随着业务规模的不断的增大, 系统的复杂度也越来越高, 公司软件架构也进入到了分布式微服务的阶段, 在这样的情况下每一次请求都有可能跨越多个项目， 传统的日志监控方式无法满足调用链路追踪, 这就导致问题定位/诊断服务变得复杂。但是使用中发现xxl-job的日志是没有traceId的，只能根据线程id来筛选日志，且跨服务后的日志查不到了。通过增加以上类，即可实现traceId注入，同时也增加了统一日志

Kafka消息丢失的原因通常涉及多个方面，包括生产者、消费者和Kafka服务端（Broker）的配置和行为。下面将围绕这三个关键点，详细探讨Kafka消息丢失的常见原因，并提供相应的解决方案和最佳实践。总的来说，Kafka消息丢失是一个涉及多个环节的问题，需要从生产者、Broker和消费者三个层面综合考虑。通过合理的配置和策略，结合监控和及时的应对措施，可以大幅降低消息丢失的风险，确保数据在分布式

综上所述，Kafka 在发送端、存储端和消费端的一系列优化策略，使得它能够在大数据处理场景中展现出惊人的速度和性能。无论是构建实时数据管道、流处理应用还是大规模的消息系统，Kafka 都是一个可靠且高效的选择。希望通过这篇文章，能让您对 Kafka 为什么快有更深入的理解。

通常的数据同步中，如果数据量比较少的话可以直接全量同步，默认情况下，完整的检索结果集会将其存储在内存中。在大多数情况下，这是最有效的操作方式，并且由于 MySQL 网络协议的设计，因此更易于实现。但是如果数据量很大的话，全量同步需要大量的内存，如果内存不足的话则可能会导致内存溢出。