offset

一篇文章主要是关于整体架构以及用到的软件的一些介绍，这一篇文章是对各个软件的使用介绍，当然这里主要是关于架构中我们agent的实现用到的内容 关于zookeeper+kafka 我们需要先把两者启动，先启动zookeeper,再启动kafka 启动ZooKeeper:./bin/zkServer.sh start 启动kafka:./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties 操作kafka需要安装一个包：go get github.com/Shopify/sarama 写一个简单的代码，通过go调用往kafka里扔数据： package main import ( "github.com/Shopify/sarama" "fmt" ) func main() { config := sarama.NewConfig() config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner config.Producer.Return.Successes = true msg := &sarama.ProducerMessage{} msg.Topic = "nginx_log"

前言 Kafka具有存储功能，默认保存数据时间为7天或者大小1G，也就是说kafka broker上的数据超7天或者1G，就会被清理掉。这些数据存放在broker服务器上，以log文件的形式存在。 准备工作 topic 我添加了一个topic名字为demo1。为了方便观察，它只有一个分区，一个副本。 kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/kafka1 --desc --topic demo1 producer 通过producer推送了11条数据 kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic demo1 日志 log的路径配置在conf/server.properties配置文件中，我的日志路径配置在log1文件夹下。log文件的命名那一长串0，是这个日志文件的offset位置。当日志文件达到时间或者大小的上限时，就会生成下一个日志文件，命名的就是下一个offset位置了。 查看日志内容 log日志文件是二进制文件，无法通过文本查看，但是可以通过kafka.tools.DumpLogSegments类的方法，可以查看日志的内容。 bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files .

1. Kafka 　　 1. 简介 　　　　Kafka 是一种分布式的、分区的、多副本的基于发布／订阅的消息系统。它是通过 zookeeper 进行协调，常见可以用于 web/nginx 日志、访问日志、消息服务等。主要应用场景为：日志收集系统和消息系统。 　　　　Kafka 的主要设计目标如下： 　　　　　　1. 以时间复杂度为 O(1) 的方式提供持久化能力，即使对 TB 级别以上的数据也能保证常数时间的访问性能。 　　　　　　2. 高吞吐率，即使在十分廉价的机器上也能实现单机支持每秒 100K 条消息的传输。 　　　　　　3. 支持 Kafka Server (即 Kafka 集群的服务器)间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个 partition 内的消息顺序传输。 　　　　　　4. 同时支持离线数据处理和实时数据处理 　 　2. Kafka 架构 　　　　如上图所示，一个 Kafka 集群由若干producer、若干consumer、若干broker，以及一个zookeeper集群所组成。Kafka通过zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在consumer group发生变化时进行rebalance。producer使用push模式将消息发布到broker，consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。 　　　　Kafka名词解释： 　

Kafka工作流程分析 写入方式 producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。 分区（Partition） Kafka集群有多个消息代理服务器（broker-server）组成，发布到Kafka集群的每条消息都有一个类别，用主题（topic）来表示。通常，不同应用产生不同类型的数据，可以设置不同的主题。一个主题一般会有多个消息的订阅者，当生产者发布消息到某个主题时，订阅了这个主题的消费者都可以接收到生成者写入的新消息。 Kafka集群为每个主题维护了分布式的分区（partition）日志文件，物理意义上可以把主题（topic）看作进行了分区的日志文件（partition log）。主题的每个分区都是一个有序的、不可变的记录序列，新的消息会不断追加到日志中。分区中的每条消息都会按照时间顺序分配到一个单调递增的顺序编号，叫做偏移量（offset），这个偏移量能够唯一地定位当前分区中的每一条消息。 消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic是由一些Partition Logs(分区日志)组成，其组织结构如下图所示： 下图中的topic有3个分区，每个分区的偏移量都从0开始，不同分区之间的偏移量都是独立的

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直接上代码，以下两句代码直接可以改变其值 pre.GetComponent<Renderer>().material.SetTextureScale("_MainTex",new Vector2(tiling_X,tiling_Y)); pre..GetComponent<Renderer>().material.SetTextureOffset("_MainTex", new Vector2(offset_X, offset_Y)); 介绍一下Tiling和Offset的含义： offset：指明使用贴图的起始位置，取值范围为0-1 tiling：指明从offset位置处的大小区域，区域的取值范围一般为(-1,1)，超过的话部分会按比例生成新的区域拼接上原先的。 如果觉得不好理解，可以动动手，在运行的时候改变一下这个值看看有什么变化，就能更直接地明白这两个参数的含义。 来源： CSDN 作者： 菜菜ANY 链接： https://blog.csdn.net/qq_34421469/article/details/103473873