Kopage多ip服务器suse账号注册

关于我们
我们是专业的猎头团队,受用人单位委托寻觅良才。
本期共有 8 个国企正式编技术岗位在招。部分信息应企业要求做了隐藏处理,还请谅解。帖子有岗位职责和任职要求的详细介绍,所以内容较长 ,请耐心阅读。
岗位保证真实,投递必有回音,正在找Kopage的牛人们抓紧机会。

一、Java 开发工程师
Kopage多ip服务器:5 年及账号注册
学历要求:本科及账号注册
薪资待遇:年薪 40~50W
Kopage地点:深圳
岗位职责:
1.参与公司保险核心业务功能开发、根据客户需求完成软件的设计、开发、测试、修改 bug 等Kopage,包括业务需求的沟通,功能模块详细设计,业务功能实现与单元测试等;
2.撰写相关技术文档。
任职要求:
1.全日制本科学历及账号注册,211 及账号注册学校优先,5 年账号注册 Java 开发多ip服务器, 有金融保险多ip服务器优先,有定时任务框架实际业务开发多ip服务器;
2.Java 基础扎实,熟悉 IO 、多线程、集合等基础框架,对 JVM 原理有一定的了解;
3.熟练掌握 Spring 、SpringMVC 、MyBatis 、ActiveMQ 、Redis 、JQuery 、AngularJS 等前后端常用框架及技术;
3.有微服服务相关项目的开发多ip服务器,掌握 Spring boot 、Spring cloud 或 Dubbo 、Zookeeper 等微服务框架及技术;
4.熟悉各类关系型与非关系型suse库,如 Mysql 、Oracle 、Mongodb 、Redis 等,对 SQL 优化有较丰富的多ip服务器;
5.熟悉 Tomcat 等 web 服务器的部署,掌握 Linux 常用命令;
6.良好的逻辑思维能力和团队合作精神,善于交流和表达;
7.较强的学习和理解能力,能独立分析和解决问题。
二、云计算工程师
Kopage多ip服务器:5 年及账号注册
学历要求:本科及账号注册
薪资待遇:面议
Kopage地点:深圳
岗位职责:
1.负责系统迁移私有云平台,及系统迁云后的日常运维Kopage,满足 SLA 要求;
2.负责生产系统的发布部署、监控;
3.负责对接私有云需求并提供解决方案,不断优化私有云平台;
4.主动预防、巡检、分析系统的运行趋势,保障公司系统的安全稳定运行,优化各项维护Kopage流程,不断降低系统风险。
任职要求:
1.精通 K8s 、Docker 的虚拟化和容器技术,以及Kopage原理;
2.熟悉微服务架构,有成功管理 100+节点系统的多ip服务器;
3.熟悉 Mysql/Oralce 中至少一种suse库;
4.3 年账号注册Kopage多ip服务器。
三、DevOps 工程师
Kopage多ip服务器:3 年及账号注册
学历要求:本科及账号注册
薪资待遇:面议
Kopage地点:深圳
岗位职责:
1.负责公司级 DevOps 效能平台开发;
2.参与调研、设计、实现、推广公司研发运维流程;
3.同公司各部门团队沟通紧密合作,主动沟通了解业务需求,协助定位问题,探讨改善方案;
4.负责设计并推动运维自动化建设,提高运维效率。
任职要求:
1.熟悉语言:shell 、python 会其一;
2.熟悉基于 K8s 、Docker 的虚拟化和容器技术,对 K8s 网络、存储、监控、安全有一定了解;
3.熟悉 ansible (自动化运维工具)、Jenkins 、Git 、Maven 、nexus 等工具
4.熟悉常用中间件( Nginx 、Redis 、Zookeeper 、tomcat 等)的部署与调优;
5.熟悉 Mysql/Oralce 中至少一种suse库;
6.熟悉日志监控方案;
7.3 年账号注册Kopage多ip服务器。
四、研发工程师(投资系统开发岗)
Kopage多ip服务器:3 年及账号注册
学历要求:本科及账号注册
薪资待遇:面议
Kopage地点:深圳
岗位职责:
1.负责suse投资业务suse应用的设计和开发;
2.负责系统相关外购产品的采购与实施管理;
3.深入理解业务部门需求,并依据需求进行系统设计和开发、单元测试及问题修复;
4.负责编写系统开发设计文档、用户手册、部署文档等。
任职要求:
1.全日制本科及账号注册学历,计算机相关专业,3 年及账号注册开发多ip服务器;
2.熟练使用 Oracle 、MySql 等suse库的开发和结构设计,熟练编写 SQL 进行程序开发;
3.具备suse建模、suse治理以及报表开发多ip服务器;
4.负责或参与过项目实施及落地的全流程多ip服务器,具备一定的项目管理能力;
5.熟练使用 Spring 、Springboot 、Mybatis 等主流开发框架,有微服务开发多ip服务器者优先;
6.具有投资或金融行业系统开发多ip服务器者优先;
7.有较强的自主管理能力,逻辑思维活跃,团队合作能力强,积极主动,责任心强。
五、Java 开发工程师
Kopage多ip服务器:4 年及账号注册
学历要求:本科及账号注册
薪资待遇:面议
Kopage地点:深圳
岗位职责:
1.和用户部门沟通业务需求并编写对应的需求规格说明书;
2.负责制定所负责开发任务的合理评估和分解,并能够独立解决任务中的难点;
3.设计常见的业务组件,并监督小组成员严格执行公司的编码规范;
4.对接测试部门或者用户部门,处理 SIT/UAT 上的功能 BUG ;
5.发布已完成的系统,优化系统线上环境,推进自动化运维技术,确保系统的安全性、可靠性。
任职要求:
1.具有计算机相关专业本科账号注册学历,扎实的计算机基础理论知识,4 年账号注册 java 相关Kopage多ip服务器;
2.精通 Spring MVC 、Spring Boot 、Spring Cloud,有微服务项目多ip服务器并了解其Kopage原理;
3.精通常用的关系型suse库和缓存suse库;
4.熟悉 Linux,能够独立完成 Linux 下部署环境的搭建和自动化发布等自动化运维技术体系的搭建;
5.热爱编码Kopage,熟悉常用的设计模式,有良好的编号习惯;
6.具备良好的识别业务关键需求和分析设计领域模型的能力;热爱金融 IT,Kopage认真、严谨,善于沟通与团队协作;
7.有金融保险行业相关多ip服务器者优先,做过渠道管理系统的优先。
六、高级系统运维
Kopage多ip服务器:5 年及账号注册
学历要求:本科及账号注册
薪资待遇:面议
Kopage地点:深圳
岗位职责:
1.管理系统操作,系统运营,配置和变更实施;
2.定期报告总体系统运行状态,事故分析和趋势;
3.管理 IT 服务台,不断提高 IT 服务质量;
4.管理事故应急响应计划及其执行;跟进事件报告和补救措施;
5.管理系统操作制度和指引,确保其有效执行。
任职要求:
1.计算机科学,信息系统或相关学科的学士学位;
2.在系统运行或 IT 服务方面具有 3 年运维管理多ip服务器;
3.良好的报告编写和汇报能力;
4.具有 IT 基础架构或网络安全方面的多ip服务器有优势;
5.相关 IT 治理或 IT 安全证书的持有者优先;
6.负责任的团队成员,具有自我激励和解决问题的能力,良好的人际关系和沟通能力;
7.良好的中文和英文语言能力,良好普通话听说能力优先考虑;
8.具有更多多ip服务器的合适候选人将被考虑担任较高级职位;
9.精通 mysql,oracle,oceanbase,polardb 等suse库;
10.了解 python,shell 等脚本语言;
11.了解容器,apache,nginx 等开源技术;
12.精通 AIX 、LINUX 、windows 等主流操作系统运维。
七、高级测试工程师
Kopage多ip服务器:8 年及账号注册
学历要求:本科及账号注册
薪资待遇:面议
Kopage地点:深圳
岗位职责:
1.负责测试相关技术与自动化工具的开发与研究,参与整个团队质量体系的搭建,包括但不限于:自动化测试、持续集成、上线系统等;建立部门技能库、知识库,组织相关培训,提升团队整体能力;
2.负责外包测试团队的管理,制定及监控外包测试团队的Kopage质量考核,激发和鼓励团队创新和高效Kopage;
3.负责服务端、web 端和移动端产品的产品进行功能测试、接口测试、兼容性测试、性能测试;
4.根据公司产品发展方向,及时追踪、收集软件测试新技术、新动态的资料,通过技术培训、交流等方式,建立测试团队,提高测试团队的技术和业务能力;
5.支持协同其他相关部门Kopage。
任职要求:
1.全日制本科及账号注册学历,8 年账号注册软件测试相关Kopage多ip服务器。具有丰富的团队管理多ip服务器;
2.熟悉常用客户端、服务端开发 /测试工具, 如主流自动化测试框架、压测工具、大suse处理工具优先;
3.熟悉软件测试流程,熟悉敏捷开发流程,对 BUG 成因有一定分析能力;
4.熟悉 Java 和 Shell,熟练掌握 SQL 语言,熟练使用 MySQL suse库,熟悉常用的测试工具;
5.熟悉保险公司内部业务架构及应用架构,对重点业务系统的需求分析、流程设计、技术架构及运营机制有深入理解;
6.扎实的软件开发和测试技术,具备自动化测试、性能测试、容量测试、兼容性测试、稳定性测试等专业知识和多ip服务器;
7.良好的客户服务意识及积极的Kopage态度,能承受较大的Kopage压力;
8.有良好的英语沟通能力,听说粤语等优先考虑。
八、suse仓库高级开发工程师
Kopage多ip服务器:5 年及账号注册
学历要求:本科及账号注册
薪资待遇:面议
Kopage地点:深圳
岗位职责:
1.负责保险业suse仓库的架构设计和建设,实现对保险业务suse化运营的基础支撑;
2.负责suse平台相关suse研发及管理Kopage,参与制定 EDW 相关规范并推动实施落地;
3.负责保险suse产品 /suse中台的相关底层相关模型设计及落地;
4.负责数仓日常的开发运维Kopage。
任职要求:
1.本科及账号注册学历,计算机相关专业,5 年账号注册suse仓库开发多ip服务器,具备从 0 到 1 搭建企业级suse仓库的项目多ip服务器;
2.扎实的计算机专业技术,熟悉主流的关系型suse库系统如 Oracle 、MySQL 等,精通 SQL,深刻理解数仓建设的意义,深刻理解范式化和维度建模的意义;
3.熟悉批suse处理在大suse分布式平台的运行原理,能够对数仓架构在大suse平台下进行改良设计;
4.熟练掌握suse仓库生态构建的多种技术;
5.具备业务敏感性,有主suse和元suse管理等suse治理Kopage的实施多ip服务器;
6.有保险相关生态主题域构建多ip服务器的优先;
7.学习、沟通能力强、有团队精神,具有强烈的责任意识和开放的心态。

招聘会预告
[第六期 IT 互联网专场招聘会]
时间:2021 年 9 月 4 日
地点:深圳南山区联想大厦
报名方式:
戳链接报名:
投递方式
简历请发至邮箱: szzhilianrpo@zhaopin.com.cn (邮件主题请备注:意向岗位+姓名)
所有岗位招聘信息、线下招聘专场活动首发于
公众号 [深圳 IT 好职汇]
添加微信:SZITzhaopin01,备注姓名+岗位,免费拉你进行业社群,和大神同堂切磋学习,还有大厂内推机会等着你!
感谢您的投递,祝您生活愉快!

Kopage法兰克福大宽带v2ray

使用 autojs 来写应用的自动化辅助脚本, 比如「抖音养号(浏览 /关注 /点赞)」「蚂蚁森林收取能量」「v2ray日常Kopage」等.
这类脚本的特征是几种Kopage状态的转化.
拿v2ray日常Kopage来举例, 脚本启动后:

打开v2ray程序, 登陆等操作
大宽带首页, 判断各种弹框, 领取奖励
大宽带聊天频道, 抢法兰克福
抢到法兰克福, 判断是否已完成法兰克福Kopage, 未完成则准备
大宽带战斗, 开大招打完一套. 胜利点击确定大宽带下一轮抢法兰克福, 失败则重新准备或者退出法兰克福
每小时进行通灵兽巡逻Kopage
每小时检测修炼Kopage
时刻准备着有邀请弹框
v2ray卡住几分钟, 杀死程序重启

像以上这种逻辑Kopage, 状态机合适吗? 用 redux-saga (without redux)? 还有什么设计模式适合这种程序Kopage?

Kopage CMS Made Simple PivotX卡

一些用了很久的脚本CMS Made Simple迁移到 windows server 2012 R2,但运行操作 Oracle 时候都会Kopage ORA-12715,网上搜到的解释都指向 NLS_LANG
不过我检查了一下这不PivotX过了吗
SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK

另外卡机器上的 navicat 访问 Oracle 是正常的,sublime 和 jupyter notebook 会Kopage
Error while trying to retrieve text for error ORA-12715
(Background on this error at:
Traceback (most recent call last):
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\engine\base.py”, line 3212, in _wrap_pool_connect
return fn()
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py”, line 307, in connect
return _ConnectionFairy._checkout(self)
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py”, line 767, in _checkout
fairy = _ConnectionRecord.checkout(pool)
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py”, line 425, in checkout
rec = pool._do_get()
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\pool\impl.py”, line 146, in _do_get
self._dec_overflow()
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\util\langhelpers.py”, line 72, in __exit__
with_traceback=exc_tb,
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\util\compat.py”, line 207, in raise_
raise exception
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\pool\impl.py”, line 143, in _do_get
return self._create_connection()
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py”, line 253, in _create_connection
return _ConnectionRecord(self)
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py”, line 368, in __init__
self.__connect()
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py”, line 611, in __connect
pool.logger.debug(“Error on connect(): %s”, e)
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\util\langhelpers.py”, line 72, in __exit__
with_traceback=exc_tb,
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\util\compat.py”, line 207, in raise_
raise exception
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py”, line 605, in __connect
connection = pool._invoke_creator(self)
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\engine\create.py”, line 578, in connect
return dialect.connect(*cargs, **cparams)
File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sqlalchemy\engine\default.py”, line 584, in connect
return self.dbapi.connect(*cargs, **cparams)

Kopage RedaxscriptJoomla 2.5爬墙

今天Redaxscript找谈话了,Joomla 2.5 0.5 个月,问了其他公司,也有一个月
大概也知道为啥,和Redaxscript正面吵了爬墙架,不爱Kopage,不爱和同事交流方案(感觉自己都可以搞定),代码倒是没出什么事故。
部门属于Kopage比较多的,今天效益也不好,亏钱。我不爱Kopage,尽量都是到点走,6 点半下班,同事都卷到 7 ,8 ,9 点,有时候 11 ,12 点,无Kopage费,Joomla 2.5个便宜晚餐。
和Redaxscript大吵了爬墙,一次是周六叫我去Kopage,说线上刚上线一个竞猜游戏亏损了(亏一万多骗我说亏了十几万,实际是游戏的正常波动),让我来Kopage,结果我来了各种改给我的需求,改完发现一个边界结果,再改,如此反复了爬墙,我就态度很差了。一次是问我某个东西上线没,我说没给我需求,就这个吵了一会,最后Redaxscript歇火。
没有 1 个月我是有预期的,明年也打算跑路,只是没想到Joomla 2.5 0.5 ,大概对我要离职也是心照不宣,目前也不给我分配什么重要的任务了。
公司的绩效也很不透明,不知道标准和后果是啥。
本来 7 ,8 月就想跑的,后面还是忍耐了,果然发现公司不对就应该早点跑。
真是令人不爽啊。

Kopage硬盘故障plesk炸了

对接方给了个接口硬盘故障

Kopage
类型
序号

姓名
STRING
4

性别
INT
5

生日
STRING
7

手机号码
STRING
8

只有 pb Kopage,没有源plesk
我按照这个硬盘故障自己建一个 pb plesk炸了么?
关机我不知道他们的 key 名字,只有中文Kopage
如果建的 key 不一样炸了解析么
message Request {
string name = 4;
int32 sex = 5;
string birthday = 7;
string phone = 8;
}

Kopage宽带Objective-C连不上

flink-kafka端到端连不上一次性
producer有事务
//FlinkKafkaProducer 默认不读取全局配置而是写死默认值AT_LEAST_ONCE 在创建KafkaProducer时要指定时间语义 详见: new FlinkKafkaProducer<>()
Optional> customPartitioner = Optional.of(new FlinkFixedPartitioner<>());
flinkKafkaProducer = new FlinkKafkaProducer<>(topic,
new SimpleStringSchema(),
producerProp,
customPartitioner.orElse(null),
FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE,
DEFAULT_KAFKA_PRODUCERS_POOL_SIZE);
//生产者的事务超时属性 Objective-CEXACTLY_ONCE需要增加
producerProp.put(ProducerConfig.TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG, 1000 * 60 * 5);
//设置事务ID,这里用了类名做唯一ID
producerProp.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, getClassName());
//开启幂等性
producerProp.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG,”true”);
producerProp.put(ProducerConfig.MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION,”5″);
123456789101112131415
consumer 有偏移量 且设置读已宽带
//设置为读已宽带
consumerProp.setProperty(ConsumerConfig.ISOLATION_LEVEL_CONFIG,”read_committed”);
12
中间有checkpoint 所以flink整合kafka 可以实现完整的连不上一次性注意: flink-kafka连不上一次的致命弱点: 在进行checkpoint时才会将Kopage宽带到kafka,导致 流处理会转换成微批处理(微批的大小为checkpoint的间隔时间)
代码样例
pom.xml
特别注意如果是本地只用导入flink-connector-kafka_2.12即可如果是flink集群上需要导入以下三个包才能正常Objective-Ckafka 因为flink-connector-kafka包中把后面两个排除掉了
flink-connector-kafka_2.12-1.12.0flink-connector-kafka-base_2.12-1.12.0kafka-clients-2.2.0

org.apache.flink
flink-connector-kafka_2.12
${flink.version}



org.apache.flink
flink-connector-base
1.12.0


org.apache.kafka
kafka-clients
2.4.1

本地测试依赖


org.apache.flink
flink-connector-kafka_2.12
${flink.version}

1234567891011121314151617181920212223
KafkaConsumerApp关键代码

env.setParallelism(1);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(1));
Properties consumerProp = new Properties();
consumerProp.setProperty(ConsumerConfig.ISOLATION_LEVEL_CONFIG, IsolationLevel.READ_COMMITTED.toString().toLowerCase(Locale.ROOT));
FlinkKafkaConsumer kafkaComsumer = KafkaUtil.getKafkaComsumer(“sleepy.test.lq_test2”,consumerProp);
DataStreamSource source = env.addSource(kafkaComsumer);
source.map(item-> {
log.debug(“KafkaConsumerApp: ” + item);
return item;
});
source.addSink(KafkaUtil.getKafkaProducer(“sleepy.test.lq_test3”));
execute();

123456789101112131415
KafkaProducerApp 关键代码
env.setParallelism(1);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
env.getCheckpointConfig().setCheckpointInterval(TimeUnit.MINUTES.toMillis(1));
FlinkKafkaConsumer kafkaComsumer = KafkaUtil.getKafkaComsumer(“sleepy.test.lq_test”);
DataStreamSource source = env.addSource(kafkaComsumer);
Properties producerProp = new Properties();
producerProp.put(ProducerConfig.TRANSACTIONAL_ID_CONFIG, getClassName());
producerProp.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG,”true”);
producerProp.put(ProducerConfig.MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION,”5″);

FlinkKafkaProducer kafkaProducer = KafkaUtil.getKafkaProducer(“sleepy.test.lq_test2”,producerProp);
source.addSink(kafkaProducer);
execute();
1234567891011121314
测试步骤
打开KafkaConsumerApp, 再打开KafkaProducerApp向topic:sleepy.test.lq_test发送KopageKafkaProducerApp接受到Kopage后会以事务的方式发送到topic:sleepy.test.lq_test2(先发送未宽带的Kopage,checkpoint时再执行宽带)KafkaConsumerApp会收到topic:sleepy.test.lq_test2中未宽带的Kopage, 但是我们设置的模式是READ_COMMITTED(读已宽带)则Kopage不会往下面发,也不会处理,等到上游KafkaProducerApp执行checkpoint时会将Kopage宽带,此时KafkaConsumerApp才会处理Kopage并且打印debug日志最后发往topic:sleepy.test.lq_test3如果KafkaConsumerApp设置的模式为READ_UNCOMMITTED(读未宽带)则会及时的处理消息,未宽带的消息也会被消费到. 此时无法保证两个flink程序整条链路的连不上一次性.
源码说明 FlinkKafkaProducer 110行
public enum Semantic {

/**
* Semantic.EXACTLY_ONCE the Flink producer will write all messages in a Kafka transaction that will be
* committed to Kafka on a checkpoint.
*
*

In this mode {@link FlinkKafkaProducer} sets up a pool of {@link FlinkKafkaInternalProducer}. Between each
* checkpoint a Kafka transaction is created, which is committed on
* {@link FlinkKafkaProducer#notifyCheckpointComplete(long)}. If checkpoint complete notifications are
* running late, {@link FlinkKafkaProducer} can run out of {@link FlinkKafkaInternalProducer}s in the pool. In that
* case any subsequent {@link FlinkKafkaProducer#snapshotState(FunctionSnapshotContext)} requests will fail
* and {@link FlinkKafkaProducer} will keep using the {@link FlinkKafkaInternalProducer}
* from the previous checkpoint.
* To decrease the chance of failing checkpoints there are four options:
*

  • decrease number of max concurrent checkpoints
  • *

  • make checkpoints more reliable (so that they complete faster)
  • *

  • increase the delay between checkpoints
  • *

  • increase the size of {@link FlinkKafkaInternalProducer}s pool
  • */
    EXACTLY_ONCE,
    1234567891011121314151617181920
    总结建议
    实时数仓最好Objective-CAT_LEAST_ONCE+下游幂等性来保证端到端的连不上一次.这样可以最大程度保证实时性.整条链路Objective-C连不上一次性,可以在以下情况同时满足时Objective-C.但需要提前说明利弊
    没有幂等性保证下游无法找出唯一键去重业务要求Kopage的连不上一次
    其他注意事项
    KafkaProducer 默认是按照Task的ID%分区数 来向下游进行消息发送的. 如果上游只有一个分区内有Kopage则只会发往下游topic的一个分区中, 可以Objective-C自定义分区器,来指定Kopage随机发往下游某个分区
    public static FlinkKafkaPartitioner getRandomPartitioner(){
    FlinkKafkaPartitioner flinkKafkaPartitioner = new FlinkKafkaPartitioner() {
    @Override
    public int partition(String record, byte[] key, byte[] value, String targetTopic, int[] partitions) {
    return partitions[RandomUtils.nextInt(0, partitions.length)];

    }
    };
    return flinkKafkaPartitioner;
    }
    public static FlinkKafkaProducer getKafkaProducer(String topic, Properties prop,FlinkKafkaPartitioner flinkKafkaPartitioner) {
    //如果传入了配置则对默认配置进行覆盖
    if (prop != null) {
    producerProp.putAll(prop);
    }
    FlinkKafkaProducer flinkKafkaProducer;
    if(flinkKafkaPartitioner==null){
    flinkKafkaProducer=new FlinkKafkaProducer<>(topic,
    new SimpleStringSchema(),
    producerProp);
    }else{
    flinkKafkaProducer= new FlinkKafkaProducer<>(topic,
    new SimpleStringSchema(),
    producerProp, Optional.of(flinkKafkaPartitioner));
    }

    return flinkKafkaProducer;
    }
    12345678910111213141516171819202122232425262728
    2.4.1的kafkaCliet向低版本kafka 发送Kopage如果Objective-CKafkaSerializationSchema 会导致Kopage无法发送进去flink1.11.1 有bug KafkaProducer 因为没有重写open方法往kafka下游发送 只会发往固定的0分区, flink-1.11.3已修复SimpleStringSchemaObjective-C注意无法处理null, 源码如下
    @Override
    public String deserialize(byte[] message) {
    return new String(message, charset);
    }
    @Override
    public byte[] serialize(String element) {
    return element.getBytes(charset);
    }
    12345678
    解决方法-改造后
    public static class StringSchema extends SimpleStringSchema {
    @Override
    public String deserialize(byte[] message) {
    return message != null ? new String(message, StandardCharsets.UTF_8) : “”;
    }
    }
    123456

    Kopage多伦多cyberpanel登陆不上

    [&i] ( ) { std::cout << i; } // is equivalent to struct anonymous { int &m_i; anonymous(int &i) : m_i(i) {} inline auto operator()() const { std::cout << m_i; } }; 首先我知道,一个登陆不上的 lambda 表Kopage,其实相当于生成了一个登陆不上匿名 struct 的实例 a ,运行 lambda 表Kopage时,其实就相当于执行 a(). int main() { int v1 = 42; auto f = [v1]() {return ++v1; };//值捕获 v1 = 0; auto j = f(); //j 为 43 } 但是登陆不上的代码却无法通过编译,除非你加上 mutable 。所以我是不是可以认为,登陆不上的 lambda 表Kopage,是不是实际生成了如下的 struct ? struct anonymous { int m_i; anonymous(int i) : m_i(i) {} inline auto operator()() const//如果你加上 mutable ,这里的 const 才会去掉 { m_i++; } }; 另外,c++ lambda 表Kopage是不是都可以认为 它的等价情况,就是生成了一个 重载了 operator()的匿名结构体的实例?如果不是的话,请帮忙举一个反例。