消息应答机制RabbitMQ具有生产者confirm机制以及消费者的消息应答机制ackKafka不具有应答机制消息的顺序rabbitMQ中，在一个队列里面，rabbitMQ的消息是严格顺序的，按照先进先出的则kafka中，在同一个partition中消息是有序的，但是生产者put到kafka中数据会分布在不同的partition中，所以总体是无序的吞吐量根据测试，RabbitMQ在不使用ACK机制

在Kafka中，发送消息的过程是异步的，即消息后不会立即得到发送结果。Kafka会将消息添加到发送缓冲区，并立即返回一个成功的响应。因此，Kafka并不会直接知道消息是否成功发送到了目标主题的分区。需要注意的是，Kafka的重试机制是有限制的。在重试过程中，如果达到了最大重试次数或者超过了最大重试时间，Kafka会放弃重试，并将消息标记为发送失败。

问题描述项目中使用了redis集群，但是生产上发现redisKey 80%都被分配到了同一个节点，导致该节点磁盘容量报警，其余节点闲置的情况问题定位项目中为了保持数据的准确性，当系统发送异常时使用了LUA脚本对本次请求的redis操作进行了批量回滚（可实现redis批量操作的原子性）LUA脚本仅支持对同一节点上的Key批量操作，所以redisKey使用了统一的前置{redisClusterPref

redis分布式锁原理：视频教程：https://edu.csdn.net/course/play/25604setEX命令：成功返回ok，失败返回nosetNX命令：成功返回1，失败返回0命令详解：https://www.runoob.com/redis/strings-setex.html场景说明：A、B线程同时通过setEX,setNX命令用同一个key去添加redis，...

Apache Commons DBCP：Apache Commons DBCP是一个流行的开源数据库连接池，它提供了一组可配置的参数来管理连接池的大小、最大活动连接数、最大空闲连接数等。Tomcat JDBC Pool：Tomcat JDBC Pool是Apache Tomcat服务器的官方数据库连接池，它提供了高性能和可靠性，并且与Tomcat服务器紧密集成。C3P0：C3P0是另一个常用的Ja

配置方式redis的部署方式有单节点部署、哨兵方式部署、集群方式部署3种方式各种配置方式可以去看xsd文件：redisson-1.1.xsd<xsd:element name="single-server"> // 单节点<xsd:element name="sentinel-servers"> // 哨兵<xsd:element name=...

配置文件spring-thread.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xsi:schemaLocation="

一：简单的写法每次使用都需要importtest.js如下：具体使用如下二：定义全局的工具类全局注册不需要import例子：现需定义ValidateUtil工具类utils/validate/index.js如下：utils/index.js如下：main.js如下：代码调用如下：...

两种方案：方案一，kafka topic 只设置一个partition分区方案二，producer将消息发送到指定partition分区解析：方案一：kafka默认保证同一个partition分区内的消息是有序的，则可以设置topic只使用一个分区，这样消息就是全局有序，缺点是只能被consumer group里的一个消费者消费，降低了性能，不适用高并发的情况方案二：既然kafka默认保证同一个p

kafka可以将一个topic（主题）从物理上分为一个或多个区partition，每个分区在物理上对应一个文件夹，以”topicName_partitionIndex”的命名方式命名，该文件夹下存储这个分区的所有消息(.log)和索引文件(.index)，这使得Kafka的吞吐率可以水平扩展生产者在生产数据的时候，可以为每条消息指定Key，这样消息被发送到broker时，会根据分区规则选择被存储到