前几天就给我们推荐几款眼镜,专门用来存这么的parition

3、合理放置眼镜:镜腿合拢,先用镜布包好镜片,再将镜片凸面朝上放置,远离暖气、火炉、温泉(hot spring)等高温处,幸免眼镜变形;

Librdkafka源码分析-Content Table

转小火,插足虾、冬菜碎,再煮5分钟后关火。

Tapole,是一家新兴的互联网眼镜品牌,取名自蝌蚪“tadpole”,一种一生经历变化最大的物种。Tapole
无论在其他一个细节,都对协调提议类似变态的须求。除了选材均是社会风气一流,Tapole
对细如一个螺钉都使用定制部件。连眼镜腿上的品牌烫金
logo,一律通过人口逐一添加,那可以呈现其是一家完美主义的品牌。

rd_kafka_toppar_s
  • 所在文书: src/rdkafka_partition.h
  • 重量数据结构,topic, partition, leader, 生产, 消费,
    种种定时timer都在其中
  • 概念, 那一个社团体巨庞大

struct rd_kafka_toppar_s { /* rd_kafka_toppar_t */
    TAILQ_ENTRY(rd_kafka_toppar_s) rktp_rklink;  /* rd_kafka_t link */
    TAILQ_ENTRY(rd_kafka_toppar_s) rktp_rkblink; /* rd_kafka_broker_t link*/
        CIRCLEQ_ENTRY(rd_kafka_toppar_s) rktp_fetchlink; /* rkb_fetch_toppars */
    TAILQ_ENTRY(rd_kafka_toppar_s) rktp_rktlink; /* rd_kafka_itopic_t link*/
        TAILQ_ENTRY(rd_kafka_toppar_s) rktp_cgrplink;/* rd_kafka_cgrp_t link */
        rd_kafka_itopic_t       *rktp_rkt;
        shptr_rd_kafka_itopic_t *rktp_s_rkt;  /* shared pointer for rktp_rkt */
    int32_t            rktp_partition;
        //LOCK: toppar_lock() + topic_wrlock()
        //LOCK: .. in partition_available()
        int32_t            rktp_leader_id;   /**< Current leader broker id.
                                              *   This is updated directly
                                              *   from metadata. */
    rd_kafka_broker_t *rktp_leader;      /**< Current leader broker
                                              *   This updated asynchronously
                                              *   by issuing JOIN op to
                                              *   broker thread, so be careful
                                              *   in using this since it
                                              *   may lag. */
        rd_kafka_broker_t *rktp_next_leader; /**< Next leader broker after
                                              *   async migration op. */
    rd_refcnt_t        rktp_refcnt;
    mtx_t              rktp_lock;
 rd_atomic32_t      rktp_version;         /* Latest op version.
                                                  * Authoritative (app thread)*/
    int32_t            rktp_op_version;      /* Op version of curr command
                          * state from.
                          * (broker thread) */
        int32_t            rktp_fetch_version;   /* Op version of curr fetch.
                                                    (broker thread) */

    enum {
        RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_NONE = 0,
                RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_STOPPING,
                RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_STOPPED,
        RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_OFFSET_QUERY,
        RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_OFFSET_WAIT,
        RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_ACTIVE,
    } rktp_fetch_state;    
int32_t            rktp_fetch_msg_max_bytes; /* Max number of bytes to
                                                      * fetch.
                                                      * Locality: broker thread
                                                      */

        rd_ts_t            rktp_ts_fetch_backoff; /* Back off fetcher for
                                                   * this partition until this
                                                   * absolute timestamp
                                                   * expires. */

    int64_t            rktp_query_offset;    /* Offset to query broker for*/
    int64_t            rktp_next_offset;     /* Next offset to start
                                                  * fetching from.
                                                  * Locality: toppar thread */
    int64_t            rktp_last_next_offset; /* Last next_offset handled
                           * by fetch_decide().
                           * Locality: broker thread */
    int64_t            rktp_app_offset;      /* Last offset delivered to
                          * application + 1 */
    int64_t            rktp_stored_offset;   /* Last stored offset, but
                          * maybe not committed yet. */
        int64_t            rktp_committing_offset; /* Offset currently being
                                                    * committed */
    int64_t            rktp_committed_offset; /* Last committed offset */
    rd_ts_t            rktp_ts_committed_offset; /* Timestamp of last
                                                      * commit */

        struct offset_stats rktp_offsets; /* Current offsets.
                                           * Locality: broker thread*/
        struct offset_stats rktp_offsets_fin; /* Finalized offset for stats.
                                               * Updated periodically
                                               * by broker thread.
                                               * Locks: toppar_lock */

    int64_t rktp_hi_offset;              /* Current high offset.
                          * Locks: toppar_lock */
        int64_t rktp_lo_offset;         
 rd_ts_t            rktp_ts_offset_lag;

    char              *rktp_offset_path;     /* Path to offset file */
    FILE              *rktp_offset_fp;       /* Offset file pointer */
        rd_kafka_cgrp_t   *rktp_cgrp;            /* Belongs to this cgrp */

        int                rktp_assigned;   /* Partition in cgrp assignment */

        rd_kafka_replyq_t  rktp_replyq; /* Current replyq+version
                     * for propagating
                     * major operations, e.g.,
                     * FETCH_STOP. */
    int                rktp_flags;

        shptr_rd_kafka_toppar_t *rktp_s_for_desp; /* Shared pointer for
                                                   * rkt_desp list */
        shptr_rd_kafka_toppar_t *rktp_s_for_cgrp; /* Shared pointer for
                                                   * rkcg_toppars list */
        shptr_rd_kafka_toppar_t *rktp_s_for_rkb;  /* Shared pointer for
                                                   * rkb_toppars list */

    /*
     * Timers
     */
    rd_kafka_timer_t rktp_offset_query_tmr;  /* Offset query timer */
    rd_kafka_timer_t rktp_offset_commit_tmr; /* Offset commit timer */
    rd_kafka_timer_t rktp_offset_sync_tmr;   /* Offset file sync timer */
        rd_kafka_timer_t rktp_consumer_lag_tmr;  /* Consumer lag monitoring
                          * timer */

        int rktp_wait_consumer_lag_resp;         /* Waiting for consumer lag
                                                  * response. */

    struct {
        rd_atomic64_t tx_msgs;
        rd_atomic64_t tx_bytes;
                rd_atomic64_t msgs;
                rd_atomic64_t rx_ver_drops;
    } rktp_c;
}
  • 创制一个 rd_kafka_toppar_t对象 rd_kafka_toppar_new0:

shptr_rd_kafka_toppar_t *rd_kafka_toppar_new0 (rd_kafka_itopic_t *rkt,
                           int32_t partition,
                           const char *func, int line) {
    rd_kafka_toppar_t *rktp;

       // 分配内存
    rktp = rd_calloc(1, sizeof(*rktp));

        // 各项赋值
    rktp->rktp_partition = partition;

        // 属于哪个topic
    rktp->rktp_rkt = rkt;

        rktp->rktp_leader_id = -1;
    rktp->rktp_fetch_state = RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_NONE;
        rktp->rktp_fetch_msg_max_bytes
            = rkt->rkt_rk->rk_conf.fetch_msg_max_bytes;
    rktp->rktp_offset_fp = NULL;
        rd_kafka_offset_stats_reset(&rktp->rktp_offsets);
        rd_kafka_offset_stats_reset(&rktp->rktp_offsets_fin);
        rktp->rktp_hi_offset = RD_KAFKA_OFFSET_INVALID;
    rktp->rktp_lo_offset = RD_KAFKA_OFFSET_INVALID;
    rktp->rktp_app_offset = RD_KAFKA_OFFSET_INVALID;
        rktp->rktp_stored_offset = RD_KAFKA_OFFSET_INVALID;
        rktp->rktp_committed_offset = RD_KAFKA_OFFSET_INVALID;
    rd_kafka_msgq_init(&rktp->rktp_msgq);
        rktp->rktp_msgq_wakeup_fd = -1;
    rd_kafka_msgq_init(&rktp->rktp_xmit_msgq);
    mtx_init(&rktp->rktp_lock, mtx_plain);

        rd_refcnt_init(&rktp->rktp_refcnt, 0);
    rktp->rktp_fetchq = rd_kafka_q_new(rkt->rkt_rk);
        rktp->rktp_ops    = rd_kafka_q_new(rkt->rkt_rk);
        rktp->rktp_ops->rkq_serve = rd_kafka_toppar_op_serve;
        rktp->rktp_ops->rkq_opaque = rktp;
        rd_atomic32_init(&rktp->rktp_version, 1);
    rktp->rktp_op_version = rd_atomic32_get(&rktp->rktp_version);

        // 开始一个timer, 来定时统计消息的lag情况, 目前看是一个`rd_kafka_toppar_t`对象就一个timer, 太多了, 可以用时间轮来作所有partiton的timer
        if (rktp->rktp_rkt->rkt_rk->rk_conf.stats_interval_ms > 0 &&
            rkt->rkt_rk->rk_type == RD_KAFKA_CONSUMER &&
            rktp->rktp_partition != RD_KAFKA_PARTITION_UA) {
                int intvl = rkt->rkt_rk->rk_conf.stats_interval_ms;
                if (intvl < 10 * 1000 /* 10s */)
                        intvl = 10 * 1000;
        rd_kafka_timer_start(&rkt->rkt_rk->rk_timers,
                     &rktp->rktp_consumer_lag_tmr,
                                     intvl * 1000ll,
                     rd_kafka_toppar_consumer_lag_tmr_cb,
                     rktp);
        }

        rktp->rktp_s_rkt = rd_kafka_topic_keep(rkt);

        // 设置其fwd op queue到rd_kakfa_t中的rd_ops, 这样这个rd_kafka_toppar_t对象用到的ops_queue就是rd_kafka_t的了
    rd_kafka_q_fwd_set(rktp->rktp_ops, rkt->rkt_rk->rk_ops);
    rd_kafka_dbg(rkt->rkt_rk, TOPIC, "TOPPARNEW", "NEW %s [%"PRId32"] %p (at %s:%d)",
             rkt->rkt_topic->str, rktp->rktp_partition, rktp,
             func, line);

    return rd_kafka_toppar_keep_src(func, line, rktp);
}
  • 销毁一个rd_kafka_toppar_t对象rd_kafka_toppar_destroy_final

void rd_kafka_toppar_destroy_final (rd_kafka_toppar_t *rktp) {
        // 停掉相应的timer, 清空ops queue
        rd_kafka_toppar_remove(rktp);

        // 将msgq中的kafka message回调给app层后清空
    rd_kafka_dr_msgq(rktp->rktp_rkt, &rktp->rktp_msgq,
             RD_KAFKA_RESP_ERR__DESTROY);
    rd_kafka_q_destroy_owner(rktp->rktp_fetchq);
        rd_kafka_q_destroy_owner(rktp->rktp_ops);

    rd_kafka_replyq_destroy(&rktp->rktp_replyq);

    rd_kafka_topic_destroy0(rktp->rktp_s_rkt);

    mtx_destroy(&rktp->rktp_lock);

        rd_refcnt_destroy(&rktp->rktp_refcnt);

    rd_free(rktp);
}
  • 从一个rd_kafka_itopic_t(那么些大家前边会有专门篇章来介绍,
    这里只必要了解它象征topic即可,
    里面包罗属于它的parition列表)获取指定parition:

shptr_rd_kafka_toppar_t *rd_kafka_toppar_get0 (const char *func, int line,
                                               const rd_kafka_itopic_t *rkt,
                                               int32_t partition,
                                               int ua_on_miss) {
        shptr_rd_kafka_toppar_t *s_rktp;

        // 数组索引下标来获取 partition
    if (partition >= 0 && partition < rkt->rkt_partition_cnt)
        s_rktp = rkt->rkt_p[partition];
    else if (partition == RD_KAFKA_PARTITION_UA || ua_on_miss)
        s_rktp = rkt->rkt_ua;
    else
        return NULL;

    if (s_rktp)
               // 引用计数加1 
                return rd_kafka_toppar_keep_src(func,line,
                                                rd_kafka_toppar_s2i(s_rktp));

    return NULL;
}
  • 按topic名字和partition来获得一个rd_kafka_toppar_t对象,
    没有找到topic, 就先创制那一个 rd_kafka_itopic_t对象

shptr_rd_kafka_toppar_t *rd_kafka_toppar_get2 (rd_kafka_t *rk,
                                               const char *topic,
                                               int32_t partition,
                                               int ua_on_miss,
                                               int create_on_miss) {
    shptr_rd_kafka_itopic_t *s_rkt;
        rd_kafka_itopic_t *rkt;
        shptr_rd_kafka_toppar_t *s_rktp;

        rd_kafka_wrlock(rk);

        /* Find or create topic */
        // 所有的 rd_kafka_itopic_t对象都存在rd_kafka_t的rkt_topic的tailq队列里, 这里先查找
    if (unlikely(!(s_rkt = rd_kafka_topic_find(rk, topic, 0/*no-lock*/)))) {
                if (!create_on_miss) {
                        rd_kafka_wrunlock(rk);
                        return NULL;
                }
                // 没找到就先创建  rd_kafka_itopic_t对象
                s_rkt = rd_kafka_topic_new0(rk, topic, NULL,
                        NULL, 0/*no-lock*/);
                if (!s_rkt) {
                        rd_kafka_wrunlock(rk);
                        rd_kafka_log(rk, LOG_ERR, "TOPIC",
                                     "Failed to create local topic \"%s\": %s",
                                     topic, rd_strerror(errno));
                        return NULL;
                }
        }

        rd_kafka_wrunlock(rk);

        rkt = rd_kafka_topic_s2i(s_rkt);

    rd_kafka_topic_wrlock(rkt);
    s_rktp = rd_kafka_toppar_desired_add(rkt, partition);
    rd_kafka_topic_wrunlock(rkt);

        rd_kafka_topic_destroy0(s_rkt);

    return s_rktp;
}
  • desired partition: desired partition状态的parititon,
    源码中的解释如下:

The desired partition list is the list of partitions that are
desired
(e.g., by the consumer) but not yet seen on a broker.
As soon as the partition is seen on a broker the toppar is moved
from
the desired list and onto the normal rkt_p array.
When the partition on the broker goes away a desired partition is
put
back on the desired list

简单来说说就是内需某一个partition,
可是其一parition的切实可行信息还没从broker拿掉,那样的parition就是desired
parition, 在rd_kafka_itopic_t中有一个rkt_desp的list,
专门用来存这么的parition, 针对其有如下多少个操作,都相比不难:

rd_kafka_toppar_desired_get
rd_kafka_toppar_desired_link
rd_kafka_toppar_desired_unlink
rd_kafka_toppar_desired_add0
rd_kafka_toppar_desired_add
rd_kafka_toppar_desired_del
  • partition在broker间迁移rd_kafka_toppar_broker_migrate:

static void rd_kafka_toppar_broker_migrate (rd_kafka_toppar_t *rktp,
                                            rd_kafka_broker_t *old_rkb,
                                            rd_kafka_broker_t *new_rkb) {
        rd_kafka_op_t *rko;
        rd_kafka_broker_t *dest_rkb;
        int had_next_leader = rktp->rktp_next_leader ? 1 : 0;

        /* Update next leader */
        if (new_rkb)
                rd_kafka_broker_keep(new_rkb);
        if (rktp->rktp_next_leader)
                rd_kafka_broker_destroy(rktp->rktp_next_leader);
        rktp->rktp_next_leader = new_rkb;

        // 在迁移没完成时有可能再次迁移了, 这个时候是不是需要加锁? 
        if (had_next_leader)
                return;

    if (rktp->rktp_fetch_state == RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_OFFSET_WAIT) {
        rd_kafka_toppar_set_fetch_state(
            rktp, RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_OFFSET_QUERY);
        rd_kafka_timer_start(&rktp->rktp_rkt->rkt_rk->rk_timers,
                     &rktp->rktp_offset_query_tmr,
                     500*1000,
                     rd_kafka_offset_query_tmr_cb,
                     rktp);
    }

        //  迁移前broker放到LEAVE op
        if (old_rkb) {
                rko = rd_kafka_op_new(RD_KAFKA_OP_PARTITION_LEAVE);
                dest_rkb = old_rkb;
        } else {
                /* No existing broker, send join op directly to new leader. */
                rko = rd_kafka_op_new(RD_KAFKA_OP_PARTITION_JOIN);
                dest_rkb = new_rkb;
        }

        rko->rko_rktp = rd_kafka_toppar_keep(rktp);

        rd_kafka_q_enq(dest_rkb->rkb_ops, rko);
}
  • broker的delegate操作:

void rd_kafka_toppar_broker_delegate (rd_kafka_toppar_t *rktp,
                      rd_kafka_broker_t *rkb,
                      int for_removal) {
        rd_kafka_t *rk = rktp->rktp_rkt->rkt_rk;
        int internal_fallback = 0;

        /* Delegate toppars with no leader to the
         * internal broker for bookkeeping. */
        // 如果迁移到的broker是NULL, 就获取一个internal broker -> rkb
        if (!rkb && !for_removal && !rd_kafka_terminating(rk)) {
                rkb = rd_kafka_broker_internal(rk);
                internal_fallback = 1;
        }

    if (rktp->rktp_leader == rkb && !rktp->rktp_next_leader) {
                rd_kafka_dbg(rktp->rktp_rkt->rkt_rk, TOPIC, "BRKDELGT",
                 "%.*s [%"PRId32"]: not updating broker: "
                             "already on correct broker %s",
                 RD_KAFKAP_STR_PR(rktp->rktp_rkt->rkt_topic),
                 rktp->rktp_partition,
                             rkb ? rd_kafka_broker_name(rkb) : "(none)");

                if (internal_fallback)
                        rd_kafka_broker_destroy(rkb);
        return;
        }

        // 实际的迁移操作
        if (rktp->rktp_leader || rkb)
                rd_kafka_toppar_broker_migrate(rktp, rktp->rktp_leader, rkb);

        if (internal_fallback)
                rd_kafka_broker_destroy(rkb);
}
  • 提交offstet到broker rd_kafka_toppar_offset_commit

void rd_kafka_toppar_offset_commit (rd_kafka_toppar_t *rktp, int64_t offset,
                    const char *metadata) {
        rd_kafka_topic_partition_list_t *offsets;
        rd_kafka_topic_partition_t *rktpar;

        // 构造 一个rd_kafka_topic_partition_list, 把当前的topic添加进去, 包括要提交的offset
        offsets = rd_kafka_topic_partition_list_new(1);
        rktpar = rd_kafka_topic_partition_list_add(
                offsets, rktp->rktp_rkt->rkt_topic->str, rktp->rktp_partition);
        rktpar->offset = offset;
        if (metadata) {
                rktpar->metadata = rd_strdup(metadata);
                rktpar->metadata_size = strlen(metadata);
        }

        // rd_kafka_toppar_t对象更新rktp_committing_offset,表示正在提交的offset
        rktp->rktp_committing_offset = offset;

       // 异步提交offset, 这个操作在之后介绍kafka consumer是会详细分析
        rd_kafka_commit(rktp->rktp_rkt->rkt_rk, offsets, 1/*async*/);

        rd_kafka_topic_partition_list_destroy(offsets);
}
  • 设置下三次拉取数据时开端的offset地方,即rd_kafka_toppar_trktp_next_offset

void rd_kafka_toppar_next_offset_handle (rd_kafka_toppar_t *rktp,
                                         int64_t Offset) {
        // 如果Offset是BEGINNING,END, 发起一个rd_kafka_toppar_offset_request操作,从broker获取offset
        // 如果Offset是RD_KAFKA_OFFSET_INVALID, 需要enqueue一个error op, 设置fetch状态为RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_NONE
        if (RD_KAFKA_OFFSET_IS_LOGICAL(Offset)) {
                /* Offset storage returned logical offset (e.g. "end"),
                 * look it up. */
                rd_kafka_offset_reset(rktp, Offset, RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR,
                                      "update");
                return;
        }

        /* Adjust by TAIL count if, if wanted */
        // 获取从tail开始往前推cnt个offset的位置
        if (rktp->rktp_query_offset <=
            RD_KAFKA_OFFSET_TAIL_BASE) {
                int64_t orig_Offset = Offset;
                int64_t tail_cnt =
                        llabs(rktp->rktp_query_offset -
                              RD_KAFKA_OFFSET_TAIL_BASE);

                if (tail_cnt > Offset)
                        Offset = 0;
                else
                        Offset -= tail_cnt;
        }

        //设置rktp_next_offset
        rktp->rktp_next_offset = Offset;

        rd_kafka_toppar_set_fetch_state(rktp, RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_ACTIVE);

        /* Wake-up broker thread which might be idling on IO */
        if (rktp->rktp_leader)
                rd_kafka_broker_wakeup(rktp->rktp_leader);

}
  • 从coordinattor获取已交给的offset(FetchOffsetRequest)
    rd_kafka_toppar_offset_fetch:

void rd_kafka_toppar_offset_fetch (rd_kafka_toppar_t *rktp,
                                   rd_kafka_replyq_t replyq) {
        rd_kafka_t *rk = rktp->rktp_rkt->rkt_rk;
        rd_kafka_topic_partition_list_t *part;
        rd_kafka_op_t *rko;

        part = rd_kafka_topic_partition_list_new(1);
        rd_kafka_topic_partition_list_add0(part,
                                           rktp->rktp_rkt->rkt_topic->str,
                                           rktp->rktp_partition,
                       rd_kafka_toppar_keep(rktp));

        // 构造OffsetFetch的operator
        rko = rd_kafka_op_new(RD_KAFKA_OP_OFFSET_FETCH);
    rko->rko_rktp = rd_kafka_toppar_keep(rktp);
    rko->rko_replyq = replyq;

    rko->rko_u.offset_fetch.partitions = part;
    rko->rko_u.offset_fetch.do_free = 1;

        // OffsetFetch 请求是与消费有关的,放入cgrp的op queue里
        rd_kafka_q_enq(rktp->rktp_cgrp->rkcg_ops, rko);
}
  • 赢得用于消费的实用的offset

void rd_kafka_toppar_offset_request (rd_kafka_toppar_t *rktp,
                     int64_t query_offset, int backoff_ms) {
    rd_kafka_broker_t *rkb;
        rkb = rktp->rktp_leader;

         // 如果rkb是无效的,需要下一个timer来定时query
        if (!backoff_ms && (!rkb || rkb->rkb_source == RD_KAFKA_INTERNAL))
                backoff_ms = 500;

        if (backoff_ms) {
                rd_kafka_toppar_set_fetch_state(
                        rktp, RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_OFFSET_QUERY);
                // 启动timer, timer到期会执行rd_kafka_offset_query_tmr_cb回调,这个回调还是调用当前这个函数
        rd_kafka_timer_start(&rktp->rktp_rkt->rkt_rk->rk_timers,
                     &rktp->rktp_offset_query_tmr,
                     backoff_ms*1000ll,
                     rd_kafka_offset_query_tmr_cb, rktp);
        return;
        }

        // stop这个重试的timer
        rd_kafka_timer_stop(&rktp->rktp_rkt->rkt_rk->rk_timers,
                            &rktp->rktp_offset_query_tmr, 1/*lock*/);

        // 从coordinattor获取需要消费的offset
    if (query_offset == RD_KAFKA_OFFSET_STORED &&
            rktp->rktp_rkt->rkt_conf.offset_store_method ==
            RD_KAFKA_OFFSET_METHOD_BROKER) {
                /*
                 * Get stored offset from broker based storage:
                 * ask cgrp manager for offsets
                 */
                rd_kafka_toppar_offset_fetch(
            rktp,
            RD_KAFKA_REPLYQ(rktp->rktp_ops,
                    rktp->rktp_op_version));

    } else {
                shptr_rd_kafka_toppar_t *s_rktp;
                rd_kafka_topic_partition_list_t *offsets;

                /*
                 * Look up logical offset (end,beginning,tail,..)
                 */
                s_rktp = rd_kafka_toppar_keep(rktp);

        if (query_offset <= RD_KAFKA_OFFSET_TAIL_BASE)
            query_offset = RD_KAFKA_OFFSET_END;

                offsets = rd_kafka_topic_partition_list_new(1);
                rd_kafka_topic_partition_list_add(
                        offsets,
                        rktp->rktp_rkt->rkt_topic->str,
                        rktp->rktp_partition)->offset = query_offset;

                // 基本上用于reset offset, 获取当前partition的最旧offset或最新offset
                rd_kafka_OffsetRequest(rkb, offsets, 0,
                                       RD_KAFKA_REPLYQ(rktp->rktp_ops,
                                                       rktp->rktp_op_version),
                                       rd_kafka_toppar_handle_Offset,
                                       s_rktp);

                rd_kafka_topic_partition_list_destroy(offsets);
        }

        rd_kafka_toppar_set_fetch_state(rktp,
                RD_KAFKA_TOPPAR_FETCH_OFFSET_WAIT);
}

先扯一扯潮汕砂锅粥由来。

不管男生女孩子都有许多颜色可以选取,像豹纹款式,深青色,暗红,浅黄等再添加那型眼镜的晶莹质量,别具风格,不显俗气。

rd_kafka_topic_partition_t
  • 所在文件: src/rdkafka.h
  • 概念了一个partition的相干数据结构, 不难定义, 占位符
  • 定义:

typedef struct rd_kafka_topic_partition_s {
        char        *topic;             /**< Topic name */
        int32_t      partition;         /**< Partition */
    int64_t      offset;            /**< Offset */
        void        *metadata;          /**< Metadata */ // 主要是leader, replicas, isr等信息
        size_t       metadata_size;     /**< Metadata size */
        void        *opaque;            /**< Application opaque */
        rd_kafka_resp_err_t err;        /**< Error code, depending on use. */
        void       *_private;           /**< INTERNAL USE ONLY,
                                         *   INITIALIZE TO ZERO, DO NOT TOUCH */
} rd_kafka_topic_partition_t;

再转小火,参与虾、冬菜碎,再煮5秒钟关火。

(二)要拔取镜架横幅与脸上宽度相类似的,假若佩戴比脸部宽太多的镜架,有可能会导致变成斗麻疹哦,接纳越接近,看起来就会越有自然流畅的觉得。


蟹心则是在蟹鳃中间的一小块,抠掉即可。

图片 1

rd_kafka_topic_partition_list_t
  • 所在文书: src/rdkafka.h
  • 用来存储 rd_kafka_topic_partition_t的可动态扩容的数组
  • 定义:

typedef struct rd_kafka_topic_partition_list_s {
        int cnt;               /**< Current number of elements */ 当前数组中放入的element数量
        int size;              /**< Current allocated size */ // 当前数组的容量
        rd_kafka_topic_partition_t *elems; /**< Element array[] */ 动态数组指针
} rd_kafka_topic_partition_list_t;
  • 扩容操作 rd_kafka_topic_partition_list_grow:

rd_kafka_topic_partition_list_grow (rd_kafka_topic_partition_list_t *rktparlist,
                                    int add_size) {
        if (add_size < rktparlist->size)
                add_size = RD_MAX(rktparlist->size, 32);

        rktparlist->size += add_size;
        // 使用realloc重新分配内存
        rktparlist->elems = rd_realloc(rktparlist->elems,
                                       sizeof(*rktparlist->elems) *
                                       rktparlist->size);

}
  • 成立操作 rd_kafka_topic_partition_list_new:

rd_kafka_topic_partition_list_t *rd_kafka_topic_partition_list_new (int size) {
        rd_kafka_topic_partition_list_t *rktparlist;
        rktparlist = rd_calloc(1, sizeof(*rktparlist));
        rktparlist->size = size;
        rktparlist->cnt = 0;
        if (size > 0)
                rd_kafka_topic_partition_list_grow(rktparlist, size);
        return rktparlist;
}
  • 招来操作 rd_kafka_topic_partition_list_find:
    topic和partition都万分才总算至极

rd_kafka_topic_partition_list_find (rd_kafka_topic_partition_list_t *rktparlist,
                     const char *topic, int32_t partition) {
    int i = rd_kafka_topic_partition_list_find0(rktparlist,
                            topic, partition);
    if (i == -1)
        return NULL;
    else
        return &rktparlist->elems[i];
}
  • 按索引删除 rd_kafka_topic_partition_list_del_by_idx

rd_kafka_topic_partition_list_del_by_idx (rd_kafka_topic_partition_list_t *rktparlist,
                      int idx) {
    if (unlikely(idx < 0 || idx >= rktparlist->cnt))
        return 0;

        // element数量减1
    rktparlist->cnt--;
        // destory 删除的元素 
    rd_kafka_topic_partition_destroy0(&rktparlist->elems[idx], 0);

        // 作内存的移动, 但不回收
    memmove(&rktparlist->elems[idx], &rktparlist->elems[idx+1],
        (rktparlist->cnt - idx) * sizeof(rktparlist->elems[idx]));

    return 1;
}
  • 排序rd_kafka_topic_partition_list_sort_by_topic
    topic名字不相同按topic名字排,topic名字一样按partition排

void rd_kafka_topic_partition_list_sort_by_topic (
        rd_kafka_topic_partition_list_t *rktparlist) {
        rd_kafka_topic_partition_list_sort(rktparlist,
                                           rd_kafka_topic_partition_cmp, NULL);
}

做那个往日,先泡多少个香菇与干贝,但要分开泡。然后2杯米洗净后泡水,泡至少半小时以上。黑米是比较相符的米。

图片 2

  • topic-partition是kafka分布式的精华,
    也是对准kafka进行生产或消费的微乎其卡片机元;
  • 在那篇里大家开端介绍有关的数据结构
  • 情节如下:
    1. rd_kafka_topic_partition_t
    2. rd_kafka_topic_partition_list_t
    3. rd_kafka_toppar_s

事实上我想说的是,砂锅粥里面下什么样料,真的可以很随便。

图片 3

接下去初阶煮粥。砂锅适合煮粥,因为受热均匀,不易糊底,家里有砂锅最好,没有的话,选个铸铁材质的也可以,因为铸铁也是受热相比较均匀的质地。

①偏圆形复古眼镜

我们先把后盖给剪下来,后盖连接处为蟹肠,记得漱口一下。不洗的话,可能会有淡淡的菊花香。

Zoff Smart Skinny
超轻眼镜

转中火,插手元贝、蟹、姜丝、香菇,煮约5分钟。

图片 4

那时候应当粥水比较浓稠了,最终出席香菜碎和芹菜粒,加点盐调味,那砂锅粥即便落成了。

图片 5

接下去处理虾,把虾头上的枪剪了,然后把虾开边,去虾线。

(三)镜架的万丈控制在眉毛到下颌三分之一之内,镜架假使太高,会导致看起来鼻子太低,以至于整个脸部看起来都很不和谐。

但既然要讲咋做,我们就亟须来掰一掰一款最经典的,虾蟹砂锅粥。其实一通百通,做法都大概。

②大框黄色眼镜

何以把螃蟹搞死,估算那题目要愁死了一堆小白,其实很不难,把螃蟹翻过来,在螃蟹后盖尖处,找把剪刀或筷子之类的利器,插进去,默念10分钟,大致就死大致了。

什么正确拔取眼镜

处理虾蟹,并略微腌渍

养生眼镜的小技巧

香菇 4~5个

JINS NEO
LUXE是一款彩色方框眼镜,在筹划方面相对的简洁,大方随性。镜腿转角地点很精妙,阻尼适中。并且JINS
NEO
LUXE选取的是金属镜腿,很有质感。超轻的弹性镜架,透气的人性化设计,优良的强稳定性,高清的耐冲击镜片,相对的精品。通过不难简洁的规划风格,在分歧的脸型上投射独特魅力。

芹菜、香菜、冬菜 若干

6、正确修复眼镜:佩戴一段时间之后,将眼镜架撑开,平放到平面桌上,如察觉高低不平,则送到眼镜店举行调整。

待米粒开花,转中火,加入元贝、蟹、姜丝、香菇,煮约5分钟。虾不难过熟,所以先不下。

Zoff Smart Skinny 是一款长方形黑框眼镜,只有6.5g,超轻是一种科学的感受,如同没戴什么一样,鼻子能够可以放松下。Zoff
拥有丰裕的格局,对于男女老少而言,都很很适合佩戴。并且 Zoff
做工质料有担保,最便利的正经镜片来自高丽国大明光学伊欧玛
(EOMA),也足以买入 HOYA (嗯,和Leica有过一段) 的高端镜片。

白开水参预少许生油,大火煮粥至米粒开花。

生活中,约有一半的人是戴眼镜的。但那中间,并不曾太四个人将眼镜当成是一种饰物。其实,眼镜是紧跟于帽子的头部饰物,它能有效地修饰脸部曲线,分化款型的镜子在听之任之程度能塑造出不相同的气度。因而,不将就的你应当投资一两副好镜子。

那儿可以给它包扎,然后先导分尸。

在增选眼镜时还要注意和穿着的衬托,如若您的衣柜里多有自然风格的衣着,那木头、竹子等当然材料制作的镜架也许很不错。其余,还要与装饰有“统一感”。比如您佩戴的是金色系首饰,可以考虑配戴金色系或米色系的眼镜。如若是男性的话同盟表带的水彩和素材佩戴眼镜相比好。

拍卖完虾蟹大家继续切配料。

看了地点那个闪闪的眼镜,心里自然小鹿乱撞了吗。先不要心急,我来教您几招让你如何才能在眼镜店里挑到这款最符合自己的镜子。

蟹是比较寒凉的,必要用姜丝去寒,所以也要切点姜丝。

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可能我们都有会有那般的郁闷:家里人不多,做多几样菜吧,太难为,做少几样吗,吃得又不如沐春风。其实整一锅砂锅粥,就可以很好解决那么些题材,丰富又不难。

日本在镜子这几个行业的品牌,不仅有 Zoff 的相当,还有 JINS 的简要,就好像JINS NEO
LUXE。整个眼镜的统筹很有力度,将眼睛周围妥妥地维护起来;外概况线条非凡流利,一呵而就。

切香菇、姜丝、芹菜粒、香菜碎与冬菜碎。

JINS NEO LUXE
金属镜框眼镜

然后把泡好的香菇切片,切点芹菜粒、香菜碎、冬菜碎备用。

Imagine Dragons-Tapole
光学镜框

水须要五遍加足,大火煮沸,加入泡好的米及少许生油,花生油可以裁减粥水泡沫溢出。煮粥时不时要求搅拌一下,防止糊底。

(四)镜架的外角度要沿着眉毛的线条,每个人的眉形都分化,如果镜架的外角度能和眉毛的线条相统一,就不会觉得眼镜突兀,会融入到方方面面脸庞中。

剪的时候手不要抓着钳子,就算死了,出于反射,剪的时候钳子照旧会夹一下的,被夹到照旧有点痛的,别问我怎么知道。

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关于调味,有些人会再用胡椒、鱼露、生抽等一种或多种调味料,其实这些就看个人喜好了,只如果您喜爱的寓意就是正宗的,不必拘泥太多。我要好喜好只用盐,单纯且可以非凡原味鲜甜。

小编介绍:Winar_阿进。喜欢倒腾商量,完美主义与理想主义的偏执性精神障碍患者。

别的煮的进度中,可能会油然则生粥太稠的问题。假设中途须求加水,务必加热水,切记不可加冷水。

率先是 Imagine Dragons,是 Tapole 的 L&L
连串产品,它的每一处细节都弥漫着作者敏锐的情义和对美的心境。L&L 连串,是为那个人编写的:乔乔桑,乔布斯(Jobs),亚伯·拉罕(Abr·aham),尼采,林徽因,克里希那穆提,Clive
Staples 刘易斯,Bob 迪伦,乔治(George) Lois,约瑟夫(Joseph)(Joseph) 普里策(Pulitzer),泰戈尔…

关于汤底,也可以先用排骨煮成汤,再拿排骨汤煮粥,那样粥会更香。可是后天我虾蟹买多了,就不下排骨了。

引进几款好镜子

干贝 若干

KM 80 也一样具有着 KM
种类产品的一大特长,就是一体式焊接鼻托,那样的统筹不仅为了为难,不易变形,佩戴舒适性也更上一层楼。且其镜腿末端圆润,过渡自然,这些细节须要手工举行多道工序的炮制,镜脚内放置金属的
KM 的
Logo,看上去同样十分名特优。那样一家日本老信用社,一直持之以恒着团结独特的传统工艺设计。

都是活的,咋整呢。先来搞螃蟹吧。

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虾 约半斤

那款眼镜不过更合乎脸型长一点的男生哦

掀开蟹壳,去蟹鳃、蟹心与蟹胃。其中蟹心极寒,一定要去掉。

④绚丽多彩眼镜

原先潮汕人靠海为生,出海嘛随船也就带点米啥的。

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= 步骤 =

接下去就是 Zoff Smart Skinny 了。Zoff
是日本的品牌,大概十年前就曾经诞生,Zoff
总能提供高格调时髦眼镜设计,精选耐刮伤、防反射、阻挡紫外线的薄型镜片,可以带动最舒适最清楚的着装体验,所以,价格自然也是不低的。

泡米的还要,大家来处理虾蟹。

那款眼镜通吃种种脸型,尤其适合脸相比宽,下巴不瘦削的人。

投入香菜碎与芹菜粒,加盐调味。

1、双手摘戴眼镜:顺着鼻梁的正前方戴眼镜;手持一边强行佩戴,不难造成变形松脱等处境;

盛一碗,螃蟹君还含情脉脉地望着你,是不是及时以为心里暖暖的?

③长方形黑框眼镜

膏蟹 2~3只

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剪掉所有脚尖。不剪也行,只不过没肉,本人又嫌脏,干脆剪掉。

(一)要选择与和睦脸部概略不相同形态的镜架,假若脸圆的精选圆形镜架,国字脸选用方形镜架,那样只会让你的脸型缺陷尤其显但是已。

姜丝 若干

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缘何吧?因为此地是蟹心。

先来认识眼镜

接下来呢,在海上捕鱼,一般捕到吗就吃吗,把粥煮到快熟的时候,把捕到的鱼虾蟹等等往锅里一扔,就成了砂!锅!粥!

4、及时保健眼镜:请立刻擦去鼻托和镜架上的油脂汗酸,那样可以延长眼镜使用寿命;

螃蟹作为腐食动物,属于比较穷的那种,平时吃土啥的,指出拿个舍弃牙刷,把螃蟹刷一刷,依然可想而知可以感觉到刷掉很多肮脏的。不过小心别把蟹膏给冲走了。

并且 Imagine Dragons
也是一支独立灵魂乐队的名字,而其名字如同也起点于手稿设计师绘画时刚好听的音乐是
Imagine Dragons 的
Radioactive。那是一款圆形复古眼镜,接纳了扶桑格调最高的纯钛材质,约有 25
克重。Imagine Dragons
并没有行使全部的圆形镜框,因此使其线条尤其活泼经典,神秘的古希腊回型纹路也是其意味深长的规划。

咋样判断蟹是否早已死了啊?当蟹腿已经摊开,碰它也不动,就印证已经死了。

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珍珠米 2米杯

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虾蟹先洗洗。

Kame ManNen KM-80
万年龟钛合金复古圆形镜架

好了,做法大约也就如此,明日作品就写到那了。谢谢大家。

5、正确清洗眼镜:用投入中性清洗剂(洗洁精、洗手液)的温水漱口,不可动用酒精或者肥皂,再选用专用眼镜布擦拭干。

蟹鳃很简单找,图中所示几个地点的东西直接摘除干净即可。

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蟹切两半,分尸后大致成那样。

Kame ManNen KM-80
是一款钛合金复古圆形眼镜,秉承了KameManNen的规划风格。无论在款式、颜色、物料选材都给人极度思量的神州味道,那款圆形眼镜更是表示之作,在炎黄不见了百年的制镜工艺及传统文化艺术于东瀛拿走了宏观传承。

把虾蟹撒少许盐稍微腌渍一下。虾蟹即便大概处理已毕。

2、防止恶性环境:眼镜在酸、碱、高温及潮湿环境下,简单并发掉漆、老化等气象;

蟹胃则需要找一下,最不难易行方法是用剪刀或镊子,插入图中所示蟹胃地点,夹紧一扯,扯出来的那块东西就是蟹胃。

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明天买了三只小膏蟹,半斤九节虾,大致4-5人份砂锅粥。大约把资料说下:

先是,一定要结合自己的脸型以及发型,同时考虑自己想要塑造的神韵。

有被蟹夹过心境阴影面积相比大的同班,以防万一,也得以在分尸前,先把八个大钳剪下来。

(五)选取颜色是足以参照妆容以及和谐的发型发色,就好像如若您欣赏灰色眼妆可以挑选红色镜架已达到调和,但是藏黄色发色如若选拔同色系的红色镜架会有过于沉重的印象,器重下与颜色的衬托以及平衡会更好。

泡香菇与干贝,米泡半时辰以上。

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实则,挑选眼镜是项技术活,挑对了,能给颜值加不少分。世界那么大,不如换副眼镜换个画风去探视吧!如若大家有哪些好的镜子推荐,一定要告诉自己~

眼镜行业一向饱受争议,水很深,或许几千元的眼镜开支也就然而百元。要工艺没工艺、要设计没布署,一切都来得和其标价龃龉,完全没有物超所值的感触。今日就给大家推荐几款眼镜,希望可以转移一些您对镜子的看法。

接下去是一款 Kame ManNen KM-80
的镜子,属于万年龟品牌,同样是一家日本的品牌。Kame ManNen 在 1917
年第一批次登场,木村菊次郎 (Kikuirjo Kimura) 先生是福井光器 (Fukui Koki)
的创设人,福井光器就是品牌 Kame ManNen 的创制商。

如若你有一张略显瘦削的脸型,那么这么式的镜子或许值得您着想。

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