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“一个基于锁和条件变量（Condition）实现的简易版 Future，用来在某个线程中等待结果，直到被另一个线程显式唤醒并传递结果。”
🔵 举个简单使用场景：
假设你在做 异步RPC调用、异步消息处理这类事情：
- 线程A 发起请求，但不知道什么时候结果返回，于是
await()等待。 - 当线程B 收到响应时，调用
signal(result)把数据塞进来并唤醒线程A。
小小示意：
CondFuture<String> condFuture = new CondFuture<>();
// 线程A：请求并等待
new Thread(() -> {
try {
String result = condFuture.await(5, TimeUnit.SECONDS);
System.out.println("Got result: " + result);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
// 线程B：稍后响应
new Thread(() -> {
try {
Thread.sleep(1000); // 假装处理了 1秒
condFuture.signal("Response is here!");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
输出：
Got result: Response is here!
流量、高并发 IoT 项目（车联网平台）的标准实践
| 优化点 | 说明 |
|---|---|
| Cassandra 分库分节点 | xx、xx、业务库分开，减少热数据干扰，提升查询性能 |
| Redis 主备分离 | 热数据实时存储 + 备份灾容，快速读写，减少单点故障 |
| Kafka producer/batch 配置 | 批量提交，延迟优化，内存缓冲提升消息发送吞吐量 |
| Kafka consumer 手动ack + concurrency | 保证消息消费可靠性，并通过多线程加速消费处理 |
| Elasticsearch restclient | 轻量高效，适合大数据量检索，降低TCP连接开销 |
高阶版 JT808 平台服务部署架构图
| 模块 | 优化策略 |
|---|---|
| JT808服务 | Netty线程模型+心跳检测+过期剔除 |
| Redis | 主备双写，主节点故障快速切换备节点 |
| Cassandra | 按业务分库，数据分离，提升查询效率 |
| Kafka | 批量提交+异步ACK+3节点副本保障高可用 |
| Elasticsearch | 异步写入+批量提交+慢查询优化 |
| 消费者组 | 线程池消费，超时监控，重试机制 |
超实用部署建议
| 点位 | 建议 |
|---|---|
| Redis | 主备节点使用keepalived+vip做高可用切换 |
| Cassandra | 每个库单独维护表，设置合理TTL（过期时间）清理旧数据 |
| Kafka | 生产者开启幂等性 (enable.idempotence=true) ，防止重复投递 |
| ES | 热数据分离，老数据定期归档，写入前做Bulk压缩 |
| JT808服务器 | 增加防粘包拆包处理，最大包长校验，保护系统 |
| 全链路 | 接入链路追踪系统（如Skywalking、Zipkin），监控数据流向 |
Topic属性设置建议（重点！）
| 属性 | 建议值 | 解释 |
|---|---|---|
replication.factor | 3 | 防止节点宕机丢数据 |
min.insync.replicas | 2 | 写入必须至少2副本成功 |
acks | all | 生产者端保证强一致性 |
enable.idempotence | true | 开启幂等性，防止重复消息 |
retention.ms | 7天（604800000）或按业务定 | 保留时间够补偿 |
cleanup.policy | delete（默认） | 保证磁盘可控，避免膨胀 |
segment.ms | 1小时 | 切小日志段，提升查询速度 |
📋 Kafka 参数调优表（超详细版）
🛠️ Producer 参数调优
| 参数 | 建议配置 | 作用解释 | 调优思路 |
|---|---|---|---|
acks | all | 等所有副本确认才算写成功 | 最强数据可靠性 |
retries | 3 ~ 5 | 发送失败自动重试次数 | 防止瞬时抖动丢消息 |
enable.idempotence | true | 开启幂等性，避免重复投递 | 高一致性必开 |
batch.size | 32KB ~ 64KB | 单批次最大字节数 | 调大提高吞吐量，减少IO次数 |
linger.ms | 5 ~ 10 | 批量发送延迟（毫秒） | 稍微延迟换更大批次（减少压Kafka） |
buffer.memory | 64MB ~ 128MB | 生产者内存缓冲池大小 | 内存富裕就调大（抗突发） |
compression.type | lz4 或 snappy | 压缩算法 | 降低网络带宽，提升吞吐 |
max.request.size | 1MB 或更大 | 单条消息最大尺寸 | 避免超大消息被拒 |
request.timeout.ms | 30s | 请求超时毫秒数 | 保证重试/失败及时切换 |
delivery.timeout.ms | 60s | 允许最大发送时间 | 配合 retries 效果好 |
🛠️ Consumer 参数调优
| 参数 | 建议配置 | 作用解释 | 调优思路 |
|---|---|---|---|
fetch.min.bytes | 1KB ~ 10KB | 最小抓取字节 | 抓取更多消息，减少拉取次数 |
fetch.max.bytes | 5MB ~ 10MB | 单次最大拉取量 | 合理拉大，防止吞吐低 |
fetch.max.wait.ms | 500ms | 最长等待时间 | 配合 batch 消费更流畅 |
max.poll.records | 500 ~ 1000 | 每次拉取最大记录数 | 批量处理提升效率 |
session.timeout.ms | 10s ~ 20s | 消费组心跳超时时间 | 保持平稳Rebalance |
heartbeat.interval.ms | 3s ~ 5s | 心跳间隔 | 配合session.timeout |
enable.auto.commit | false | 关闭自动提交 | 手动控制 offset，确保精确一次 |
max.partition.fetch.bytes | 1MB | 单分区最大拉取量 | 高分区场景要调大 |
🛠️ Broker 集群端参数调优
| 参数 | 建议配置 | 作用解释 | 调优思路 |
|---|---|---|---|
num.network.threads | 3 ~ 8 | 网络线程数 | 跟broker流量量级有关 |
num.io.threads | 8 ~ 16 | IO线程数（磁盘/网络） | 跟磁盘/吞吐相关 |
log.dirs | 多磁盘挂载 | 日志存储目录 | 多路径并发刷盘更快 |
log.segment.bytes | 512MB ~ 1GB | 分段文件大小 | 文件过小影响性能 |
log.retention.hours | 72h（3天）或按需 | 日志保留时间 | 结合业务定策略 |
message.max.bytes | 1MB 或更大 | 单消息最大字节数 | 跟 producer 端对应 |
replica.fetch.max.bytes | 10MB | 副本同步最大字节 | 防止副本落后太多 |
socket.request.max.bytes | 100MB | socket请求最大字节数 | 保护broker防止OOM |
auto.create.topics.enable | false | 禁止自动创建 topic | 统一topic管理 |
【实战Tips】
- 吞吐优先
→ 调大 batch.size、buffer.memory，使用压缩。 - 可靠性优先
→ 开启 acks=all、幂等、合理设置 retries。 - 高并发低延迟
→ 合理调 max.poll.records、fetch参数。 - 集群容灾
→ Replication Factor = 3，ISR列表控制好（min.insync.replicas=2）。 - 异常处理
→ 配置 DLQ（死信队列）+ 自定义拦截器（如 ProducerInterceptor 抓异常）。
📋 Kafka 流量压测工具推荐表
1. 官方自带工具 - kafka-producer-perf-test.sh
工具位置
一般在安装包里的：
$KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh
基础使用示例
./kafka-producer-perf-test.sh \
--topic test-topic \
--num-records 1000000 \
--record-size 512 \
--throughput -1 \
--producer-props bootstrap.servers=localhost:9092
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--topic | 压测用的 Topic |
--num-records | 要发送的消息总数 |
--record-size | 每条消息字节大小（比如 JT808 标准报文一般几十到几百字节） |
--throughput | 限流速率（条数/秒），-1表示不限速 |
--producer-props | 传入Kafka Producer的连接参数 |
✅ 输出结果：TPS、发送延迟、吞吐量等指标
2. 官方自带工具 - kafka-consumer-perf-test.sh
基础使用示例
./kafka-consumer-perf-test.sh \
--topic test-topic \
--bootstrap-server localhost:9092 \
--messages 1000000
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--topic | 要消费的Topic |
--messages | 要消费的消息条数 |
--bootstrap-server | Kafka地址 |
✅ 输出结果：消费TPS、平均延迟、吞吐量
🚀 高阶压测思路
| 场景 | 工具 | 建议操作 |
|---|---|---|
| 单机单Topic最大吞吐 | producer-perf-test.sh | 配置大批量数据、-1不限速 |
| 多分区压测 | producer-perf-test.sh | 多开进程，发送到不同分区 |
| 压测集群消费能力 | consumer-perf-test.sh | 配合group.id并发消费 |
| 网络/磁盘瓶颈排查 | producer/consumer + Linux iostat、sar | 观察磁盘/网络IO |
| 端到端延迟压测 | 自定义带时间戳的Payload | 生产+消费后计算RTT |
🔥 高阶技巧：配合这些一起压测更稳
- 调大 Producer
batch.size、linger.ms→ 批量发 - Broker
socket.request.max.bytes调大 → 防止大批次失败 - 保证磁盘I/O够快（SSD最佳）
- JVM 参数优化（
-Xms -Xmx固定堆大小） - 配置 Topic 分区数、Replication Factor合理分摊压力
📈 实战Tips总结
- 小消息（如JT808位置上报）→ 高TPS 压测重点
- 大消息（报警/多媒体）→ 吞吐量/延迟 双压测
- 消费端一定要压 → 避免只测发送忽略消费瓶颈！
