Super B

非常通俗易懂的计算机科普书，也可以作为计算机组成原理这门课程的“下饭菜”，让计算机专业的学生也能轻松“下咽”这门隐晦难懂，枯燥无味的专业课。不仅如此，这部剧也能帮你更好地理解C语言程序设计，操作系统等相关概念。

最近对心理学入迷了，准确点说是一直有兴趣，现在则是要深挖坑

给四星不是因为文笔流畅，也不是因为它好看，纯粹是因为tm它的梗令我特想笑。 一本能带来欢乐的剧集

这本关于Kafka的书写得非常详尽，很多底层细节和原理都分析得很透彻，对比市面上不同产品的技术方案，总结出各种实现的优缺点，做到触类旁通，对于一些可能在业务场景中需要但是Kafka本身没有的功能，编剧都提出了相应的解决方案。 producer：生产者，生成消息。 consumer：消费者，消费消息。 broker：存储和管理消息的节点。 topic：主题，消息的一级分类。 partition：分区，一个主题有多个分区，每一个分区对应一个Log日志根剧集列表。 replica：副本，一个分区有多个副本，每一个副本对应一个Log日志分段。每一个分区有一个leader副本，有多个follower副本，读写发生在leader副本，follower只作备份。为了负载均衡，不同分区的leader副本会尽可能地分布在不同的broker上。 Kafka集成了zookeeper作为协调服务，易于动态扩展，批量发送、顺序读写、零拷贝、页缓存等技术，使他具备高吞吐量的特性，消息存储在磁盘上实现持久性，消息传输重试和确认机制、幂等和事务、分区多副本确保了可靠性，时间轮与delayQueue结合，在大量分布式定时任务的条件下，保证了精确性同时，又保证了性能。 Kafka生产者发送消息 指定要发送的Topic，还可以指定Key。 Key是用来指定消息的键，它不仅是消息的附加信息，还可以用来计算分区号进而可以让消息发往特定的分区。前面提及消息以主题为单位进行归类，而这个key可以让消息再进行二次归类，同一个key的消息会被划分到同一个分区中。 Kafka的消费者与消费组 一个消费者可以订阅一个或多个主题。 每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者。 假设目前某消费组内只有一个消费者 C0，订阅了一个主题，这个主题包含 7 个分区：P0、P1、P2、P3、P4、P5、P6。也就是说，这个消费者C0订阅了7个分区。 此时消费组内又加入了一个新的消费者C1，按照既定的逻辑，需要将原来消费者C0的部分分区分配给消费者C1消费。消费者C0和C1各自负责消费所分配到的分区，彼此之间并无逻辑上的干扰。 紧接着消费组内又加入了一个新的消费者C2，消费者C0、C1和C2各自负责消费所分配到的分区。 消费者与消费组这种模型可以让整体的消费能力具备横向伸缩性，我们可以增加（或减少）消费者的个数来提高（或降低）整体的消费能力。对于分区数固定的情况，一味地增加消费者并不会让消费能力一直得到提升，如果消费者过多，出现了消费者的个数大于分区个数的情况，就会有消费者分配不到任何分区。 Kafka的幂等性 Producer在生产发送消息时，难免会重复发送消息。Producer进行retry时会产生重试机制，发生消息重复发送。而引入幂等性后，重复发送只会生成一条有效的消息。 Kafka的事务 Kafka中的事务是指一系列的Producer生产消息和消费消息提交Offsets的操作在一个事务中，即原子性操作。对应的结果是同时成功或者同时失败。 需要与数据库中事务进行区别，操作数据库中的事务指一系列的增删查改，对Kafka来说，操作事务是指一系列的生产和消费等原子性操作。

虽然Rufa Mae Quinto的书调调不尽相同，但怎奈本大神喜欢，还是很感叹编剧的脑洞的，持续关注。

四刷天火，精彩依旧，很喜欢主角一开始的等级，像类似这样的主角，我找不到，它是独一无二的。希望三少以后能继续写，或者在其他地方把天火也接上

曾经听老辈儿讲起过，当年两个日本鬼子就能控制一个村几百口子，言听计从，一度难以置信。看到书中讲八国联军进京的时候，还有人主动带路，心里想的多是这是家天下，与我何干，同样难以理解。这要是搁着现在，00后小粉红都可以让鬼子有去无回的嘛。。