JavaWeb优势都有哪些？

Posted 2023-05-16

1、Java语言是一门不会“死掉”的语言。全球有成千上万的Java开发者，据CSDN软件开发者2013年的调查显示，Java背后的开发者比例占有高达45.39%；
2、众多的开发者，意味着要找到一个程序员来对现有系统进行维护是相当容易的一件事情（这对公司来讲是个好消息）；
3、JAVA/J2EE体系的强大和优雅可以精心去构建一个良好的系统；
4、众多的免费工具，比如Apache/Tomcat/JBoss，这些都是构建一个网络程序的坚实基础；
5、为开发人员提供的优秀的支持。比如Eclipse，Ant，Maven；
众多的JAVA/J2EE核心库以外的第三方库使得开发附加功能轻而易举；
6、巨头商业供应商提供的工具支持，比如Oracle，IBM/Rational等等；
语言结构更新版的持续研发。 参考技术A JAVA可以说是最热门的的编程语言，对于很多高级语言来说，JAVA都是基础;另外一个，JAVA是跨平台的，有多个方面的应用，如android、Swing、J2EE、J2ME等。就业面比较广，市场用人需求也大。java多开发大型系统，所以大型企业往往需要很多Java人才，这是其优势。 参考技术B 这两者各有各的优势，而且也是两个不同的方向，黑马先锋it培训机构也有不同的课程，不过你要是想要了解你比较适合哪一种的课程，最好还是去实地感受一下，选择一门比较适合自己，而且自己也感兴趣的课程。

大数据Kafka都有哪些优势能力呢？

大数据Kafka有哪些优势能力呢？

Kafka的高吞吐能力、缓存机制能有效的解决高峰流量冲击问题。实践表明，在未将kafka引入系统前，当互联网关发送的数据量较大时，往往会挂起关系数据库，数据常常丢失。在引入kafka后，更新程序能够结合能力自主处理消息，不会引起数据丢失，关系型数据库的压力波动不会发生过于显著的变化，不会出现数据库挂起锁死现象。

依靠kafka的订阅分发机制，实现了一次发布，各分支依据需求自主订阅的功能。避免了各分支机构直接向数据中心请求数据，或者数据中心依次批量向分支机构传输数据以致实时性不足的情况。kafka提高了实时性，减轻了数据中心的压力，提高了效率。为了帮助大家让学习变得轻松、高效，给大家免费分享一大批资料，帮助大家在成为大数据工程师，乃至架构师的路上披荆斩棘。在这里给大家推荐一个大数据学习交流圈：658558542 欢迎大家进群交流讨论，学习交流，共同进步。

当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手，导致效率低下影响继续学习的信心。

但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以有有效资源还是很有必要的。

消费者是以consumer group消费者组的方式工作，由一个或者多个消费者组成一个组，共同消费一个topic。每个分区在同一时间只能由group中的一个消费者读取，但是多个group可以同时消费这个partition。在图中，有一个由三个消费者组成的group，有一个消费者读取主题中的两个分区，另外两个分别读取一个分区。某个消费者读取某个分区，也可以叫做某个消费者是某个分区的拥有者。
在这种情况下，消费者可以通过水平扩展的方式同时读取大量的消息。另外，如果一个消费者失败了，那么其他的group成员会自动负载均衡读取之前失败的消费者读取的分区。

消费方式

consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。

push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。

对于Kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。

pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直等待数据到达。为了避免这种情况，我们在我们的拉请求中有参数，允许消费者请求在等待数据到达的“长轮询”中进行阻塞（并且可选地等待到给定的字节数，以确保大的传输大小）。

消费者组的偏移量等信息存储在zookeeper中的consumers节点中。

6.1 Kafka Producer 压力测试

record-size 是一条信息有多大，单位是字节。

num-records 是总共发送多少条信息。

throughput 是每秒多少条信息，设成-1，表示不限流，可测出生产者最大吞吐量。

参考技术A 文件传输协议(FTP)是网络上文件传输的一组标准协议。FTP允许用户通过文件操作(如添加、删除、修改、检查和传输文件等)与另一台主机进行通信。).Kafka最初由Linkedin开发，是一个分布式、分区、多副本、多订户、分布式消息传递系统。如果真的要拿ftp和卡夫卡比较，可以这样描述:1。FTP只需要一个地址和用户名就可以在任何可访问的地方共享文件，主要用于共享文件；2.Kafka一般用于分布式系统或者大数据分析，大部分情况下需要编码，Kafka环境的建立应该比FTB更辅助。 参考技术B 高吞吐量：Kafka 每秒可以生产约 25 万消息（50 MB），每秒处理 55 万消息（110 MB）
　　持久化数据存储：可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如 ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication 防止数据丢失。
　　分布式系统易于扩展：所有的 producer、broker 和 consumer 都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。
　　客户端状态维护：消息被处理的状态是在 consumer 端维护，而不是由 server 端维护。当失败时能自动平衡。 参考技术C Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 （1）优点：kafka的优点非常多 高性能：单机测试能达到 100w tps；