教育方式。在她的梦中，常常出现张牙舞爪、面目凶恶的厉鬼。原来她一直对童年的遭遇耿耿于怀，她对父母严厉地对待不满，但是无形当中她又学习了父母对待自己的方式。而在她的内心一直都存在着对父母的一种愤怒的消极性情绪，这种消极情绪转化成了她梦中的厉鬼。 何明华说，厉鬼代表压抑的愤怒情绪，愤怒情绪积压时间久了，就会在梦中或是意象中出现厉鬼，这也表达了梦者对愤怒情绪的不接纳。厉鬼往往是长着两只鹰爪，龇着牙，眼冒凶光。受挫折多的人往往富有攻击性的心理，而这种攻击得不到满足，常会以一种方式转换，即梦见的厉鬼。 吸血鬼 严重的依赖心理 某女性，26岁，在独处和梦境里常出现吸血鬼的形象，这个女子小时候，由于家庭重男轻女，她很少得到父母关爱，自我情感没得到很好的培养和发展。成年后，独立面向社会，不管做任何事都依赖别人，如同蚂蟥，吸人畜的血一样。在情感方面，依赖更强，交男友后，真想把自己和男友用绳子拴起来，男友只要不在身边，她会各种方式追踪男友信息，她嘴里说的是关心和爱，实际上是一种吸附行为，是极度情感缺失的依赖心理。 何明华说，常常看见或梦见吸血鬼的人，有严重的依赖心理。梦见这种鬼的人觉得缺少情感和爱的时候，不去找自己的原因，而是通过吸取别人的情感来维持自己的活力。我们常常看到有些女性，在情感上对别人极其依赖，整天追踪男性，电话打个不停。吸血鬼象征看不见的吸纳，剥夺别人的情感。我们还会看到有的母亲对孩子情感的长期控制，其实也是对孩子的一种情感的剥削，反而母亲对孩子有一种依赖感。 其他梦中鬼的象征义 骷髅鬼：骷髅鬼是白衣女鬼、僵尸的极端表现，当一个人情感极度缺乏到了一定极限就变成了骷髅。蔡晨瑞说，骷髅象征死亡。当我们对死亡特别恐惧，或者生命力极弱的时候，我们有可能会梦到骷髅。 饿鬼：梦见饿鬼人，吸毒者居多。饿鬼的特点是饥不择食。当人吸毒后，会产生平时无法感受到的兴奋和 *** ，以此来麻痹自己，逃避面对自己心灵饥饿的状态。 吊死鬼：形象特征是吐着舌头。梦见吊死鬼人表明他不敢面对自己内心阴暗的东西，更不敢表达出来。舌头表示想说的欲望，他想说其实我很恐惧，我很害怕，但是却又不敢说。 无头鬼：人的头部代表理智，胸部代表情感，胸部以下代表欲望。无头代表理智与情感隔离得非常厉害。梦见无头鬼说明这个人理智太强，把自己的情感压抑的太深，然而压抑的力量有多大，被压抑的阴暗面的力量就有多大，内心阴暗面的力量得不到宣泄，就会转化成梦的形式。 画皮鬼：还有一种鬼看上去有迷人的外表，但是身体周围出现很多龌龊的东西，比如一些黏糊糊的东西，这种东西代表 *** ，这样的鬼内心放荡。它象征性变态，性心理有问题。 结语--善待鬼 就是善待自己 心理咨询师蔡晨瑞说，我们每个人都会有本能的一面，都会有情感的缺失，当这些问题不是主导问题的时候，不会对我们的生活造成影响。只有当它上升到一个较高的程度，才有可能形成精神上的病症，比如抑郁症。通过科学的认识梦中鬼这种客观的心理来了解自己内心的阴暗面，达到一种充分的自知。使自己的内心状态更自然、更健康。我们应该善待鬼，善待鬼就是善待我们自己。 如今社会做人是否需要带面具 。。面具是社会氛围逼迫的吧。。很多人想要完整的生活。。有的缺钱。。有的孤独。。有的无聊。。等等。。于是他们就开始欺骗别人的金钱，感情，真心……但。。如果你有一颗真诚的心的话。。何必去带面具。。因为我相信要有的你都会得到。。你的真诚是那么难能可贵 一个带面具就会功夫不带面具就不会的电影 《变相怪杰》是美国的一部魔幻喜剧电影。由查克·拉塞尔执导，金·凯瑞、卡梅隆·迪亚茨、彼得·格林纳和艾米·雅丝贝克等联袂出演。影片于1994年7月29日在美国上映 。 电影讲述生活呆板单调的银行办事员史丹利偶然在河边捡到一个古代面具，戴上之后产生奇幻的蜕变，从懦弱的凡人一跃成为超级英雄，但因此遭到黑道追杀，意图夺取面具用以为非作歹。史丹利则发挥其超感应能力夺回面具，并赢得美人芳心。

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1. 求初中英语词组1000个 1.接近 close to 2.去上学 go to school 3.擅长 （be） good at 4.与。 交朋友 make friends with 5.全世界 all over the world 6.愿意（做） would like to 7.岁 year(s) old 8.美术老师 an Art teacher 9.乘校车 by school bus 10.远离 far away 11.收到。一个邮件 get an email 12.足球队 footall team 13.以。 开头 start with 14.足球明星 football star 15.与。住在一起 live with 16.最好的祝愿 best wishes 17.在网上 on the Internet 18.许多朋友 many friends 19.希望收到。 的来信 hope to hear from 20.参考书 reference book 21.以字母顺序（排列） in alphabetical order 22.用英语 in English1.初级中学 a junior high school 2.步行 on foot 3.参加 take part in 4.过得愉快 have a good time 5.去睡觉 go to bed 6.起床 get up 7.了解，知道 learn about 8.谈论 talk about 9.一周一次 once a week 10.刷牙 brush one"s teeth 11.看电视 watch TV 12.踩单车 ride a bike 13.打乒乓球 play table tennis 14.弹钢琴 play the piano 15.洗衣服 wash one"s clothes 16.喜欢做。love doing sth 17.迟到 be late for 18.早上课间休息 have a morning break 19.在。 （两者）之间 between 。and。 20.下午很晚的时候 later in the afternoon 21.弹吉他 play the guitar 22.两人一组 in pairs 23.在。中间 in the middle of。 24.在。末尾 at the end of 25.在。 开头 at the beginning of 26.轮流。take turns to do 27.做早餐 co morning exercise 28.吃早餐 have breakfast 29.一块面包 a piece of bread 30.到学校 arrive at the school 31.做晚饭 cook dinner 32.备课 prepare one"s lessons 33.帮助某人做某事 help sb with sth 34.写日记 keep a diary 35.以。 的方式开始 start by doing 36.做笔记 take notes of sth 37.照相 take a photo of sth 38.记住要。remember to do sth1.为。 提供。provide。 with。2.把。 倒入。put。 into。3.扔掉 throw away 4.关于。 的报告 a report on。5.被。 覆盖 be covered by 6.在地球上 on Earth 7.获得能量 make energy 8.停止做某事 stop doing sth 9.对某人来说做某事很重要 It"s important for sb to do sth 10.放火燃烧某物 set。on fire 11.（某处）有 thereis/are 12.帮助做某事 help do sth 13.海滩清洁日 a beach clean-up day 14.请求某人不要做某事 ask sb not to do sth 15.鲨鱼鱼翅 shark fin 16.海洋餐馆 a seafood restaurant 17.问某人要某物 ask sb foe sth 18.在门口 at the door 19.看看。 take a look at 20.购物袋 a shopping bag 21.刮风 wind blows 22.举起 lift sth up 23.是某人活下来 keep sb alive 24.海洋生物 sea creatures1.去旅行 take a trips 2.去野餐 go on a picnic 3.堆雪人 make snowmen 4.放风筝 fly a kite 5.野餐 have a picnic 6.在春天 in Spring 7.变暖 get warm 8.开始做某事 start to do sth 9.在一年中的这个时候 at this time of year 10.去海滩 go to the beach 11.三天假期 a three-day holiday 12.劳动节 Labour Day 13.妇女节 the Women"s Day 14.母亲节 Mother"s Day 15.中秋节 the Mid-Autumn Fadtival 16.端午节 the Gragon Boat Festival 17.春节 the Spring Fastival 18.去游泳 go swimming 19.呆在家 stay at home 20.冰淇淋 ice cream 21.花时间陪亲人 spend time with relatives 22.从六月至八月 from June to August。 2. 英语短语1000句 You asked for it！ 你自讨苦吃！ . You have my word. 我保证。 Believe it or not！ 信不信由你！ Don"t count on me.别指望我。 . Don"t fall for it！ 别上当！ 127. Don"t let me down. 别让我失望。 128. Easy come easy go. 来得容易，去得快。 129. I beg your pardon. 请你原谅。 130. I beg your pardon？ 请您再说一遍（我没有听清）。 131. I"ll be back soon. 我马上回来。 132. I"ll check it out. 我去查查看。 133. It"s a long story. 说来话长。 134. It"s Sunday today. 今天是星期天。 135. Just wait and see！ 等着瞧！ 136. Make up your mind. 做个决定吧。 137. That"s all I need. 我就要这些。 138. The view is great. 景色多么漂亮！ 139. The wall has ears. 隔墙有耳。 140. There comes a bus. 汽车来了。 141. What day is today？ 今天星期几？ 142. What do you think？ 你怎么认为？ 143. Who told you that？ 谁告诉你的？ 144. Who"s kicking off？ 现在是谁在开球？ 145. Yes,I suppose So. 是的，我也这么认为。 146. You can"t miss it 你一定能找到的。 147. Any messages for me？ 有我的留言吗？ 148. Don"t be so modest. 别谦虚了。 149. Don"t give me that！ 少来这套！ 150. He is a smart boy. 他是个小机灵鬼。 151. He is just a child. 他只是个孩子。 152. I can"t follow you. 我不懂你说的。 153. I felt sort of ill. 我感觉有点不适。 154. I have a good idea！ 我有一个好主意。 155. It is growing cool. 天气渐渐凉爽起来。 156. It seems all right. 看来这没问题。 157. It"s going too far. 太离谱了。 158. May I use your pen？ 我可以用你的笔吗？ 159. She had a bad cold. 她患了重感冒。 160. That"s a good idea. 这个主意真不错。 161. The answer is zero. 白忙了。 162. What does she like？ 她喜欢什么？ 163. As soon as possible！ 越快越好！ 164. He can hardly speak. 他几乎说不出话来。 165. He always talks big. 他总是吹牛。 166. He won an election. 他在选举中获胜。 167. I am a football fan. 我是个足球迷。 168. If only I could fly. 要是我能飞就好了。 169. I"ll be right there. 我马上就到。 170. I"ll see you at six. 我六点钟见你。 171. IS it true or false？ 这是对的还是错的？ 172. Just read it for me. 就读给我听好了。 173. Knowledge is power. 知识就是力量。 174. Move out of my way！ 让开！ 175. Time is running out. 没时间了。 176. We are good friends. 我们是好朋友。 177. What"s your trouble？ 你哪儿不舒服？ 178. You did fairly well！ 你干得相当不错1 179. Clothes make the man. 人要衣装。 180. Did you miss the bus？ 你错过公共汽车了？ 181. Don"t lose your head。 不要惊慌失措。 182. He can"t take a joke. 他开不得玩笑。 183. He owes my uncle $100.他欠我叔叔100美元。 184. How are things going？ 事情进展得怎样？ 185. How are you recently？ 最近怎么样？ 186. I know all about it. 我知道有关它的一切。 187. It really takes time. 这样太耽误时间了。 188. It"s against the law. 这是违法的。 189. Love me,love my dog. （谚语）爱屋及乌。 190. My mouth is watering. 我要流口水了。 191. Speak louder,please. 说话请大声点儿。 192. This boy has no job. 这个男孩没有工作。 193. This house is my own. 这所房子是我自己的。 194. What happened to you？ 你怎么了？ 195. You are just in time. 你来得正是时候。 196. You need to workout. 你需要去运动锻炼一下。 197. Your hand feels cold. 你的手摸起来很冷。 198. Don"t be so childish. 别这么孩子气。 199. Don"t trust to chance！ 不要碰运气。 200. Fasten your seat belt. 系好你的安全带。 3. 人教版新目标英语短语有好多要好多（至少有1000个） 1.当时的厂长 The then factory manger2.因。 而出名 It is famous because…. 3.一本最畅销的书 A best-selling book4.上交 Submit, hand in to5.跟踪调查某事 Follow and investigate a matter 6.写下来 Write it down7，杰出 Outstanding8.与。相比而逊色 It pales when compared with…..9.达到某人的目标 Achieving the objective of someone10.六连冠 Six consecutive wins11.获得证书 Obtaining certificate12.径自朝。 走去 The route is walk from here towards….. 13.举行盛大的开幕式 Holding a grand opening ceremony14.由于。的结果 The result is due to……15.通晓 Familiar16.极限运动 Extreme sports17.把注意力集中在。 上 Concentrate on……18.与。.有联系 Be in contact with……….19.交换.互换. Swap, exchange20.启航去某地 Make sail to somewhere21.做某事的时间成熟了 The time is ripe to do it22.有象征意义 It has symbolic significance23.用完 Used up, finished24.提到.参考.意指 Mention, reference, meaning25.拥有 Possess26.长江的源头 The source of Yangtze River27.除。 以外 Other than…..28.作出努力 Put in effort29.使某人成为理想的伙伴 Make someone to become an ideal partner30.被誉为民族英雄 Extolled as a national hero31.由。组成 Formation by…..32.代表 Representative33.对。 有很深得影响 It has a profound effect on……34.遭受了大萧条的苦难 Experienced the sufferings of depression35.从。当中获益 Benefited from……………36.用。 来喂养 Use….as feeding, fed by………. 37.与某人分享某物 Sharing with someone38.按植物总类分类 Categorized by the general classification of plants 39.第一眼看起来 The impression of first look40.与某人成为终身好友 Become a lifelong good friend of someone41.过着一种安逸的生活 Living an easy and comfortable life42.对知识有很强烈的欲望 A strong urge to learn, 43.任命某人担任职务 The appointment of someone to office44.把科学作为终身事业 Taking science as a lifelong career45.大规模的 Big scale, massive46.积极参与 Active participation47.积累大量的知识 Accumulation of substantial knowledge48.享有对。的充分自由 Enjoy the total freedom of …………49.以。 为基础 Basing…..as foundation50.代代相传 Carried on by generation and generation, handed down from generation to generation51.适应新的环境 Adaptive to new environment52.对。来说同样重要 It is of equal importance to………..53.农作物的产量 The yield of crops54.与。 同步发展 Simultaneous development with………55对。作出反应 Respond to……， react to………56.指控某人犯了某事 Accusing someone committing something57潜在的危险 Hidden danger, latent danger58.让。 明白 Make …..understand, to explain to……..59.受青年人青睐 Favorite of young people, welcome by the youths60.对价格和质量进行比较 Compare the price and quality61.促销是一种新产品 The sales promotion is for a new product62.增加利润 Improvement on profits, increase in profits63.使某人意识到 Make someone aware of, make someone realize64.误导消费者 Mislead consumers, 65.小心.当心（一个短语） Be careful, watch out66.警惕.留意（一个短语） On guard, advert67.区别真伪 Distinguish truth from falsehood, determine authenticity.68.成为广告商的把子 Become the target of advertisers69.保护某人免受。危害 Protect someone from the danger of…。 70/与。不同 It is different from……..71.创造一个正面的形象 Create a positive image72.以。 开始 Start with………73.目的在于（介词短语） The goal is on the……74.吸引读者的注意 Attract the attention of readers75.正要做某事。突然。 Just about to do something, suddenly…..76.在最后的时刻 At the last moment77.有意义. Meaningful。 4. 李阳疯狂英语1000个句子是什么 1. I see. 我明白了。 2. I quit！ 我不干了！3. Let go！ 放手！4. Me too. 我也是。5. My god！ 天哪！6. No way！ 不行！7. Come on. 来吧（赶快）8. Hold on. 等一等。 9. I agree。 我同意。 10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。 12. See you. 再见。13. Shut up！ 闭嘴！14. So long. 再见。 15. Why not？ 好呀！ （为什么不呢？）16. Allow me. 让我来。17. Be quiet！ 安静点！18. Cheer up！ 振作起来！19. Good job！ 做得好！20. Have fun！ 玩得开心！21. How much？ 多少钱？22. I"m full. 我饱了。 23. I"m home. 我回来了。24. I"m lost. 我迷路了。 25. My treat. 我请客。26. So do I. 我也一样。 27. This way。 这边请。 28. After you. 您先。29. Bless you！ 祝福你！30. Follow me. 跟我来。 31. Forget it！ 休想！ （算了！）32. Good luck！ 祝好运！33. I decline！ 我拒绝！34. I promise. 我保证。35. Of course！ 当然了！36. Slow down！ 慢点！37. Take care！ 保重！38. They hurt. （伤口）疼。 39. Try again. 再试试。40. Watch out！ 当心。 41. What"s up？ 有什么事吗？42. Be careful！ 注意！43. Bottoms up！ 干杯（见底）！44. Don"t move！ 不许动！45. Guess what？ 猜猜看？46. I doubt it 我怀疑。47. I think so. 我也这么想。 48. I"m single. 我是单身贵族。49. Keep it up！ 坚持下去！50. Let me see.让我想想。 51. Never mind.不要紧。52. No problem！ 没问题！53. That"s all！ 就这样！54. Time is up. 时间快到了。 55. What"s new？ 有什么新鲜事吗？56. Count me on 算上我。57. Don"t worry. 别担心。 58. Feel better？ 好点了吗？59. I love you！ 我爱你！60. I"m his fan。 我是他的影迷。 61. Is it yours？ 这是你的吗？62. That"s neat. 这很好。63. Are you sure？ 你肯定吗？64. Do l have to 非做不可吗？65. He is my age. 他和我同岁。 66. Here you are. 给你。67. No one knows . 没有人知道。 68. Take it easy. 别紧张。69. What a pity！ 太遗憾了！70. Any thing else？ 还要别的吗？71. To be careful！ 一定要小心！72. Do me a favor？ 帮个忙，好吗？73. Help yourself. 别客气。 74. I"m on a diet. 我在节食。75. Keep in Touch. 保持联络。 76. Time is money. 时间就是金钱。77. Who"s calling？ 是哪一位？78. You did right. 你做得对。 79. You set me up！ 你出卖我！80. Can I help you？ 我能帮你吗？81. Enjoy yourself！ 祝你玩得开心！82. Excuse me,Sir. 先生，对不起。83. Give me a hand！ 帮帮我！84. How"s it going？ 怎么样？85. I have no idea. 我没有头绪。 86. I just made it！ 我做到了！87. I"ll see to it 我会留意的。88. I"m in a hurry！ 我在赶时间！89. It"s her field. 这是她的本行。 90. It"s up to you. 由你决定。91. Just wonderful！ 简直太棒了！92. What about you？ 你呢？93. You owe me one.你欠我一个人情。 94. You"re welcome. 不客气。95. Any day will do. 哪一天都行夕96. Are you kidding？ 你在开玩笑吧！97. Congratulations！ 祝贺你！98. T can"t help it. 我情不自禁。 99. I don"t mean it. 我不是故意的。100. I"ll fix you Up. 我会帮你打点的。 101. It sounds great！. 听起来很不错。102. It"s a fine day。 今天是个好天。103. So far,So good. 目前还不错。 104. What time is it？ 几点了？105. You can make it！ 你能做到！106. Control yourself！ 克制一下！107. He came by train. 他乘火车来。108. He is ill in bed. 他卧病在床。 109. He lacks courage. 他缺乏勇气。110. How"s everything？ 一切还好吧？111. I have no choice. 我别无选择。 112. I like ice-cream. 我喜欢吃冰淇淋。113. I love this game. 我钟爱这项运动。 114. I"ll try my best. 我尽力而为。115. I"m On your side. 我全力支持你。 116. Long time no see！ 好久不见！117. No pain,no gain. 不劳无获。118. Well,it depends 噢，这得看情况。 119. We"re all for it. 我们全都同意。120. What a good deal！ 真便宜！121. What should I do？ 我该怎么办？122. You asked for it！ 你自讨苦吃！123. You have my word. 我保证。 124. Believe it or not！ 信不信由你！125. Don"t count on me.别指望我。126. Don"t fall for it！ 别上当！127. Don"t let me down. 别让我失望。 128. Easy come easy go. 来得容易，去得快。129. I beg your pardon. 请你原谅。 130. I beg your pardon？ 请您再说一遍（我没有听清）。131. I"ll be back soon. 我马上回来。 132. I"ll check it out. 我去查查看。133. It"s a long story. 说来话长。 134. It"s Sunday today. 今天是星期天。135. Just wait and see！ 等着瞧！136. Make up your mind. 做个决定吧。 137. That"s all I need. 我就要这些。138. The view is great. 景色多么漂亮！139. The wall has ears. 隔墙有耳。 140. There comes a bus. 汽车来了。141. What day is today？ 今天星期几？142. What do you think？ 你怎么认为？143. Who told you that？ 谁告诉你的？144. Who"s kicking off？ 现在是谁在开球？145. Yes,I suppose So. 是的，我也这么认为。 146. You can"t miss it 你一定能找到的。147. Any messages for me？ 有我的留言吗？148. Don"t be so modest. 别谦虚了。 149. Don"t 。

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答案是正确的。E=BLV计算的是瞬时值，在瞬时取极限是，往往是把图形作为矩形求面积，故在dt时间内，三角形中的ds是梯形，但由于dt无穷小，故可取矩形面积近似代替。如果用变化率方法，如下：时间t后，s=1/2at^2,dt后，面积S=stanθ*(dtv)=s*(dtat),E=(SB)/dt=1/2a^2t^3tanθ.。原答案无误