物理：TW-1物理天平读数精确到几位和WL-1物理天平读数精确到几位长啥样？这两种天平有什么区别？谢谢！

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-12 13:53 标签： 物理天平读数精确到几位

(1) 消息中间件的两种实现模式

  1. 点对点模式：消息的生产和消费者均只有一个，消息由生产者将消息发送到消息队列(queue)中，然后消息消费者从队列中取出消息进行消费，消息被取出后，queue中不再保存该消息。

  2. 发布订阅模式：消息的生产和消费者可能有多个，使用主题(Topic)来对消息进行分类，生产者将消息发送到主题，多个消费者均可以对这个主题进行消费。类似于对多个消费者做广播。

    常见的消息中间件Active MQ, Rabbit MQ , Kafka中，只有Active 完全实现了上述JMS的规范，Kafka则通过消费组和主题分区的方式让发布订阅模型同时也具有了点对点模式的消息收发能力。事实上没有完全按上述JMS规范设计Rabbit MQ，和Kafka反而更优秀，其中Kafka在完全按照分布式的思想来设计的，在大数据和高可用上有着天然优势。

使用Kafka作为消息中间件，我们需要涉及到包括 Kafka集群, 分布式协调中心(Zookeeper), 生产者, 消费者 在内的四个部分对象。它们协同工作，让消息高吞吐高可靠的存储和流通。如下图

左图简单来讲就是，消息生产者在Kafka集群上订阅主题后，可以并发的向集群发送消息，Kafka集群接受到消息会按机制将消息存在不同的分区，存哪个分区可以由生产者指定，如果生产者未指定则按key来hash或者采用round robin的方式保存保存。

中间的图是一个左右两图总体概括。

右图来自kafka官网，旨在说明kafka的消费都是以消费组的方式来消费，即使不指定也会默认创建一个消费组，不同的消费组对同一个主题的消费相互独立,同一消费组内不同消费者不能重复消费某一分区，两种极端的情况就是：

  1. 若消费组内消费者数量和分区数量相同，则每个消费者各自消费一个分区,一个分区一个消费者

  2. 若消费组内只有一个消费者，则该消费者需要消费所有分区，因为主题的完整消息时各分区消息的总和

    假如主题分区数为 N，消费组内消费者数量为 M，且M > N ，可以肯定是组内有 M - N 个消费者无法消费主题。

  1. 消息传输：即用作消息中间件

  2. Kafka 最早就是用于重建用户行为数据追踪系统的。很多网站上的用户操作都会以消息的形式发送到Kafka 的某个对应的topic 上。这些点击流蕴含了巨大的商业价值， 事实上，目前就有很多创业公司使用机器学习或其他实时处理框架来帮助收集并分析用户的点击流数据。鉴于这种点击流数据量是很大的， Kafka 超强的吞吐量特性此时就有了用武之地

  3. 很多企业和组织都需要对关键的操作和运维进行监控和审计。这就需要从各个运维应用程序处实时汇总操作步骤信息进行集中式管理。在这种使用场景下，你会发现Kafka 是非常适合的解决方案，它可以便捷地对多路消息进行实时收集，同时由于其持久化的特性，使得后续离线审计成为可能。

  4. 这可能是Kafka 最常见的使用方式了一一日志收集汇总解决方案。每个企业都会产生大量的服务日志，这些日志分散在不同的机器上。我们可以使用Kafka 对它们进行全量收集，井集中送往下游的分布式存储中（比如HDF S 等） 。比起其他主流的日志抽取框架Kafka 有更好的性能，而且提供了完备的可靠性解决方案，同时还保持了低延时的特点。

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