Kafka消费者消费数据的速度是非常快的，但如果由于处理Kafka消息时，由于有一些外部IO、或者是产生网络拥堵，就会造成Kafka中的数据积压（或称为数据堆积）。如果数据一直积压，会导致数据出来的实时性受到较大影响。

分布式锁就要考虑锁的续期、释放、可重入、互斥等问题。Redisson这个客户端是目前最完美的一种方案，它在内部可以对锁进行自动续期，程序执行结束、发生异常或者整个应用挂掉都可以释放锁，可重入和互斥也都处理的很好。有Redisson了，我们没必要自己手写分布式锁了，手写的分布式锁不如Redisson考虑的全面的。

的配置，可以设置最少的从节点数量以及缩短主从数据同步的延迟时间，达不到要求就拒绝请求，就可以避免大量的数据丢失。，就像大脑分裂了一样，这样会导致客户端还在老的主节点那里写入数据，新节点无法同步数据，，所以通过选举的方式提升了一个从节点为主，这样就存在了两个master。会将老的主节点降为从节点，这时再从新。表示数据复制和同步的延迟不能超过。集群脑裂是由于主节点和从节点和。

redis有两中数据持久化的方法，RDB和AOF。其中的AOF技术是相对RDB几乎实时去实现数据指令的一个持久化，将每一个数据操作指令以日志追加形式写入aof文件里面，但是如果一直追加有可能导致aof文件过大，造成IO性能的问题，为解决这个aof文件过大问题，redis设计出AOF重写机制。

所谓的大key问题是某个key的value比较大，所以本质上是大value问题。大Key问题的坏处最典型的就是阻塞线程，并发量下降，导致客户端超时，服务端业务成功率下降。命令该命令可以列出Redis中大小最大的key。这个命令只在Redis 4.0或更高版本中可用。2.Redis内置命令对目标Key进行分析STRING类型：执行命令，返回对应Key的value的字节数。LIST类型：执行命令，返回

此时，如果有新的数据写入，就会覆盖数组中的旧数据。不过，旧的数据只要是绿色的，说明是已经被同步到slave的数据，即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。棕色框中的红色部分，就是尚未同步，但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复，需要同步，却发现自己的offset都没有了，无法完成增量同步了。slave与master的offset之间的差异，就是salve需要增量拷贝的数据了。

我本来想要 后端接收前端表达，通过@requestBody去接收数据，但是显示415：Unsupported Media Type，查找很多资料后发现，如果需要表单和文件一起上传，不能用RequestBody注解。

Nginx的locaiton作⽤是根据⽤户请求的URI不同，来执行不同的应用。针对用户请求的网站URL进行匹配，匹配成功后进行对应的操作。正则表达式解释匹配符匹配规则优先级精确匹配1^~以某个字符串开头，不做正则2~*正则匹配3/blog/匹配常规字符串，有正则就优先正则4通⽤匹配，不符合其他location的默认匹配5。

消费者注解/*** 消费者注解*/@Component处理器注解/*** 处理器注解，不同的类型使用不同的注解标准*/@Component监听注解/*** 监听注解*//*** group-name是关联到流的消费者组的名称。*//*** consumer-name是客户端用于在消费者组内标识自己的字符串*//*** 读取未ack*//*** topic 模式，主题订阅*/TOPIC(),/**

Jenkins 是一款流行的开源持续集成（Continuous Integration）工具，广泛用于项目开发，具有自动化构建、测试和部署等功能。官网：。Jenkins的特征：开源的 Java语言开发持续集成工具，支持持续集成，持续部署。易于安装部署配置：可通过 yum安装,或下载war包以及通过docker容器等快速实现安装部署，可方便web界面配置管理。消息通知及测试报告：集成 RSS/E-m