Kafka 面试题

参考：

  1. https://javabetter.cn/interview/kafka-40.html
  2. https://javaguide.cn/high-performance/message-queue/kafka-questions-01.html

Kafka 架构

在这里插入图片描述

名词概念

  1. Producer（生产者） : 产生消息的一方。

  2. Consumer（消费者） : 消费消息的一方。

  3. Broker（代理） : 可以看作是一个独立的 Kafka 实例。多个 Kafka Broker 组成一个 Kafka Cluster。

    1. Topic（主题） : Producer 将消息发送到特定的主题，Consumer 通过订阅特定的 Topic(主题) 来消费消息。同一 Topic 下的 Partition 可以分布在不同的 Broker 上。

    2. Partition（分区） : Partition 属于 Topic 的一部分。一个 Topic 可以有多个 Partition 。

      Kafka 中的 Partition（分区） 实际上可以对应成为消息队列中的队列。

      img

zookeeper在 Kafka 中的作用？

  1. Broker 注册：在 Zookeeper 上会有一个专门用来进行 Broker 服务器列表记录的节点。每个 Broker 在启动时，都会到 Zookeeper 上进行注册，即到 /brokers/ids 下创建属于自己的节点。

  2. Topic 注册：在 Kafka 中，同一个Topic 的消息会被分成多个分区并将其分布在多个 Broker 上，这些分区信息及与 Broker 的对应关系也都是由 Zookeeper 在维护。

    比如我创建了一个名字为 my-topic 的主题并且它有两个分区，对应到 zookeeper 中会创建这些文件夹：/brokers/topics/my-topic/Partitions/0、/brokers/topics/my-topic/Partitions/1。

  3. 负载均衡：上面也说过了 Kafka 通过给特定 Topic 指定多个 Partition，各个 Partition 可以分布在不同的 Broker（Kafka实例）上**。对于同一个 Topic 的不同 Partition，Kafka 会尽力将这些 Partition 分布到不同的 Broker 服务器上**。当 Consumer 消费的时候，Zookeeper 可以根据当前的 Partition 数量以及 Consumer 数量来实现动态负载均衡。

Kafka 中可以不要 zookeeper 吗？

答：可以，在 Kafka 2.8 之后，引入了基于 Raft 协议的 KRaft 模式，不再依赖 Zookeeper，大大简化了 Kafka 的架构，让你可以以一种轻量级的方式来使用 Kafka。

Kafka 的消息模型？知道队列模型吗？

1、早期的消息模型：队列模型。使用队列（Queue）作为消息通信载体，满足生产者与消费者模式，一条消息只能被一个消费者使用，未被消费的消息在队列中保留直到被消费或超时。存在的问题：

  • 不能将一条消息发送给多个消费者。

队列模型

2、Kafka 消息模型：发布-订阅模式。这种模式可以让一条消息发送给多个消费者。

  • 发布订阅模型（Pub-Sub） 使用主题（Topic） 作为消息通信载体，类似于广播模式；
  • 发布者发布一条消息，该消息通过主题传递给所有的订阅者。（在一条消息广播之后才订阅的用户则是收不到该条消息的）

发布订阅模型

Kafka 多副本机制

Kafka 为分区（Partition）引入了多副本（Replica）机制。分区（Partition）中的多个副本之间会有一个叫做 leader 的家伙，其他副本称为 follower。

  • 我们发送的消息会被发送到 leader 副本，然后 follower 副本才能从 leader 副本中拉取消息进行同步。
  • 生产者和消费者只与 leader 副本交互。你可以理解为其他副本只是 leader 副本的拷贝，它们的存在只是为了保证消息存储的安全性。

Kafka 用途

Kafka 是一个分布式流式处理平台。流平台具有三个关键功能：

  1. 消息队列：发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是 Kafka 也被归类为消息队列的原因。

  2. 容错的持久方式存储记录消息流：Kafka 会把消息持久化到磁盘，有效避免了消息丢失的风险。

  3. 流式处理平台： 在消息发布的时候进行处理，Kafka 提供了一个完整的流式处理类库，可以实时处理数据。

    例如，一个传感器的数据被消费者读取后可以进行处理。比如：，可以进行过滤、转换、聚合、窗口操作等。在检测异常情况的场景中，可能会对传感器数据进行实时分析，比如检查温度是否超过某个阈值、压力是否突然变化等。

Kafka 优势（与 其他消息中间件对比）

Kafka 与 RocketMQ、RabbitMQ 对比。Kafka 具有哪些优势：

  1. 极致的性能：基于 Scala 和 Java 语言开发，设计中大量使用了批量处理和异步的思想，最高可以每秒处理千万级别的消息。
  2. 生态系统兼容性无可匹敌：Kafka 与周边生态系统的兼容性是最好的没有之一，尤其在大数据和流计算领域。

问

Kafka 为什么要把消息分区（partition）？如何分区？

答：

1、把消息分区有利于：

  • 提高吞吐量：一个Topic可以有多个Partition组成，那么就可以实现并行处理，提高吞吐量。多个消费者可同时处理不同分区的消息。

  • 增强容错性：一个分区故障不影响其他分区，且分区有副本可保证数据可用性。

  • 便于实现负载均衡。可根据消费者数量自动分配分区，确保处理均衡。

    当有多个消费者同时订阅一个主题时，Kafka 会根据消费者的数量自动分配主题的分区给这些消费者。

2、如何分区的：

  • 指明 Partition 的情况：如果生产者在发送消息时明确指定了 Partition 值，那么 Kafka 就直接将该指定的值作为消息要发送到的 Partition。

  • 有 key 但无指定 Partition 的情况：当没有明确指定 Partition 但消息有 key 时，Kafka 会计算 key 的哈希值，然后与该Topic 的分区数量取余，得到的余数就是要放入分区的ID。

    这样可以确保具有相同 key 的消息被分配到同一个 Partition，方便后续的处理和消费。

  • 既无 Partition 也无 key 的情况：在既没有指定 Partition 也没有 key 的情况下，第一次发送消息时，Kafka 会随机生成一个整数。之后每次发送消息，在这个整数上自增，然后将这个值与主题可用的 Partition 总数取余，得到消息要被发送到的 Partition。

    这种方式类似于轮询（round-robin）算法，确保消息在各个 Partition 之间相对均衡地分布。

Kafka 如何保证消息的消费顺序？

答：

具体的分析：Kafka 中 Partition(分区)是真正保存消息的地方，我们发送的消息都被放在了这里。而我们的 Partition(分区) 又存在于 Topic(主题) 这个概念中，并且我们可以给特定 Topic 指定多个 Partition。每次添加消息到 Partition(分区) 的时候都会采用尾加法，如下图所示。 Kafka 只能为我们保证 Partition(分区) 中的消息有序。

消息在被追加到 Partition(分区)的时候都会分配一个特定的偏移量（offset）。Kafka 通过偏移量（offset）来保证消息在分区内的顺序性。

img

因此，常用的 Kafka 保证消息消费的顺序，有两种方式：

  1. 1 个 Topic 只对应一个 Partition。（但是这种办法效率不高）

  2. （推荐）发送消息的时候指定 key/Partition：Kafka 中发送 1 条消息的时候，可以指定 topic, partition，key，data（数据） 4 个参数。如果你发送消息的时候指定了 Partition 的话，所有消息都会被发送到指定的 Partition。并且，同一个 key 的消息可以保证只发送到同一个 partition。

    例如，在一个电商系统中，如果以订单 ID 作为 “key”，那么所有与同一个订单相关的操作消息（如订单创建、支付、发货等）在发送时都带有相同的订单 ID 这个 “key”。根据 Kafka 的规则，这些具有相同 “key” 的消息会被分配到同一个分区。

Kafka 如何发现消息丢失？

这需要根据消息丢失的位置，具体分析：

  • 生产者端消息丢失
  • 消费者端消息丢失
  • Kafka（broker）服务之间消息同步时，消息丢失

生产者丢失消息、如何知道是否丢失？

丢失情况：生产者(Producer) 调用send方法发送消息之后，消息可能因为网络问题并没有发送过去。

得知消息丢失：通过send()方法返回值查看消息是否发送成功。

  1. 方式1：同步方式，生产者将消息发送出去之后，需要等待消息发送的结果返回。

    // 使用get()方法，是同步的方式
SendResult<String, Object> sendResult = kafkaTemplate.send(topic, o).get();
if (sendResult.getRecordMetadata() != null) {logger.info("生产者成功发送消息到" + sendResult.getProducerRecord().topic() + "-> " + sendResult.getProducerRecord().value().toString());
}

  2. 方式2：异步回调的方式。可以采用异步回调的方式，获取消息发送的结果，从而得知消息是否丢失。

    // send()方法默认的是异步方式        
ListenableFuture<SendResult<String, Object>> future = kafkaTemplate.send(topic, o);future.addCallback(result -> logger.info("生产者成功发送消息到topic:{} partition:{}的消息", result.getRecordMetadata().topic(), result.getRecordMetadata().partition()),ex -> logger.error("生产者发送消失败，原因：{}", ex.getMessage()));
生产者端尽量避免消息丢失的方法

设置重试次数、重试间隔（注意重试机制 生产者、消费者都可以用）。这是一种尽可能的避免消息丢失的策略。即当消息发送失败时，可以多重试几次，增加发送成功的几率。

具体方法：

  • 为 Producer 的retries（重试次数）设置一个比较合理的值，一般是 3 ，但是为了保证消息不丢失的话一般会设置比较大一点。设置完成之后，当出现网络问题之后能够自动重试消息发送，避免消息丢失。
  • 另外，建议还要设置重试间隔，因为间隔太小的话重试的效果就不明显了，网络波动一次你 3 次一下子就重试完了。
@Configuration
public class KafkaProducerConfig {@Beanpublic ProducerFactory<String, String> producerFactory() {Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "your_kafka_bootstrap_servers");configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);// 设置重试次数和重试间隔RetryTemplate retryTemplate = new RetryTemplate();SimpleRetryPolicy retryPolicy = new SimpleRetryPolicy();retryPolicy.setMaxAttempts(10);retryTemplate.setRetryPolicy(retryPolicy);FixedBackOffPolicy backOffPolicy = new FixedBackOffPolicy();backOffPolicy.setBackOffPeriod(1000); // 重试间隔为 1 秒retryTemplate.setBackOffPolicy(backOffPolicy);configProps.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retryTemplate);return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);}@Beanpublic KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {return new KafkaTemplate<>(producerFactory());}
}

消费者丢失消息的情况，如何知道丢失？

消费者端丢失消息的情况：当消费者拉取到了分区的某个消息之后，消费者会自动提交了 offset。此时会有问题，当消费者刚拿到这个消息准备进行真正消费的时候，突然挂掉了，消息实际上并没有被消费，但是 offset 却被自动提交了。

消息在被追加到 Partition(分区)的时候都会分配一个特定的偏移量（offset）。偏移量（offset)表示 Consumer 当前消费到的 Partition(分区)的所在的位置。Kafka 通过偏移量（offset）可以保证消息在分区内的顺序性。

得知消息丢失的办法：手动关闭自动提交 offset，每次在真正消费完消息之后再自己手动提交 offset 。

弊端：这样会带来消息被重新消费的问题。比如你刚刚消费完消息之后，还没提交 offset，结果自己挂掉了，那么这个消息理论上就会被消费两次。

Kafka服务端消息丢失，如何避免丢失？

Kafka 为分区（Partition）引入了多副本（Replica）机制。假如 leader 副本所在的 broker 突然挂掉，那么就要从 follower 副本重新选出一个 leader ，但是 leader 的数据还有一些没有被 follower 副本的同步的话，就会造成消息丢失。

如何避免丢失？这需要通过以下参数共同起作用：

  1. acks：生产者发送消息后要求的确认机制级别。

    1. acks=0：产者发送消息后，不需要等待任何来自服务器的响应。种设置下，生产者发送消息的速度最快，但消息可能会在网络传输等过程中丢失，因为没有任何确认机制来保证消息已经被成功接收和存储。

    2. acks=1：生产者发送消息后，只要集群中的 leader 成功接收到消息，就会向生产者发送确认响应，而不会管follower 是否接收成功。

    3. acks=all（也可以用acks=-1表示）：生产者发送消息后，需要等待所有的同步副本（In-Sync Replicas，ISR）都成功接收到消息后，才会收到来自服务器的确认响应。

      也就是 该分区的 leader、和与leader数据时同步的followers 都接收消息成功。

  2. replication.factor >= 3：指定了一个主题（topic）的副本因子数量，即一个分区（partition）有多少个副本（这里设置为每个分区有一个 leader 副本和3个 follower 副本）。虽然造成了数据冗余，但是带来了数据的安全性。

  3. min.insync.replicas > 1：指定了为了被认为是 “已同步” 的，一个分区（partition）中最少需要保持同步状态的副本数量。这样配置代表消息至少要被写入到 2 个副本才算是被成功发送。

  4. unclean.leader.election.enable=false：控制是否允许非同步副本（不在 ISR 中的副本，即与leader数据时同步的followers）成为 leader。当 leader 副本发生故障时就不会从 follower 副本中和 leader 同步程度达不到要求的副本中选择出 leader ，这样降低了消息丢失的可能性。

Kafka 如何保证消息不重复消费？

参考：https://www.cnblogs.com/yangyongjie/p/14675119.html

先说为什么 Kafka 会重复消费消息？

答：主要有如下情况

  1. 消费者宕机、重启等。导致消息已经消费但是没有提交offset。

  2. 消费者在处理耗时的任务，处理时间超过Kafka服务器设置的max.poll.interval.ms时间，Kafka 会误认为这个消费者死掉，会触发再均衡（rebalance）。（在重平衡过程中，其他消费者可能会被分配到之前由该问题消费者处理的分区，而由于偏移量未正确处理，可能会导致重复消费之前已经处理过的消息）

    max.poll.interval.ms参数用于控制消费者在两次调用poll()方法之间的最大时间间隔。超过这个间隔时间这个消费者就会被认为挂掉了。

解决办法：

  1. 幂等校验：消费消息服务做幂等校验，比如 Redis 的 set、MySQL 的主键等天然的幂等功能。这种方法最有效。【推荐】

    比如，消费者在本地存储（如数据库、缓存等）中检查（比如通过订单ID）是否已经处理过具有相同订单号的消息，处理过就不会再次处理了。

  2. 关闭自动提交 offset，改为手动提交 offset。但这种方式可能会有两个问题：

    1. 如果是处理完消息再提交：依旧有消息重复消费的风险，和自动提交一样
    2. 如果是拉取到消息即提交：会有消息丢失的风险。允许消息延时的场景，一般会采用这种方式。然后，通过定时任务在业务不繁忙（比如凌晨）的时候做数据兜底

Kafka 的重试机制？

Kafka 的重试机制

Kafka 的重试机制既可以针对生产者，也可以针对消费者。

  • 当生产者发送消息到 Kafka 集群时，如果出现网络问题、Broker 故障等情况导致消息发送失败，生产者可以配置重试机制来自动重新发送消息，以提高消息发送的成功率。
  • 消费者在消费消息时，如果处理消息的过程中出现异常，也可以通过一定的方式进行重试，以确保消息能够被正确处理。

重试机制默认最多重试10次，每次重试的时间间隔为 0，即立即进行重试。如果在 10 次重试后仍然无法成功消费消息，则不再进行重试，消息将被视为消费失败。当然也可以自定义重试次数、重试间隔。

重试失败后，如何告警？

答：自定义重试失败后逻辑，需要手动实现，以下是一个简单的例子，重写 DefaultErrorHandler 的 handleRemaining 函数，加上自定义的告警等操作。

@Slf4j
public class DelErrorHandler extends DefaultErrorHandler {public DelErrorHandler(FixedBackOff backOff) {super(null,backOff);}@Overridepublic void handleRemaining(Exception thrownException, List<ConsumerRecord<?, ?>> records, Consumer<?, ?> consumer, MessageListenerContainer container) {super.handleRemaining(thrownException, records, consumer, container);log.info("重试多次失败");// 自定义操作}
}

重试失败后的数据如何再次处理？-- 死信队列

当达到最大重试次数后，数据会直接被跳过，继续向后进行。当代码修复后，如何重新消费这些重试失败的数据呢？

答：当 Kafka 中的数据重试失败后，可以使用**死信队列（Dead Letter Queue，DLQ）**来进行再次处理。

  • 死信队列（Dead Letter Queue，DLQ）：未被正常消费的消息 会被放入死信队列中，在死信队列中，可以进一步分析、处理这些无法正常消费的消息，以便定位问题、修复错误，并采取适当的措施。
  • 在实际使用过程中，可以使用@DltHandler 注解处理。

消费者消息消费时，失败之后会怎么样？

在默认配置下，当消费异常会进行重试，重试多次后会跳过当前消息，继续进行后续消息的消费，不会一直卡在当前消息。

因此，即使某个消息消费异常，Kafka 消费者仍然能够继续消费后续的消息，不会一直卡在当前消息，保证了业务的正常进行。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.rhkb.cn/news/432280.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

影刀---实现我的第一个抓取数据的机器人

影刀---实现我的第一个抓取数据的机器人

你们要的csdn自动回复机器人在这里文末哦&#xff01; 这个上传的资源要vip下载&#xff0c;如果想了解影刀这个软件的话可以私聊我&#xff0c;我发你 目录 1.网页对象2.网页元素3.相似元素组4.元素操作设置下拉框复选框滚动条获取元素的信息 5.变量6.数据的表达字符串变量列…
阅读更多...
数据库主备副本物理复制和逻辑复制对比

数据库主备副本物理复制和逻辑复制对比

数据库主从节点的数据一致性是保证数据库高可用的基本要求&#xff0c;各个数据库在实现方式上也各有异同。而主备复制的方式无外乎两种&#xff1a;物理复制和逻辑复制&#xff0c;本文简要对比下两种方式的不同&#xff0c;并分析下国产数据库是如何实现的。 1、数据库复制基…
阅读更多...
初试Bootstrap前端框架

初试Bootstrap前端框架

文章目录 一、Bootstrap概述二、Bootstrap实例1、创建网页2、编写代码3、代码说明4、浏览网页&#xff0c;查看结果5、登录按钮事件处理6、浏览网页&#xff0c;查看结果 三、实战小结 一、Bootstrap概述 大家好&#xff0c;今天我们将一起学习一个非常流行的前端框架——Boot…
阅读更多...
Redis --- redis事务和分布式事务锁

Redis --- redis事务和分布式事务锁

redis事务基本实现 Redis 可以通过 MULTI&#xff0c;EXEC&#xff0c;DISCARD 和 WATCH 等命令来实现事务(transaction)功能。 > MULTI OK > SET USER "Guide哥" QUEUED > GET USER QUEUED > EXEC 1) OK 2) "Guide哥"使用 MULTI命令后可以输入…
阅读更多...
Java数据库连接jdbc

Java数据库连接jdbc

Java数据库连接jdbc 导入java包 1、根目录&#xff0c;新建一个lib目录&#xff08;Dire&#xff09; 2、将jar包放入lib目录下 3、File -> Project Structure&#xff08;项目结构&#xff09; 4、Libraries-> ->java->找到项目的lib目录 5、Apply->OK使用JD…
阅读更多...
navicat无法连接远程mysql数据库1130报错的解决方法

navicat无法连接远程mysql数据库1130报错的解决方法

出现报错&#xff1a;1130 - Host ipaddress is not allowed to connect to this MySQL serve navicat&#xff0c;当前ip不允许连接到这个MySQL服务 解决当前ip无法连接远程mysql的方法 1. 查看mysql端口&#xff0c;并在服务器安全组中放开相应入方向端口后重启服务器 sud…
阅读更多...
二叉树的基本概念（下）

二叉树的基本概念（下）

文章目录 &#x1f34a;自我介绍&#x1f34a;二叉树的分类满二叉树完全二叉树 &#x1f34a;二叉树的存储顺序存储[完全二叉树]链式存储 你的点赞评论就是对博主最大的鼓励 当然喜欢的小伙伴可以&#xff1a;点赞关注评论收藏&#xff08;一键四连&#xff09;哦~ &#x1f34…
阅读更多...
顶点缓存对象（VBO）与顶点数组对象（VAO）

顶点缓存对象（VBO）与顶点数组对象（VAO）

我们的顶点数组在CPU端的内存里是以数组的形式存在，想要GPU去绘制三角形，那么需要将这些数据传输给GPU。那这些数据在显存端是怎么存储的呢？VBO上场了，它代表GPU上的一段存储空间对象，表现为一个unsigned int类型的变量，GPU端内存对象的一个ID编号、地址、大小。一个VBO对…
阅读更多...
利用探空站数据（怀俄明和IGRA）和ERA5计算ZTD、ZHD和ZWD

利用探空站数据（怀俄明和IGRA）和ERA5计算ZTD、ZHD和ZWD

1.有关 Matlab 获取代码关注咸鱼获取&#xff1a; 怀俄明探空站数据解算PWV和Tm 怀俄明多线程下载探空站数据&#xff08;包括检查和下载遗漏数据的代码&#xff09; 对IGRAv2进行质量控制得到PWV和Tm的 matlab 代码 算 IGRAv2 探空站的 Tm 和 PWV 提取探空站 IGRAv2 全部数…
阅读更多...
单片机串口AT指令操作SIM800、900拨打电话

单片机串口AT指令操作SIM800、900拨打电话

文章目录 一、前言1.1 功能简介1.2 拨打电话功能的应用场景1.3 SIM900A与SIM800C模块介绍1.4 原理图 三、模块调试3.1 工具软件下载3.2 准备好模块3.3 串口调试助手的设置3.4 初始化配置3.5 拨打电话的测试流程 四、代码实现4.1 底层的命令发送接口4.2 底层数据接收接口4.3 检测…
阅读更多...
基于Next.js和TailwindCss的TailwindCss

基于Next.js和TailwindCss的TailwindCss

最近在研究 Next.js 和 TailwindCss &#xff0c;这两天没事的时候就搞了一个 c。 目前工具部署在 Vercel &#xff0c;欢迎各位体验&#xff08;能提出意见更好嘿嘿&#xff09; 体验地址&#xff1a; https://icon.999872.xyz/ 图片预览 &#x1f447;
阅读更多...
MySQL Performance Schema 详解及运行时配置优化

MySQL Performance Schema 详解及运行时配置优化

引言 MySQL 的 Performance Schema 是一套性能监控与诊断工具&#xff0c;帮助开发者和数据库管理员收集、分析 MySQL 实例的运行状态&#xff0c;找出性能瓶颈并进行优化。通过 Performance Schema&#xff0c;我们能够监控不同的内部事件、线程、会话、语句执行等关键性能指…
阅读更多...
LabVIEW界面输入值设为默认值

LabVIEW界面输入值设为默认值

在LabVIEW中&#xff0c;将前面板上所有控件的当前输入值设为默认值&#xff0c;可以通过以下步骤实现&#xff1a; 使用控件属性节点&#xff1a;你可以创建一个属性节点来获取所有控件的引用。 右键点击控件&#xff0c;选择“创建” > “属性节点”。 设置属性节点为“D…
阅读更多...
Pandas和Seaborn可视化详解

Pandas和Seaborn可视化详解

1.Pandas绘图-单变量 概述 pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据&#xff0c;还可以做更多的事情&#xff1a;它还可以可视化 pandas绘图API简单易用&#xff0c;是pandas流行的重要原因之一 可视化小技巧: 如果是类别型 柱状 饼图 (类别相对较少 5-…
阅读更多...
灵办AI搜索引擎和文档总结工具

灵办AI搜索引擎和文档总结工具

前言—— 在信息爆炸的时代&#xff0c;如何高效地获取和处理知识成为了每个人面临的挑战。随着人工智能技术的迅猛发展&#xff0c;本文将深入探讨这一创新工具的功能与优势&#xff0c;以及如何在日常生活和工作中充分利用它&#xff0c;开启智能化的信息获取新篇章。 点击…
阅读更多...
金属增材制造咋突破？纳米纹理粉末如何助力金属增材制造？

金属增材制造咋突破？纳米纹理粉末如何助力金属增材制造？

大家好&#xff0c;今天我们来了解一篇金属增材制造文章——《High absorptivity nanotextured powders for additive manufacturing》发表于《Science Advances》。金属增材制造在医疗、航空航天等领域&#xff0c;它潜力巨大&#xff0c;但目前可打印的金属材料有限&#xff…
阅读更多...
握手传输 状态机序列检测（记忆科技笔试题）_2024年9月2日

握手传输 状态机序列检测（记忆科技笔试题）_2024年9月2日

发送模块循环发送0-7&#xff0c;在每个数据传输完成后&#xff0c;间隔5个clk&#xff0c;发送下一个 插入寄存器打拍处理&#xff0c;可以在不同的时钟周期内对信号进行同步&#xff0c;从而减少亚稳态的风险。 记忆科技笔试题&#xff1a;检测出11011在下一个时钟周期输出…
阅读更多...
PowerPoint技巧：将幻灯片里的图片背景设置为透明

PowerPoint技巧：将幻灯片里的图片背景设置为透明

在PPT中添加了图片&#xff0c;想要将图片中的背景设置为透明或者想要抠图&#xff0c;有什么方法吗&#xff1f;今天分享两个方法。 方法一&#xff1a; 添加图片&#xff0c;选中图片之后&#xff0c;点击【图片格式】功能&#xff0c;点击最左边的【删除背景】 PPT会自动帮…
阅读更多...
vue3扩展echart封装为组件库-快速复用

vue3扩展echart封装为组件库-快速复用

ECharts ECharts&#xff0c;全称Enterprise Charts&#xff0c;是一款由百度团队开发并开源&#xff0c;后捐赠给Apache基金会的纯JavaScript图表库。它提供了直观、生动、可交互、可个性化定制的数据可视化图表&#xff0c;广泛应用于数据分析、商业智能、网页开发等领域。以…
阅读更多...
Distilabel合成数据生成框架简明教程

Distilabel合成数据生成框架简明教程

Distilabel 是一个用于合成数据和 AI 反馈的框架&#xff0c;适用于需要基于经过验证的研究论文的快速、可靠和可扩展的管道的工程师。 NSDT工具推荐&#xff1a; Three.js AI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器 -…
阅读更多...
最新文章
推荐文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发