我猜是 7 点起来让楼主去做饭，然后自己抓能量

流行，后摇，古典，asmr 换着来

确实好厉害，工作三年的表示也只勉强能达到列出来东西的一半水平

这个可以去理解一下二叉树递归方式的后序，中序，前序遍历

依稀记得去年有人以在闲鱼发了微信号被封号为理由来这里喷闲鱼

TiDB 的 TiKV 方向吧。。

@ikaros 你这是真不熟。。 不同 topic 之间完全无关联。。 同 topic 内的不同 partition 无序。。。

有女朋友的人真的好惨，连想抽时间努力学习进步一下都要被拖累

看精度要求，不高的话布隆过滤器可以一试

这样说不大看得出架构，就假设是服务端和客户端，服务端负责控制消息分发，客户端向服务端发出生产和消费请求。

那么有一个区别，服务端在分发消息的时候是主动还是被动，像 flume 就是设置 sink 主动推送，而 kafka 服务端就是被动被客户端请求消费推送。

像 kafka 这类被动推送就比较好处理，kafka 的做法是记录不同消费者的偏移量，消费者每消费一条数据就把偏移量向后推一条，这样就不需要关心消费者是否在线。

像 flume 这类其实对于内部 channel 到 sink 也是被动推送，而 sink 是主动消费 channel 并主动推送出去，所以在外部看起来是个主动推送。

那么在这里就能看出来，其实主动还是被动并不是关键，记录不同客户的偏移量才是关键，如果你希望被动推送，那就让客户端请求推送，如果你希望主动推送，那就在客户端链接上的时候从服务端请求推送。

现在看你的 3 个问题：
1. 使用 offset 记录推送进度，离线用户的 offset 不会变化，不需要另外记录离线消息。
2. 这个推送方式是主动推送，只推送在链接的用户并调整偏移量。
3. 新用户直接给最后的 offset，是否在线就是是否有链接。

使用 offset 就还有问题需要考虑：
1. 每条消息需要一个唯一 id 来作为偏移量，这个唯一 id 怎么取
2. 如果离线用户长期不消费离线数据造成离线数据堆积，这部分数据是进行持久化还是删掉
3. 一致性是否需要保证，重复推送是否需要避免
4. 根据上一个问题的结果来决定推送数据粒度是批量还是单条

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饿了么

个人认为哈，软件行业能够快速上手的工作基本都是重业务的，而重业务则意味着重沟通，业内会用沟通需求的人很多，会用文档沟通需求的人很少，能用文档描述清晰准确的人就更少了。没有和业务人员沟通需求的经验直接远程的话可能遇到的困难并不只技术这一点。。。

find . -name "*.py" | xargs grep -L '# -- coding: utf-8 --' | xargs sed -i '2 a# -- coding: utf-8 --'
一行的事搞那么纠结干啥。。

辞职跑路，回家脱产自学 3 个月起