MQ
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摘要
本報告分析了 eMemory Technology (3529 TT) 的財務狀況和未來展望，預測其營收將持續增長，主要受 OTP、MTP 和 PUF 等核心產品的驅動。同時，報告也指出了潛在的風險，例如半導體產業週期波動、市佔率增長受限以及 PUF 業務發展速度不如預期等。儘管存在風險，但
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我們在「【🔒 Message Queue - Kafka】不斷的試誤…, 用Docker來嘗試安裝Kafka」有分享過如何透過docker來架設kafka， 那麼在產品化的階段， 我們可能會預先規劃主題(topic)要有多少個partitions…等的配置， 基於一鍵啟動懶人包的原則， 我們希望按
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我們在「【💎 Message Queue - Kafka 案例篇】如何將檔案流上傳到minio - 完整檔案 」有分享到如何串接起kafka與minio， 雖然在minio上傳的部份尚未完成串流的部份， 但初步的橋接已經完成了， 接下來我們要分享的是如何串流到minio。
這個實現的關鍵點在
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我們在「【Message Queue - Kafka】串流時代的超入門簡介」有介紹到關於Kafka的基礎概念， 那麼本章節主要著重於生產者(Producer)的面向來細部探討， 看看生產者(Producer)究竟是什麼？ 有哪些應該要注意的？
我們今天的主題除了說明生產者(Producer)的
情境描述
我們在「🔒 阿Han的軟體心法實戰營 - kafka」有關於kafka的教學文章， 那麼在開發過程中我們遇到了 👻 詭異事件， 那就是我們嘗試在做一個檔案串流時， 發現Producer明明傳送了大約16MB檔案大小的封包到kafka， 每一包約(1024 * 1024 ) bytes
要學習，會花很多時間嗎？
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為什麼要用Docker安裝？
Docker是一個容器化平台, 就類似於我們早期虛擬機的VMWare、Virtual Box…等, 虛擬機平台一般, 只是面向的是伺服端, 供企業快速、簡單、輕量的佈署開發完成的程式軟體, 並將相關的環境依賴皆封裝成一包所謂的映像檔(image), 透過這樣的方式減少
很棒的文章。
訊息的即時傳遞已然成為現代社會的趨勢了， 而扮演中樞平台的系統架構功能也漸趨複雜完整， Kafka是一個事件流平台， 正好滿足串流時代之下的即時訊息傳遞架構， 因此我們有必要深入來學習這套事件流平台， 不論是自動化、金融交易、IOT、物流…皆離不開即時的需求， 所以就讓我們蹲好馬步來好好的學習一
假設我們每個Queue都只對應一個消費者，那麼就不會有分配問題，但如果今天我們有多個消費者的時候，這時候要怎麼分發？如何做到公平？
一、輪流分發
預設採輪流分發，假設有三個消費者同時消費，則如下圖，訊息平均分配給各個消費者處理。
這種分發方式並未考慮到Consumer的處理能力，假設Consumer
