禁忌搜索是一种可以用于解决组合优化问题的启发式算法，通过引入记忆机制跳出局部最优，避免重复搜索。该算法从一个初始解开始，通过邻域搜索策略来寻找当前解的邻域解，并在邻域解中选择一个最优解作为下一次迭代的当前解，为了避免算法陷入局部最优，引入禁忌表来记录已经访问过的操作，禁止算法在一定迭代次数内再次选择这些被禁忌的操作，另外算法可以设置一些特赦条件，使得被禁忌的操作可以解除禁忌，从而探索更优的解空间。

Gurobi是一款强大的商业数学规划求解器，用于解决线性规划（LP）、整数规划（IP）、混合整数规划（MIP）、二次规划（QP）、非线性规划（NLP）等各种优化问题。它具有高效的求解算法、丰富的功能和友好的用户界面，被广泛应用于学术界和工业界。Gurobi采用了最先进的优化算法和技术，具有出色的求解速度和效率。它能够处理大规模、复杂的数学规划问题，并在较短的时间内找到最优解或接近最优解。Gurob

模拟退火算法是一种基于概率的启发式优化算法，用于解决大规模组合优化问题，其灵感来源于金属退火过程中的物理现象。其基本原理是从一个初始解开始，然后在当前解的邻域内随机生成一个新解，如果新解的目标函数值优于当前解，那么就将新解作为当前解，如果新解的目标函数值比当前解差，那么以一定的概率选择新解，这个概率随着算法的进行而逐渐降低，类似于退火过程中温度逐渐降低，物质逐渐趋于稳定状态，通过这种方式算法可以在

YARN是Hadoop集群的资源管理和调度系统，它负责为各种分布式计算任务分配和管理资源,包含以下组件：ResourceManager，NodeManager，ApplicationMaster， Container。

本文主要从源码角度讲解了消息的发送条件，生产者对broker发送回来的响应处理，生产者对于超时/异常/长时间未处理的消息批次是怎么处理的，以及kafka对于粘包拆包问题的解决方法。下章将从源码角度分析服务端的整体架构。

本文主要讲解了线程添加消息(append()方法源码)到RecordAccumulator的源码流程，以及在添加的过程中所涉及到内存的申请与释放的源码分析，最后介绍了RecordAccumulator通过CopyOnWriteMap实现的batches,从而实现了读写分离与高并发读的能力。下一章将从源码角度详细介绍Broker是如何处理生产者发送过来的消息。