澳门美高梅手机网站老车手教你哪些优雅地达成一个小品种测试

欢迎我们前往腾讯云技术社区,获取越多腾讯海量技术实施干货哦~

欢迎我们前往腾讯云社区,获取更加多腾讯海量技术实施干货哦~

作者:闫燕飞

作者:高苡新

团队: class=”info-item”>腾讯运动质量中央TMQ 

1.背景

Ckafka是基础架构部开发的高性能、高可用信息中间件,其主要用以新闻传输、网站活动追踪、运营监督、日志聚合、流式处理、事件追踪、提交日志等等要求高性能的光景,如今曾经上线腾讯云。Ckafka完全协作现有的Kafka协议,使现有Kafka用户可以零开销迁入Ckafka。Ckafka基于现有的Kafka举行了扩张开发和优化,为了便利用户知道Ckafka本文也将对Kafka的贯彻原理举办比较详细的介绍。

一、概述

本文以写实风格记录TBS
Studio开发调试工具测试全经过。包涵测试人力申请、测试策略制定、系统测试以及众测体验。对于测试初专家可以领会到所有流程是何许一步一步走下来的。对于有一定阅历的同校可以领略到测试策略制定进度中基于风险和资本的测试理念。

2.Kafka原理

二、提测项目介绍

TBS
Studio是面向基于TBS的Web开发者和活动使用开发商(包涵微信、手Q,三方App等)打造的支出服务全体缓解方案,以提高广大开发者在真机环境下的付出功效,并扶助开发者分析和优化网页的宏图,紧要功用有网页Inspector调试,网页性能分析等。

详情:https://x5.tencent.com/tbs/guide/debug/season1.html。

2.1 Kafka诞生背景

Kafka是一种高吞吐量的施用公布订阅形式的分布式消息系统,最初由LinkedIn拔取Scala语言开发,用作LinkedIn的运动流追踪和营业系统数据处理管道的根底。现已改成Apache开源项目,其重点的统筹目的如下:

  1. 以时日复杂度为O(1)的方法提供新闻持久化能力,即使对TB级以上的数额也能担保常数时间复杂度的拜会性能。注:其实对于写Kafka的确有限支持了O(1)的常数时间性能。但对于读,是segment分片级别对数O(logn)时间复杂度。
  2. 高吞吐率。Kafka力争即使在足够廉价的商用机上也能成功单机援救100Kqps的信息传输能力。
  3. 援助Kafka
    Server间的新闻分区(partition),及分布式消费,同时保障每个partition内的消息顺序传输。注:其实Kafka本身已毕逻辑并不做该保证,主要的算法是会聚在消费者端,由消费者的分配算法有限支撑,详情上边会介绍。
  4. 与此同时支持离线数据处理和实时数据处理。
  5. 支撑在线水平伸张,Kafka的水准扩大紧要来源其分区(partition)的筹划理念。

三、测试人力申请

5月23日,开发同学Brian找到自己,说有一个tbs
studio的成品要申请测试资源。经过电话联络,我打听到那么些属于腾讯浏览服务(TBS)的专属产品,提需求开发做网页调试用的。于是自己去找大家测试组leader表达了事态。Leader说邦妮和mekhi对网页调试相比较熟悉,提议我拉上他们手拉手去沟通测试须要——实践注明,对于一个生疏的测试须求,多拉(Dora)多少个相关的同事一起去沟通准没错!

其次天,我和邦妮、mekhi一起去找到开发Brian调换需要。经过半钟头的讲解,我们对测试须求有了相比较明晰的打听。也分明了首要办事是项目跟进(我相比善于),而不是透过技术手段完成测试(邦妮(Bonnie)和mekhi相比较擅长)。上边是关系结果记录:(从中你可以清楚测试要求联系一般必要精通怎么样东西)。

背景:

付出调试工具。首要用于升级TBS的影响力。以前都是小框框表露,现在想经过总体测试有限支持质地加大推广。近日日活xx(具体多少不便民公开,下同),上半年目标是日活xxx。

TBS Studio成效简介及测试首要:

重点分2部分:adb检测和inspector模块。inspector模块主要由开发自测有限支撑。测试负责有限支持adb检测
模块。adb检测 模块有4步操作。分别是:

Step1:请连接手机,允许USB调试;

Step2:确认须求调剂的App,检测当前app是否接入X5内核;

Step3:检测是否援救TBS调试;

Step4:设定TBS调试意况。

Inspector模块这次只必要测试元素更改功效。

TBS Studio发表节奏:

每3周三个小本子,每6周三个大版本(跟随TBS内核版本更新节奏)。

小本子公布坚守如下流程:

(1)开发应用mochr方法自测;

(2)测试阐明修改点;

(3)开发内测;

(4)上线前测试。

大本子揭橥坚守如下流程:

(1)开发自测(紧要承保inspector模块 与 新版本TBS内核包容);

(2)主题流程用例(比上线前用例更小。主要有限支持adb检测 正常)。

本次集成估量前一周提测,发表布署没有明朗。

TBS Studio参预角色:

产品:Brian

前端开发:阿普塔什干

极限开发:josh

测试:eason

测试点:

(1)作用点:覆盖adb检测 模块 step1-step4操作的不等分支;

澳门美高梅手机网站 1

(2)平台适配:windows/mac(主要适配adb检测 第1步);

(3)宿主适配:自有根本/共享内核/QB (首要适配adb检测第3步);

(4)机型适配:所有安卓手机(主要适配adb检测第1步,第3步)

(5)tbs版本适配:所有线上版本(紧要适配inspector模块);

(6)inspector模块:这次只须求测试元素更改效能(https://x5.tencent.com/tbs/guide/debug/season2.html)。

测试方法考虑:

(1)首倘若手工测试;

(2)早先分析不切合选取自动化,具体要求请教下应用宝;

(3)可以设想众测来发现部分我们着想不到的题目;

(4)因为近期用户量不大,所以考虑用小小的投入评估产质量地。

跟进安顿:

(1)eason先评估工作量和是否使用自动化测试;

(2)eason确认外包人力;

(3)eason编写测试用例;

(4)外包执行测试。

2.2 主流音信队列比较

  RabbitMQ RocketMQ CMQ Kafka
模式 发布订阅 发布订阅 传统queue/发布订阅 发布订阅
同步算法 GM 同步双写 Raft ISR(Replica)
分布式扩展 支持 支持 支持
堆积能力 磁盘容量 磁盘容量 磁盘(水平扩展) 磁盘(水平扩展)
性能 很高
可靠性 一般 一般 极高 一般
持久化 内存/硬盘 磁盘 磁盘 磁盘

四、测试策略制定

和开发调换完必要之后,对该类型的处境有了骨干的问询。接下来要求评估工作量和制定测试策略。

工时预估:

(1)测试策略制定(选用测试方法、测试机型、覆盖范围等)正职2h;

(2)测试用例编写(集成用例-方今有16个测试点、上线前用例、主题流程用例)正职6h;

(3)测试环境准备(win8、win10、mac电脑,手机协调)正职4h;

(4)集成用例执行(单机全用例16条+平台适配用例6条+宿主适配用例4条+机型适配用例60条+其他6条=92条)外包2-3天;

(5)上线前用例(10条)外包2钟头;

(6)焦点用例(3条)外包1小时。

本次集成测试总共需求12h的正职人力以及3-4天的外包人力。

测试策略制定:

测试策略制定重大是解答“担心什么”、“测多少”、“怎么测”那3个问题,其中会组成风险及资金的设想。

揪心什么(风险):

这一次提测是为着打探和升高版本质地,为产品加大推广做好准备。所以目前担心的题材是本子发到用户那里会冒出形形色色的题目,影响到产品的口碑。这要解除那一个想不开,就须求精通用户使用情况,我们测试覆盖到这个场景就没问题。用户场景可以有2种方法取得。一是看总计数据,二是找用户(众测和体验)。

完全来说,本项目标高风险较小。因为tbs
studio近期唯有89个日活用户。要是经过系统测试和众测,如故有个别问题泄漏到实际用户也问题不大。通过用户举报渠道把题目采访起来就行。

测多少(成本):

地点提到tbs studio风险较小。同时,tbs
studio尚未制定明确的公布安排,所以迫切性也不高。所以系统测试只需求选取初级外包覆盖到最要紧的景观,保险80%之上的用户能胜利使用就行。没有覆盖到的气象可以交到众测和感受那二种资本更低的章程去发现。有这两道关,质地焦点有有限支持。

怎么测:

那边紧如若自动化测试、人工系统测试、众测那集中格局的选择。跟PC应用宝互换后查出他们对adb连接那类功效也未尝使用自动化测试。所以大家就放弃自动化测试了。系统测试肯定无法少。众测和公司内体验能够填补系统测试覆盖不到的点,所以可以用起来。

测试策略详情:

阳台适配:

由此网上资料,大家能够见见win7、win10、mac10
这3个种类的市场份额之和达成78%。所以选拔那3个系统为平台适配系统。

澳门美高梅手机网站 2

https://www.idcps.com/news/20170420/94526.html。

因为window系统分为32位和64位,所以经过查看资料。大家发现64位系统已经是主流。所以大家在测试中最首要行使64位系统来测试。

澳门美高梅手机网站 3

http://digi.163.com/16/1103/08/C4UDM2QS001687H3.html

屏幕分辨率适配(所有交互界面):

因为TBS
studio是一个桌面应用,所以要考虑展现器的分辨率问题。有限支撑在分裂的屏幕上界面突显正常。通过网上数据,大家得以看来1366768(笔记本屏幕主流分辨率)和19201080(台式机屏幕主流分辨率)占了50%之上的百分比,其余分辨率的屏幕占比都较低。所以屏幕适配选用了1366768和19201080三种屏幕。

澳门美高梅手机网站 4

宿主适配

经过tbs(腾讯浏览服务)的后台计算数据,大家可以识破差距宿主(使用腾讯浏览服务的app)的用户数。通过挑选每连串型的top宿主,大家得以摸清测试用例能覆盖多少用户场景。

澳门美高梅手机网站 5

终极摘取测试宿主如下:

自有基础宿主:微信/手Q(覆盖95%用户场景);

共享内核宿主:QQ音乐/腾讯资讯/京东/应用宝/王者荣耀/唯品会(覆盖55%用户场景);

QB:手机QQ浏览器(覆盖100%用户场景)。

机型适配:

对此机型覆盖,大家在增选机型的时候会考虑top覆盖,主流系统版本覆盖,主流手机厂商覆盖3个地点。而因为adb连接和厂商关系较大。所以大家事先通过厂商排行来抉择测试机型。通过tbs后台监控数据,可以精晓到BlackBerry、索尼爱立信、oppo、三星、华为为名次前5的厂商。用户数占tbs总用户数的80%。

澳门美高梅手机网站 6

结缘测试组现有机型,我们挑选的机型覆盖列表如下:

oppo A33

vivo x7plus

华为p8

小米4

三星S6

测试布署:

(1)跑通上线前用例(冒烟测试);

(2)跑通单手机全用例;

(3)跑通机型适配top5品牌各1台手机(按照top5测试1台手机测试经过决定要不要追加机型适配);

(4)宿主适配;

(5)跑通平台适配用例(加屏幕适配测试);

(6)宣布众测;

(7)发表集团内开发者有奖体验。

2.3 架构

五、系统测试

测试策略和安顿指定后,初叶编制测试用例。

2.3.1 整体架构图

澳门美高梅手机网站 7

1、测试用例编写

先是,为了确保用例能覆盖到各样一个逻辑分支。

自我先用思维导图把每个逻辑梳理清楚:

澳门美高梅手机网站 8

但因为思维导图直接给初级外包去履行不便宜(我们不少中级以上的外包间接望着思想导图执行用例,甚至自己编辑思维导图用例),所以还索要将考虑导图转换为用例。考虑到那一个用例除了上线前的用例会每个月用三回之外,其余用例使用功能都很低。所以只有须要交代的地点交代清楚。不须求交代的地点空着就行:

澳门美高梅手机网站 9

报表中最重大的音讯是“效用点”和“测试点”那两列。其余都是急需专门指示的地点才补偿信息。那种用例看起来相比乱,但胜在快速、实用。

编制了单机用例之后,我又补充了种种适配用例:

澳门美高梅手机网站 10

那些用例都是以单机用例为底蕴。根据需求适配的始末改动部分测试条件。比如说换一个平台,或者换一个宿主。

此间有一点经历得以和大家分享:就是基于测试条件的影响范围来接纳用例,而不是即兴一个口径变了都测全用例。

譬如说,覆盖分歧的平台。大家在单机测试的时候已经在win7电脑上跑了全用例。那里必要适配win10和mac系统,是不是也要跑全用例呢?答案是否认的。因为在和付出沟通的时候,大家早已提前摸底到阳台适配只对step1有震慑,其余步骤的逻辑与平台无关。所以那里只用过step1相关的4条用例。用例量裁减了80%。

用例编写成功之后,有一个很简单被忽视的环节是用例评审。很几个人以为用例评审可有可无,或者线上评审一下就行。但根据个人经历,作者可以很负义务地告诉大家,对于小项目来说线下的用例评审很有价值!因为它不只能窥见用例的题目,还能透过座谈发现必要和代码完成的题材,性价比很高!

2.3.2 相关概念介绍

2、单机测试

推行用例的经过我们都比较熟识了,那里平昔粘贴测试报告。

TBS Studio工具 单机用例测试结果:

测试版本:TBS Studio:v1.3.1

平台:windows7专业版64位

手机机型:中兴 A33(5.1.1 已root)

职务链接:略

测试结果:总共22条用例。19条经过,2条不经过,1条未能执行。

不经过及不可以执行用例列表:

澳门美高梅手机网站 11

bug列表:

澳门美高梅手机网站 12

2.3.2.1 zookeeper集群

Kafka系统强依赖的组件。其储存了Kafka焦点原数据
(如topic音讯配置、broker音讯、
消费分组等等,相当于DB充当了Kafka的配置管理主旨) 。
Kafka的leader选举(如coordinator选举、controller选举、partition
leader选举等等),同样也会借助zookeeper。

3、机型适配

单机用例通过后就陆续安排种种适配测试。那里不再举行,只享受一点经验:

“全面”比“深入”重要!

咱俩在测试中发现了三个有代表性的问题:

win10 32位PC上先后闪退;

7.0手机进入inspector手机闪屏。

那七个问题都很分明,一测就能测出来。而相同的人力投入,假使大家继承测win10
64位系统或者4.x-6.x手机,就很难有诸如此类大的获得。那是因为我们在同一条件下测试越长远,爆发的界线效益就会越小。

由此一般来说,“周全”比“长远”主要。

2.3.2.2 coordinator

coordinator协调器模块,紧要用来治本消费分组和消费offset,充当中介管理消费者并从开支分组中推选出一个买主作为leader,然后将消费分组中持有消费者信息发往该leader由该leader负责分配partition。该模块为Kafka
0.9本子新加入的新的模块,Kafka集群中可以存在八个协调器分别管分化的消费分组,提升全部连串的扩展能力,首要用来解决以前消费者(high
level消费者api)都亟需经过与zookeeper连接举办相关的公推,导致zookeeper压力大、惊群及脑裂问题。

4、宿主适配

略。

2.3.2.3 controller

controller模块,主要承担partition
leader选举、监听创制及删除Topic事件然后下发到指定broker举行处理等职能,整个Kafka集群中不得不有一个controller,Kafka利用zookeeper的临时节点特性来进展controller选举。

5、适配平台

略。

2.3.2.4 Broker

音讯缓存代理,Kafka集群包涵一个或多个服务器,这一个服务器被称为Broker,负责音信的囤积于转载,作为代理对外提供生产和消费服务。

6、Bug回归及上线前测试

略。

2.3.2.5 Topic

音信大旨(系列),逻辑上的定义,特指Kafka处理的信息源的两样分类,用户可以依据自己的政工形态将分裂工作项目标新闻分别存储到分化Topic。用户生产和消费时只需点名所关切的topic即可,不用关切该topic的数额存放的具体地点。

六、众测及体验

上线前测试通过后,我们早先做众测。

2.3.2.6 Partition

Topic物理上的分组,在创造Topic时方可指定分区的数据,每个partition是一个不变的行列,按生产顺序存储着每条音信,而且每条音信都会分配一个64bit的自拉长的有序offset(相当于音信id)。Partition是一切Kafka可以平行扩展的关键因素。

1、发布众测

店铺内有2群众测平台:企鹅众测和QQ众测。企鹅众测倾向于发散性的测试,而QQ众测倾向于用例测试。我们提众测的目标是为着发现系统测试无法覆盖到的点,所以大家选用了企鹅众测。

首先,我跟企鹅众测的事务接口人vincent交换了他们是不是能承载大家那类PC客户端的测试,文森特说能够。

下一场,我就编写了测试要求给vincent。关于测试须求的规划,那里提供2点经历:

(1)测试须求要丰硕简单明了。因为用户都是非专业认识,太复杂了她们会不懂。以tbs
studio的提测为例,大家开首想让用户覆盖很多第三方app。不过要给用户解释第三方app里边怎么进来一个网页是很狼狈的。所以大家左后只拔取了腾讯情报1个第三方app作为象征。因为它进入网页最简便。

(2)要有强烈的汇报需要,做好是格式化反馈。比如说,大家必要通晓用的pc和手机的音信。若是让用户在正文里文字反馈,收集到的结果会很乱,也不佳统计。于是,我们把那么些信息都做成了选取或独自文本框。手机到的新闻更标准也利于总计。

切切实实的测试须求见附件。

由此2天的题目采访。我们获得了40几个报告。我对问题举行了计算分析,输出了众测结果告知:

TBS Studio工具众测结果分析

测试版本:TBS Studio:v1.3.1 上线前测试版本。

测试时间:2天。

测试要求:见附件。

数据解析:

(1)公共收集报告42条(众测审核后),其中成功30条,问题举报有8条。表达遭逢题目标用户比重还不少。

澳门美高梅手机网站 13

(2)8个报告中,以“inspector页面白屏”反馈最多,有5个。其余,出现crash的用户为1个,占所有win10
64用户的1/18(以前也有恒河沙数开发者反馈这几个问题)。

澳门美高梅手机网站 14

(3)按PC类型总结,总共32台PC加入测试(认为一个QQ用户对应台PC)。win10
64位用户比例最大。没有接到mac用户反馈。

澳门美高梅手机网站 15

(4)按手机品牌计算,总共覆盖8个品牌的手机。加入众测的荣耀手机最多。没有意识哪个品牌的手机出现问题越发集中。

澳门美高梅手机网站 16

(5)按手机rom版本总计,覆盖到4.x-7.x的rom版本。其中6.x的手机最多。

澳门美高梅手机网站 17

(6)按使用app统计,大部分用户接纳微信、手Q测试。使用腾讯情报测试的用户为0。

澳门美高梅手机网站 18

(7)QB浏览器的6个报告中,在未曾打开网页的状态下起来调试的用户占50%。说明程序的辅导提示做得不够。

澳门美高梅手机网站 19

2.3.2.7 Replication

副本,topic级其他布置,可以精通为topic新闻的副本数。Kafka
0.8本子到场的概念,首要目标就是增长系统的可用性。幸免broker意外崩溃导致有些partition不得以服务。

2、揭橥公司内开发者有奖体验

众测达成后,我们又在商店bbs论坛发表了商店里面的有奖众测。

在一个星期的年月内,大家收到了6份有效申报。纵然反馈不多,可是反馈音讯比较详细。开发同事阿普·波特兰(Ap·ril)对企鹅众测和中间体验的法力评价是:

“其实都还不错,众测覆盖的相比广,会简单蒙受奇葩问题。这一次也发现了一个inspector白屏的bug。

里面体验的话,调换相比便利,而且大多都是亟需以此工具的同事,更能给到有的提出等等的”。

2.3.2.8 ISR

In-Sync Replicas
,Kafka用来保安跟上leader数据的broker列表,当leader崩溃后,优先从该列中选举leader

七、线上数据监控

于是,tbs
studio顺遂发表。从后台数据看,日活用户数提升广大:(9月16日升高是因为众测、内部体验引入了新用户,以及v1.3.1本子发表)。

澳门美高梅手机网站 20

 

2.3.2.9 Producer

Producer
生产者,采纳Push格局进行音讯宣布生产。Producer可以透过与zookeeper连接获取broker信息,
topic音讯等等元数据,然后再与broker交互进行音讯表露。在此过程中zookeeper相当于一个布置管理大旨(类似于Name
Server提供有关的路由音信)。拔取直接向Producer暴光zookeeper音信存在以下七个要命大的弊病:

  1. zookeeper属于所有Kafka系统的主导结构,其性质直接影响了方方面面集群的层面,故当暴光给劳动者过多的劳动者会促成zookeeper性能下跌最终影响整个Kafka集群的范畴和稳定。
  2. zookeeper存储着Kafka的为主数据,若公开揭暴露来则简单受到恶意用户的抨击,最后促成Kafka集群不可服务,故格外不提议Kafka服务提供方向使用者揭破zookeeper新闻。

正因为存在上面的题材,Kafka也提供了Metadata
RPC,通过该RPC生产者可以博得到broker音讯、topic音信以及topic下partition的leader音信,然后生产者在走访指定的broker进行消息生产,从而对劳动者隐藏了zookeeper音讯使的百分之百系统进一步安全、稳定、高效。

推介阅读

一站式满意电商节云总计须要的门槛

iOS 电量测试实践

小程序测试方案初探


此文已由作者授权腾讯云技术社区揭橥,转发请申明文章出处

原稿链接:https://cloud.tencent.com/community/article/316406

2.3.2.10 Consumer

消费者,选取Pull方式,从Broker端拉取信息并开展拍卖。当使用订阅情势(一般通过接纳consumer
high level api或new
consumer来进展订阅)订阅感兴趣的Topic时,Consumer必须属于一个开支分组,而且Kafka保险同一个Topic的一条音讯只可以被同一个费用分组中的一个Consumer消费,但多少个消费分组可以同时费用这一条音讯。

其实Kafka本身不对那几个(同一个topic的一条新闻只能被同一个费用分组中一个买主消费)做其余有限支撑,尤其是在0.9本子此前Kafka
Broker根本都尚未花费分组的定义也绝非消费offset概念,Kafka只是提供FetchMessage
RPC供使用者去拉取新闻,至于是何人来取,取多少次其平素不关怀,该有限支持是由消费者api内部的算法自己形成。

在0.9版本此前消费分组只是顾客端的概念,同一个消费分组的持有消费者都因而与zookeeper连接注册,然后自主接纳一个leader(一个消费分组一个leader),再通过该leader进行partition分配(分配算法默许是range,也足以布置成round
robin甚至自己已毕一个算法很是的灵巧)。所有消费者都遵循预约访问分配给协调的partition,并且能够采取将消费offset保持在zookeeper或自己存。该格局会暴光zookeeper从而导致存在和揭破zookeeper给Producer一样的题目,并且因为任何一个主顾退出都会触发zookeeper事件,然后再次进行rebalance,从而导致zookeeper压力相当大、而且还留存惊群及不能缓解的脑裂问题,针对那一个题材0.9本子(含)之后,Kafka
Broker添加了coordinator协调器模块。

但coordinator模块也未开展其余分配算法相关的处理,只是交替了zookeeper的片段效果,充当了中介将从前消费者都要经过zookeeper自己挑选leader,
变成统一和coordinator通信,然后由coordinator选拔leader,然后将同一个消费分组中的消费者都发送给leader(消费者api),由leader负责分配。另一个方面就是coordinator当前多了管理offset的功效,消费者可以选择将offset提交给coordinator,然后由coordinator进行封存,当前默许意况下coordinator会将offset音讯保存在一个异样的topic(默许名称_consumer_offsets)中,从而收缩zookeeper的压力。消费分组中partition的分红具体可以看下一个统计中消费分组的连带认证。

2.3.2.11 Consumer Group

开支分组,消费者标签,用于将消费者分类。能够简单的明亮为队列,当一个消费分组订阅了一个topic则一定于为这几个topic创立了一个连串,当多个消费分组订阅同一个topic则一定于成立多个体系,也变相的直达了播音的目标,而且该广播只用存储一份数据。
为了便利驾驭,通过上边的图样对消费分组相关概念举行讲解。

澳门美高梅手机网站 21

  1. 一个消费分组可以订阅三个topic,同理一个topic可以被八个消费分组订阅
  2. topic中的partition只会分配给同一个消费分组中的一个买主,基于那种分配政策,若在生育信息时利用根据消息key进行hash将同一个用户的音讯分配到同一partition则足以确保新闻的先进先出。Kafka正是根据这种分配政策完结了音讯的先进先出。
  3. 同一个开支分组中,分化的主顾订阅的topic可能不一致,但Kafka的partition分配政策保险在同一个消费分组的topic只会分配给订阅了该topic的主顾,即开销分组中会根据topic再分割一个维度。以上图为例Consumer
    group1中C1和C2同时订阅了Topic 1所以将Topic1下边的P0 ~
    P3两个partition均分给C1和C2。同样Consumer
    group1中只有C1订阅了Topic0故Topic0中的多少个partition只分红给了C1未分配给C2。

2.3.2.12 Message

新闻,是通信和仓储的蝇头单位。其包括一个变长头部,一个变长key,和一个变长value。其中key和value是用户自己指定,对用户来说是不透明的。Message的详尽格式上边会有介绍,那里先不举行表明。

下一篇:《高性能音信队列 CKafka
要旨原理介绍(下)》

 

连锁阅读

咋样更优雅地运用
Redux

图表组件常见设置

腾讯云分布式高可看重新闻队列 CMQ
架构


此文已由小编授权腾讯云技术社区公布,转发请申明小说出处

原文链接:

此文已由作者授权腾讯云技术社区揭橥,转发请注脚小说出处

初稿链接:https://www.qcloud.com/community/article/549934

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注