【NFT】ibox wtoken算法、锁单算法、脚本算法

【NFT】ibox wtoken算法、锁单算法、脚本算法,第1张

前面的抓包分析和java层定位我这里就不分析了,添加依赖包


org.apache.kafka
kafka-clients
2.6.0

    
    
        org.apache.curator
        curator-framework
        4.2.0
    

    
        com.fasterxml.jackson.core
        jackson-databind
        2.9.5
    

    
    
        com.google.protobuf
        protobuf-java
        3.11.4
    


————————————————
此方法可以测试ip是否能用是否不被封禁
public class SimpleProducer {
public static void main(String[] args) {
Properties pros=new Properties();
//pros.put(“bootstrap.servers”,“192.168.44.161:9093,192.168.44.161:9094,192.168.44.161:9095”);
pros.put(“bootstrap.servers”,“192.168.3.128:9092”);
pros.put(“key.serializer”,“org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer”);
pros.put(“value.serializer”,“org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer”);
// 0 发出去就确认 | 1 leader 落盘就确认| all(-1) 所有Follower同步完才确认
pros.put(“acks”,“1”);
// 异常自动重试次数
pros.put(“retries”,3);
// 多少条数据发送一次,默认16K
pros.put(“batch.size”,16384);
// 批量发送的等待时间
pros.put(“linger.ms”,5);
// 客户端缓冲区大小,默认32M,满了也会触发消息发送
pros.put(“buffer.memory”,33554432);
// 获取元数据时生产者的阻塞时间,超时后抛出异常
pros.put(“max.block.ms”,3000);

    // 创建Sender线程
    Producer producer = new KafkaProducer(pros);

    for (int i =0 ;i<10;i++) {
        producer.send(new ProducerRecord("mytopic",Integer.toString(i),Integer.toString(i)));
         System.out.println("发送:"+i);
    }

    //producer.send(new ProducerRecord("mytopic","1","1"));
    //producer.send(new ProducerRecord("mytopic","2","2"));

    producer.close();
}

}
————————————————

具体锁单方法:

public class SimpleConsumer {
public static void main(String[] args) {
Properties props= new Properties();
//props.put(“bootstrap.servers”,“192.168.44.161:9093,192.168.44.161:9094,192.168.44.161:9095”);
props.put(“bootstrap.servers”,“192.168.3.128:9092”);
props.put(“group.id”,“gp-test-group”);
// 是否自动提交偏移量,只有commit之后才更新消费组的 offset
props.put(“enable.auto.commit”,“true”);
// 消费者锁单间隔、自动提交的间隔
props.put(“auto.commit.interval.ms”,“1000”);
// 从最早的数据开始消费 earliest | latest | none
props.put(“auto.offset.reset”,“earliest”);
props.put(“key.deserializer”,“org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer”);
props.put(“value.deserializer”,“org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer”);

    KafkaConsumer consumer=new KafkaConsumer(props);
    // 订阅topic
    consumer.subscribe(Arrays.asList("mytopic"));

    try {
        while (true){
            ConsumerRecords records=consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord record:records){
                System.out.printf("offset = %d ,key =%s, value= %s, partition= %s%n" ,record.offset(),record.key(),record.value(),record.partition());
            }
        }
    }finally {
        consumer.close();
    }
}

————————————————

此类完成分析完流程,接下来就要开始进行 *** 作了。
后续框架可以咨询我,核心方法已提供


仅供学习、咨询、参考、有学习问题可以交流

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/langs/915685.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2022-05-16
下一篇 2022-05-16

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存