开发技巧

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橙序员

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以下是开发技巧相关的文章

2022-07-27
KAFKA 简单介绍 Kafka是一个消息队列系统，提供了发布和订阅、容错存储和消息处理功能。核心API包括producer API、consumer API、streams API和connector API。消息以topic的形式发布，并在不同的分区中保存，每个分区都有唯一的偏移量。消费者通过消费者组来订阅消息，可以实现队列和发布-订阅两种模型。Kafka集群由多个代理（Broker）组成，消费者可以从Broker拉取消息。与传统消息系统相比，Kafka具有更强的顺序保证和负载均衡功能，可以实现并行处理和顺序消费数据，提高系统性能和可靠性。
- 2022-07-27
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2022-07-27
KAFKA 生产者&消费者配置详解本文详细介绍了Kafka生产者的配置属性，包括配置名称、描述、类型、默认值、有效值和重要性。其中包括了连接属性、序列化器、消息确认数、内存大小、数据压缩类型、重试次数、SSL相关配置、批量大小、客户端id等。通过配置这些属性，可以控制生产者与Kafka集群的连接、消息发送的可靠性、性能优化以及安全性等方面。建议用户在使用Kafka生产者时根据实际需求配置这些属性，以达到最佳的生产者性能和消息传递效果。
- 2022-07-27
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2022-07-20
【leetcode】刷题笔记-数据结构篇数据结构两数之和问题是一个经典的哈希表应用案例，通过使用哈希表可以将寻找目标值的时间复杂度从O(N)优化为O(1)，在给定整数数组和目标值后，可以快速找到和为目标值的两个整数的数组下标。罗马数字转整数涉及罗马数字的规则和映射，通过哈希表存储罗马字符和对应数值的映射关系，实现将罗马数字转换为整数的功能。存在重复元素问题通过哈希表判断数组中是否存在重复元素，将每个元素插入哈希表，并在插入时检查是否已存在，来确定是否有重复元素。两数相加问题则是链表的数值相加运算，需要逆序存储每位数字，并考虑进位的情况，最终返回表示和的链表。这些问题都充分展示了哈希表在解决数据结构问题中的灵活应用。
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2022-07-19
ELASTIC SEARCH分页查询探究本文总结了在使用Elasticsearch进行分页查询时的三种方式：from + size分页、scroll分页和search after分页。其中，from + size适合数据量不大的情况，但在深度分页时效率低下，可能导致集群崩溃；scroll分页适用于全量读取数据的后台任务，不适合实时场景；search after方式在es5.x版本后出现，更好地解决了scroll的缺点，适合实时请求和高并发场景。作者建议根据实际情况选择合适的分页方式，同时指出在使用from + size分页时需要注意使用collapse和aggregation函数来优化查询效率，并指出了具体的代码示例。文章还介绍了如何根据时间范围截取索引和获取索引分片等技巧。
- 2022-07-19
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2022-07-19
ELASTIC SEARCH的简单介绍和使用 Elasticsearch是一个分布式、可扩展、近实时的搜索与数据分析引擎，底层使用了Lucene。ES集群由数据节点和主节点构成，数据节点负责存储数据，主节点负责管理集群。ES支持分片和副本，倒排索引提高了搜索速度。ES客户端包括Jest client、Rest client、Transport client、Node client，各有优缺点。Spring Boot集成ES需要根据版本匹配，spring data elastic search提供了方便的查询模块。总的来说，ES是一种强大的全文搜索引擎，适用于处理大规模数据的搜索和分析工作。
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