weixin_43128574的博客

在本地搭建svn版本管理工具所依赖的安装包，主要包括svn客户端和服务端以及一个汉化包

持续集成的目的，就是让产品可以快速迭代，同时还能保持高质量。它的核心措施是，代码集成到主干之前，必须通过自动化测试。只要有一个测试用例失败，就不能集成。

1/kafka是一个分布式的消息缓存系统 2/kafka集群中的服务器都叫做broker 3/kafka有两类客户端，一类叫producer（消息生产者），一类叫做consumer（消息消费者），客户端和broker服务器之间采用tcp协议连接 4/kafka中不同业务系统的消息可以通过topic进行区分，而且每一个消息topic都会被分区，以分担消息读写的负载 5/每一个分区都可以有多个副本，以防止数据的丢失 6/某一个分区中的数据如果需要更新，都必须通过该分区所有副本中的leader来更新 7/消费者可以分组，比如有两个消费者组A和B，共同消费一个topic：order_info,A和B所消费的消息不会重复 比如 order_info 中有100个消息，每个消息有一个id,编号从0-99，那么，如果A组消费0-49号，B组就消费50-99号 8/消费者在具体消费某个topic中的消息时，可以指定起始偏移量 每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费，但多个Consumer Group可同时消费同一个partition。 n个topic可以被n个Consumer Group消费，每个Consumer Group有多个Consumer消费同一个topic Topic在逻辑上可以被认为是一个queue，每条消费都必须指定它的Topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高，物理上把Topic分成一个或多个Partition，每个Partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索引文件。若创建topic1和topic2两个topic，且分别有13个和19个分区 Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理。根据这一特性，可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时在线处理，同时使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理，还可以同时将数据实时备份到另一个数据中心，只需要保证这三个操作所使用的Consumer属于不同的Consumer Group即可。