当前位置: 首页 > news >正文

《面试1v1》如何提高远程用户的吞吐量

🍅 作者简介:王哥,CSDN2022博客总榜Top100🏆、博客专家💪
🍅 技术交流:定期更新Java硬核干货,不定期送书活动
🍅 王哥多年工作总结:Java学习路线总结, 点击 突击面试
🍅 数十万人的面试选择: 面试说人话系列《面试1v1》

在这里插入图片描述

我是 javapub,一名 Markdown 程序员从👨‍💻,八股文种子选手。


《面试1v1》 连载中…


面试官: 嗨,候选人!听说你对 Kafka 吞吐量有一些见解?

候选人: 嗨,面试官!是的,我对这个话题有一些想法。你知道吗,Kafka 是一个强大的分布式消息系统,但是在处理远程用户时,我们需要一些技巧来提高吞吐量。

面试官: 哦,真的吗?那你能给我一些具体的例子吗?

候选人: 当然!一个简单的方法是通过调整 Kafka 的一些配置参数来提高吞吐量。比如,我们可以增加 fetch.max.bytes 参数的值,这样可以一次性获取更多的数据,减少网络传输的开销。

// 下面是一段示例代码,展示如何调整 `fetch.max.bytes` 参数// 设置 `fetch.max.bytes` 参数为 10MB
props.put("fetch.max.bytes", "10485760");

面试官: 哇,这个方法听起来很简单有效!还有其他的方法吗?

候选人: 当然!另一个方法是使用批量发送消息的方式来提高吞吐量。我们可以将多个消息打包成一个批次,然后一次性发送给 Kafka。这样可以减少网络传输的次数,提高效率。

// 下面是一段示例代码,展示如何使用批量发送消息// 创建一个 ProducerRecord 的列表
List<ProducerRecord<String, String>> records = new ArrayList<>();
records.add(new ProducerRecord<>("topic", "key1", "value1"));
records.add(new ProducerRecord<>("topic", "key2", "value2"));
records.add(new ProducerRecord<>("topic", "key3", "value3"));// 批量发送消息
producer.send(records);

面试官: 这个批量发送消息的方法听起来很实用!还有没有其他的技巧?

候选人: 当然还有!我们还可以通过增加分区数来提高吞吐量。每个分区都可以并行处理消息,增加分区数可以增加并行处理的能力,从而提高整体吞吐量。

// 下面是一段示例代码,展示如何增加分区数// 创建一个新的 topic,并设置分区数为 10
NewTopic newTopic = new NewTopic("topic", 10, (short) 1);
adminClient.createTopics(Collections.singleton(newTopic));

面试官: 哇,这个方法听起来很厉害!有没有其他的建议?

候选人: 当然!除了上述方法,我们还可以考虑优化消费者的配置,比如增加 max.poll.records 参数的值,这样可以一次性获取更多的消息,提高消费者的处理能力。

// 下面是一段示例代码,展示如何增加 `max.poll.records` 参数的值// 设置 `max.poll.records` 参数为 100
props.put("max.poll.records", "100");

面试官: 太棒了!你给出的这些方法都很实用。谢谢你的分享!

候选人: 不客气,我很高兴能与你分享这些方法。希望这些技巧能帮助你提高 Kafka 的远程用户吞吐量。如果你还有其他问题,我随时都可以回答!

在这里插入图片描述

最近我在更新《面试1v1》系列文章,主要以场景化的方式,讲解我们在面试中遇到的问题,致力于让每一位工程师拿到自己心仪的offer,感兴趣可以关注JavaPub追更!


《面试1v1》 连载中…


🎁目录合集:

Gitee:https://gitee.com/rodert/JavaPub

GitHub:https://github.com/Rodert/JavaPub

http://javapub.net.cn

http://www.lryc.cn/news/98550.html

相关文章:

  • 论文笔记--Distilling the Knowledge in a Neural Network
  • Mac上安装sshfs
  • MQ公共特性介绍 (ActiveMQ, RabbitMQ, RocketMQ, Kafka对比)
  • 灵雀云Alauda MLOps 现已支持 Meta LLaMA 2 全系列模型
  • 技术方案模版
  • 【Linux命令200例】cut强大的文本处理工具
  • 《论文阅读》具有特殊Token和轮级注意力的层级对话理解 ICLR 2023
  • C# 定时器封装版
  • 前端学习——Vue (Day4)
  • 如果你是一个嵌入式面试官,你会问哪些问题?
  • 学习笔记十三:云服务器通过Kubeadm安装k8s1.25,供后续试验用
  • 【Maven】Maven配置国内镜像
  • ChatGPT有几个版本,哪个版本最强,如何选择适合自己的?
  • pg_standby备库搭建
  • RNNLSTM
  • 到底什么是前后端分离
  • 【React】精选5题
  • MUR2080CT- ASEMI二极管的特性和应用
  • 安全测试国家标准解读——资源管理和内存管理
  • 3D元宇宙游戏,或许能引爆新的文娱消费增长点
  • (学习笔记-IP)IP基础知识
  • 神经数据库:用于使用 ChatGPT 构建专用 AI 代理的下一代上下文检索系统 — (第 2/3 部分)
  • 一文6个概念从0到1带你成功入门自动化测试【0基础也能看懂系列】
  • C++OpenCV(5):图像模糊操作(四种滤波方法)
  • 关于质数筛——数论
  • Spring Boot 应用程序生命周期扩展点妙用
  • 【Nodejs】操作mongodb数据库
  • SQL-每日一题【619.只出现一次的最大数字】
  • 紫光FPGA试用--软件篇
  • PDF添加水印以及防止被删除、防止编辑与打印