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为了便于理解kafka，先了解一下消息队列以及通讯模式。首先先了解两个名词

  • 数据生产者 产生数据的程序或服务
  • 数据消费者 处理数据的程序或服务

消息队列

简单的说就是个数据集散地，数据生产方把数据放到消息队列，然后消费方从队列中获得数据进行处理。
我们把消息队列比作超市，超市的供货商就相当于数据生产者，超市顾客就是数据消费者了。

使用消息队列可以让我们解决三大问题

解耦

假设没有超市，我们买菜直接从供货商手里买的话，我们如果要买不同的菜就需要联系好多的供货商。每个供货商又要给很多人供货，这是很麻烦的。超市的出现就解决了这个麻烦，所有的供货商只需要把才运送到超市这一个地方，顾客也只需要去超市这一个地方。就可以买到很多菜。
数据也是一样的，不同用户的数据都进入消息队列，然后服务，只需要从队里中获取数据进行处理就可以了。

异步

没有超市的情况下，我们跟供货商买东西，要两个人都有时间才可以，供货商没时间送货，或者消费者没时间在家接货都无法达成交易。但是有了超市，供货商不用等消费者在家，消费者也不用等供货商有时间送货。大家都是随时去超市购买即可。
数据也一样，数据生产方随时可以产生数据，而不用担心处理数据的服务是否空闲，服务也不用立即对请求进行应答。如果服务异常退出了，等再次启动后可以消息队列中获取数据进行处理。

削峰

没有超市的情况下，如果我们买了10种菜，供货商同时到了，很有可能你拿不了。方路边？万一丢了怎么办呢。有了超市就可以一次买一点多次购买多方便。
数据也一样，最容易出现这种情况的就是秒杀，大量的数据同一时间汇入，这时候很容易让服务崩掉。有了消息队列，咱们就可以轻松化解了，所有的数据先进入消息队列。后台服务从队列中获取数据处理。

通讯模式

点对点模式

前面介绍消息队列举的例子中，都是顾客主动去超市购买商品，这种方式，我们称之为点对点方式。这种模式消费者需要主动获取数据，好处是比较灵活。缺点也很明显，数据消费者或许消息不够及时。有可能你去买菜的时候，菜已经卖没了。

发布订阅模式

为了让消费者买到好的菜，超市推出了送货上面服务，供货商将菜送来的时候，超市会把菜打包好送到您手里。这样就不会买不到菜了。
这种主动送达的方式叫做发布订阅模式，数据发送到消息队列时。消息队列会主动把数据推送给数据消费者。

kafka

消息队列软件有很多种，kafka就是其中的一种。它是Linkedin公司开发，现在已经贡献给了apache基金会。kafka的创始人还在kafka的基础上，开发了好多周边软件，用于数据流转处理。如kafka connect等

kafka启动后默认使用9092端口，想这个端口发送信息，kafka就可以收到了。为了便于操作，kafka自带有Producer和Consumer的命令行工具用于简单测试

使用kafka必须先了解一下kafka的几个关键术语。

Producer

Producer即生产者，消息的产生者，它将消息发送到kafka中。安装包内有命令行工具，在java、python、php等语言也都有响应的sdk。使用Producer对象可以将消息发送到kafka服务。发送服务时会指定Topic。

Message

消息即数据，生产者发送一次数据，会产生一条消息。

Topic

消息主题，可以理解为消息分类。比如订单业务用order，订单服务就可以只接收order topic下的消息进行处理，这是非常方便的。避免了接收无用的消息。

Partition

Topic的分区，可以理解为文件夹，当数据特别多的时候如果把数据再次进行归类存储，可以有效的提高读写效率。比如有一万个文件，放在一个文件夹中查找就比较慢，如果按照哈希分散到a-z的26个文件夹中，那每个文件夹中存储的文件数量就是1/26。当我们发现要查找的文件第一个字母是a，就直接去a文件夹下。这样就提高了查找速度。

Broker

kafka实例，可以简单理解为kafka的消息容器。每个kafka集群内的broker都有一个不重复的编号。每台服务器上可以有一到多个kafka实例，为了便于理解，我们假设一台服务器上有一个kafka实例。这样你也可以理解为一个broker等于一台服务器。

Replication

topic的副本，他存放在kafka实例（broker）上。注意一下几点

  • 在kafka中默认副本的最大数量是10个
  • 副本的数量不能大于Broker的数量
  • follower和leader绝对是在不同的机器，同一机器对同一个分区也只可能存放一个副本（包括自己）。
    这样当主分区(Leader Partition)出现故障挂掉的时候，其中一份副本会转正为主分区，让业务可以正常使用

Consumer

消费者，即消息的消费方，是消息的出口。安装包内有命令行工具，在java、python、php等语言也都有响应的sdk。使用Consumer对象可以接收或获取kafka中的数据。

Consumer Group

我们可以将多个消费者组成一个消费者组，一个topic可以被多个消费组消费。但是消费组中多人同时消费一个topic时，每个分区只能有一个人消费。消费组中的消费者数量不要超过这个topic的Partition数量

场景举例

咱们有5台服务器，每台服务器一个kafka实例（broker）。
这时候我们设置副本数量要小于5（1是主分区，剩余4个borker可用作副本），我们设置为4
假设咱们设置分区（Partition）数是10

生产了个order的topic，我们有系统A和系统B都会用到订单数据。

系统A用 group-A消费者的数量不能超过5，如果超过了，会有一个消费这始终借不到数据。group-A中每个消费者都从各自的分区（Partition）中获取数据，他们每个人的数据是不重复的。
系统B如果使用group-A，那么它消费的一些数据，系统A会无法消费。因此如果想要两个系统都获得完整的数据。就需要系统B更换分组，比如使用group-B。这样两个系统互不干扰，都可以拿到消息队列中的全部数据。

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python的异常对称相比java或php简单了很多，对象中的信息很少，只有简单的错误输出。这在开发过程中是无法满足使用需求的。我们还需要更多的错误信息，比如错误发生在哪一行，具体的错误信息是什么。这就需要获取错误堆栈信息。下面简单记录一下常用的集中异常处理。

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application.properties配置中文乱码问题

删除现有的文件，设置idea。setting->editor->file encodings 将Global Encoding Project Encoding Default encoding for properties files都设置成utf-8.并且勾选Transparent native-to-ascii conversion

多配置时spring.profiles.active=dev不生效

如果只有application.properties和application-dev.properties这两个文件，是不行的，需要在增加一个文件比如application-prod.properties。
只有配置文件多余2个才会生效

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alias用法

  • alias只能用在location块中
  • 可以配置文件
  • 可以配置目录

代理特定文件

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location = /market-api/bm/44O1jrDWhJ.txt {
                alias /var/www/wechat/44O1jrDWhJ.txt;
        }

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websocket用于聊天类场景再好不过了。平时链接websocket需要指定ip和端口，但如果需要用nginx做转发，将请求发送到websocket服务，这时候就需要升级协议了。

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location /member-api/websocket {
                proxy_pass http://localhost:7005;
                proxy_http_version 1.1;
                proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
                proxy_set_header Connection "Upgrade";
        }

就是这么简单，指定

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proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
proxy_set_header Connection "Upgrade";

让协议升级就可以了

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小白的故事

本故事纯属虚构，如有雷同，^0^那可太巧了

吃过早饭，早早来到办公室。今天办公室和往常好像不一样。小白的工位旁边做了个人。好面生啊。

“你好”，小白主动上前打招呼。
“你好，我是新来的。老大说让我跟你一组，以后我就跟你混了。”，新同事回答
“我叫小白，你叫什么啊？”，小白问道
“我叫小菜” 新同事回答
…
小白和小菜聊得很投缘。
上班时间到了，第一件事就是带领小菜熟悉项目。
“这是我u盘，把项目拷贝给我一份吧，我熟悉一下项目”，小菜说道，把u盘递给了小白

“不需要拷贝，现在都用git了，直接用git clone一份就可以了”，小白说着把u盘还给小菜

“这样啊，好高端”，小菜呵呵一笑

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起因

最近做小程序直播，为了简单测试需要用到live-player播放一个flv文件。服务器上用的nginx。把flv文件放到目录下访问，居然无法播放。查看了一下配置才发现，nginx不支持flv，需要响应的插件。

初次安装

如果是编译安装的非常简单，只需要在configure时添加--with-http_flv_module就可以了。

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$ ./configure  --with-http_flv_module 
$ make && make install

专业就安装完成了。

对已安装的nginx，添加模块

如果已经安装过nginx，比如使用apt或yum安装过了。该怎么办呢？

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