Apache Kafka 2.8.0 发布
Apache Kafka 是一个分布式流平台,具有四个核心 API。借助这些 API,Kafka 可以用于以下两大类应用:建立实时流数据管道,可靠地进行数据传输,在系统或应用程序之间获取数据;构建实时流媒体应用程序,以改变系统或应用程序之间的数据或对数据流做出反应。
近日 Apache Kafka 2.8.0 正式发布,本次更新的显著变化如下:
- 增加描述群组 API;
- 支持 SASL_SSL 监听器上的相互 TLS 认证;
- JSON 请求/响应调试日志。
- 限制 broker 连接创建率;
- 主题标识符;
- 在 Connect REST API 中公开任务配置;
- 早期访问用一个自我管理的 Quorum 取代 ZooKeeper;
- 更新 Streams FSM,以表明错误状态的含义;
- 扩展 StreamJoined 以允许更多的 store 配置;
- 更加方便的 TopologyTestDriver construtors;
- 引入Kafka-Stream特有的未捕获异常 handler;
- 启动和关闭 Streams 线程的 API;
- 改进 TimeWindowedDeserializer 和 TimeWindowedSerde,以处理窗口尺寸;
- 改进 Kafka stream 中的超时和重试;
更多详情可查看:https://www.apache.org/dist/kafka/2.8.0/RELEASE_NOTES.html

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一文搞懂如何实现 Go 超时控制
为什么需要超时控制? 请求时间过长,用户侧可能已经离开本页面了,服务端还在消耗资源处理,得到的结果没有意义 过长时间的服务端处理会占用过多资源,导致并发能力下降,甚至出现不可用事故 Go 超时控制必要性 Go 正常都是用来写后端服务的,一般一个请求是由多个串行或并行的子任务来完成的,每个子任务可能是另外的内部请求,那么当这个请求超时的时候,我们就需要快速返回,释放占用的资源,比如goroutine,文件描述符等。 服务端常见的超时控制 进程内的逻辑处理 读写客户端请求,比如HTTP或者RPC请求 调用其它服务端请求,包括调用RPC或者访问DB等 没有超时控制会怎样? 为了简化本文,我们以一个请求函数 hardWork 为例,用来做啥的不重要,顾名思义,可能处理起来比较慢。 funchardWork(jobinterface{})error{ time.Sleep(time.Minute) returnnil}funcrequestWork(ctxcontext.Context,jobinterface{})error{returnhardWork(job) }复制代码 这时客户端看到的...
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Redisson3.15.4 已发布,这是一个 Java 编写的 Redis 客户端,具备驻内存数据网格(In-Memory Data Grid)功能,并获得了 Redis 的官方推荐。 此版本主要更新内容: Feature -添加了 sslProtocols setting Feature - 添加了 nameMapper setting Feature -getSigned(),setSigned(),incrementAndGetSigned(),getUnsigned(),setUnsigned(),incrementAndGetUnsigned()方法添加到RBitSet对象 Feature -updateEntryExpiration(),getWithTTLOnly()方法添加到RMapCache对象 Improvement - 如果没有指定 idleTime 和缓存大小,Spring Cache、MyBatis Cache、Hibernate Cache 实现应该从 Redis slave 读取数据 Fixed -ClusterConnectionManager.upD...
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