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CRC32 自包含退化现象分析

我的好友 fuzhe 在阅读 LevelDB 源码时,发现了一个有趣的细节:系统在存储 CRC 校验码时,并不直接使用计算出的值,而是要先做一个看似"多余"的 mask 操作。这个操作包括右旋转 15 位和加上一个神秘的常数 0xa282ead8ul。 代码注释提到这是为了解决"对包含嵌入式 CRC 的字符串计算 CRC 是有问题的",但到底什么问题?为什么位操作能解决它?这个设计背后隐藏着什么原理? 今天我们带着这些疑问,开始一场 CRC 的探索之旅。一步步揭开 CRC 的数学本质,理解"自包含退化"现象,最终看到 LevelDB 工程师们如何用优雅的数学技巧解决了这个深刻的问题。 什么是 CRC:从自然数除法到校验码 传输数字 1234 时,如何检测错误?用除法取余数: 1234 ÷ 97 = 12 余 70 余数 70 就是 1234 的指纹。 校验原理: 发送:数据=1234, 校验=70 接收:重新计算 received % 97 的余数 余数不是 70 → 检测到错误 判断收到的消息正确性的方式是: 接收到:数据=1234, 校验=70 1. 计算 1234 % 97 = ...

# 一行代码引发 12G 内存 5 分钟爆仓!SeaTunnel Kafka 连接器"内存溢出"元凶抓到了

转载 | 滑思眉Philip 问题背景 在Apache SeaTunnel 2.3.9版本的Kafka连接器实现中,存在一个潜在的内存溢出风险。当用户配置流式作业从Kafka读取数据时,即使设置了读取速率限制(read_limit.rows_per_second),系统仍可能出现内存持续增长直至OOM(Out Of Memory)的情况。 问题现象 用户在实际部署中观察到以下现象: 在8核12G内存的SeaTunnel Engine集群上运行Kafka到HDFS的流式作业 虽然配置了read_limit.rows_per_second=1的速率限制,但内存使用量在5分钟内从200MB飙升至5GB 停止作业后内存不释放,恢复作业后内存继续增长直至OOM 最终导致worker节点重启 根本原因分析 通过代码审查发现,问题根源在于KafkaSource类的createReader方法中,elementsQueue被初始化为无界队列: elementsQueue = new LinkedBlockingQueue<>(); 这种实现方式存在两个关键问题: 队列无界:LinkedBl...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。