1.ƽ?平衡平衡?ģ??Դ??
2.xtbalance 以后: 非平衡面板之转换
3.UE动画优化之URO(UpdateRateOptimizations)源码解析
4.ElasticSearch源码：Shard Allocation与Rebalance(1)
5.FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)
6.SWMM源代码系列SWMM运行原理之各模块介绍

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       本文深入探讨了RocketMQ消费者中的重平衡机制与流程。重平衡是模块模块消费者开始消费过程的起点，其目的源码源码是将多个消费者分配到多个Queue上以提高消费速率。由于每个Queue只能由一个消费者同时消费，平衡平衡消费者数量的模块模块变化需要通过调整Queue的分配来实现，这就是源码源码Android13源码重平衡。

       RocketMQ使用一种固定的平衡平衡分配策略，确保所有消费者的模块模块分配结果一致，以实现幂等性。源码源码重平衡的平衡平衡触发有两种方式：主动触发由消费者的启动和停止引起，被动触发则是模块模块每秒进行一次检查或收到Broker发送的重平衡请求。重平衡主要涉及RebalanceImpl类和RebalanceService类，源码源码客户端完成重平衡流程。平衡平衡

       RabbitImpl类中实现了整个重平衡流程，模块模块并保存了必要的源码源码基本信息和重分配策略类allocateMessageQueueStrategy。RebalanceImpl中包含了一系列逻辑和抽象方法，根据消费者类型不同有不同实现。主动触发和被动触发在流程中分别对应**和蓝色标识。

       当重平衡线程调用客户端实例的doRebalance方法进行重平衡时，客户端实例仅遍历所有注册的消费者，获取它们的重平衡实现并调用RebalanceImpl#doRebalance方法。该方法逻辑涉及处理队列和拉取请求，其中处理队列与消息队列一一对应，拉取请求使用一次后重新放入等待队列以进行下一次拉取，重平衡是消息拉取的唯一起点。

       RocketMQ提供了六种队列分配策略以适应不同场景，实现灵活的重平衡机制。源码解析部分详细分析了RebalanceService和RebalanceImpl类，特别强调了doRebalance方法作为重平衡入口，以及对Topic进行重平衡、更新订阅队列和处理队列列表、处理消息队列变化的流程。

xtbalance 以后: 非平衡面板之转换

       xtbalance 在非平衡面板转换中的应用与技巧

       作者：吴雄 (湘潭大学) 通过 Stata 连享会平台分享

       处理数据时常遇到非平衡面板，而xtbalance 命令曾是我应对此类问题的利器。然而，祭拜祈福源码它在处理非连续时间的数据时略有不足。了解到大家在实际操作中遇到的问题后，今天我将详细讲解如何将非平衡面板转换为平衡面板。

       1. xtbalance 基础使用与安装

       xtbalance 是 Stata 的外部命令，需要先通过命令 ssc install xtbalance 安装。查看帮助文档可通过 help xtbalance。其基本语法是 xtbalance, range(numlist) [ miss(varlist) ]，例如处理-年的数据，命令为 xtbalance, range( )。

       2. 转换流程和示例

       虽不详述源代码，但通过一个do文件，我们可以理解大致操作。首先，创建一个非平衡面板，例如删除部分样本，保持每个ID样本数不均匀分布。然后，我们以非连续时间的非平衡面板为例，如-每年调查一次的数据库，需留意处理非固定间隔的数据。

       3.1 生成和处理非连续时间面板

       首先生成平衡面板，然后通过删除部分样本使其非平衡。若需要-年的样本，需确保每个ID在这段时间内的样本数为固定值，如7个。通过先筛选出符合条件的样本，再根据id的样本数进行保留或删除。

       4. xtbalance 的新用法

       对于有固定间隔的面板，可预生成连续时间变量，如new_year，通过xtbalance命令指定范围，如xtbalance, range(2 8)，以适应-年的转换。

       5. 非平衡面板的nft 合约源码复杂情况

       如股票日交易数据，虽看似连续，但实际为非平衡。通过生成新的时间变量，如new_data或new_date，与平衡样本数对比，选择保留或删除。

       后记

       在撰写本文时，与吴雄的交流丰富了我对xtbalance的理解。未来我们计划改进其功能，使其更易处理非平衡面板，期待大家的反馈，如欲提供建议，请联系arlionn@.com。

UE动画优化之URO(UpdateRateOptimizations)源码解析

       1. URO技术是Unreal Engine动画优化的重要组成部分，它通过智能调整远离摄像头的对象的动画帧率，实现了动画质量和性能的平衡。

       2. 在UE中，URO与LOD和VisibilityBasedAnimTick协同工作，核心动画处理主要在USkeletalMeshComponent的TickComponent和TickPose中执行。

       3. FAnimUpdateRateManager负责指挥整个动画更新频率的调整过程，根据对象距离、LOD等因素动态地进行优化，确保每一帧的动画都既流畅又经济。

       4. USkinnedMeshComponent通过TickUpdateRate和FAnimUpdateRateManager的配合，实现了URO的效果。开发者可以通过SetTrailMode和SetLookAheadMode等函数，对动画参数进行精细调整，使角色动作既自然又节能。

       5. 要掌握URO，关键在于四个策略：命令行魔法、距离阈值决定论、LOD定制策略和插值选项。这些策略可以通过CVarEnableAnimRateOptimization、CVarForceAnimRate、颜色追踪源码MaxDistanceFactor、LODToFrameSkipMap等参数进行调整。

       6. SkeletalMesh组件提供了VisibilityBasedAnimTickOption设置，以实现不同状态下的动画表现一致性。

       7. 使用DisplayDebugUpdateRateOptimizations，开发者可以可视化URO的运行情况，帮助精准调整优化策略，提升游戏性能。

       8. 通过细致的设置，URO就像一位精密的调音师，为游戏世界赋予了动态且高效的动画生命。

ElasticSearch源码：Shard Allocation与Rebalance(1)

       ElasticSearch源码版本 7.5.2

       遇到ES中未分配分片的情况时，特别是在大型集群中，处理起来会比较复杂。Master节点负责分片分配，通过调用allocationService.reroute方法执行分片分配，这是关键步骤。

       在分布式系统中，诸如Kafka和ElasticSearch，平衡集群内的数据和分片分配是至关重要的。Kafka的leader replica负责数据读写，而ElasticSearch的主分片负责写入，副分片承担读取。如果集群内节点间的负载不平衡，会严重降低系统的健壮性和性能。主分片和副分片集中在某个节点的情况，一旦该节点异常，分布式系统的高可用性将不复存在。因此，分片的再平衡（rebalance）是必要的。

       分片分配（Shard Allocation）是指将一个分片指定给集群中某个节点的过程。这一决策由主节点完成，涉及决定哪个分片分配到哪个节点，以及哪个分片为主分片或副分片。javaapp源码下载

       分片分配（Shard Allocation）

       重要参数包括：cluster.routing.allocation.enable，该参数可以动态调整，控制分片的恢复和分配。重新启动节点时，此设置不会影响本地主分片的恢复。如果重新启动的节点具有未分配的主分片副本，则会立即恢复该主分片。

       触发条件

       分片分配的触发条件通常与集群状态有关，具体细节在后续段落中展开。

       分片再平衡（Shard Rebalance）

       重要参数包括：cluster.routing.rebalance.enable，用于控制整个集群的分片再平衡。再平衡的触发条件与集群分片数的变化有关，操作需要在业务低峰期进行，以减少对集群的影响。

       再平衡策略的触发条件主要由以下几个参数控制：

       定义分配在节点的分片数的因子阈值。

       定义分配在节点某个索引的分片数的因子阈值。

       超出这个阈值时就会重新分配分片。

       从逻辑角度和磁盘存储角度考虑，再平衡可确保集群中每个节点的分片数均衡，避免单节点负担过重。同时，确保索引的分片均匀分布，避免集中在某一分片。

       再平衡决策

       再平衡决策涉及两个关键组件：分配器（allocator）和决策者（deciders）。

       分配器负责寻找最优节点进行分片分配，通过将拥有分片数量最少的节点列表按分片数量递增排序。对于新建索引，分配器的目标是以均衡方式将新索引的分片分配给集群节点。

       决策者依次遍历分配器提供的节点列表，判断是否分配分片，考虑分配过滤规则和是否超过节点磁盘容量阈值等因素。

       手动执行再平衡

       客户端可以通过发起POST请求到/_cluster/reroute来执行再平衡操作。此操作在服务端解析为两个命令，分别对应分片移动和副本分配。

       内部模块执行再平衡

       ES内部在触发分片分配时会调用AllocationService的reroute方法来执行再平衡。

       总结

       无论是手动执行再平衡命令还是ES内部自动执行，最终都会调用reroute方法来实现分片的再平衡。再平衡操作涉及两种主要分配器（GatewayAllocator和ShardsAllocator），每种分配器都有不同的实现策略，以优化分配过程。决策者（Deciders）在再平衡过程中起关键作用，确保决策符合集群状态和性能要求。再平衡策略和决策机制确保了ElasticSearch集群的高效和稳定运行。

FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)

       FFmpeg在libavfilter模块提供了丰富的音视频滤镜功能。本文主要介绍FFmpeg的视频滤镜，包括黑色检测、视频叠加、色彩均衡、去除水印、抗抖动、矩形标注、九宫格等。

       黑色检测滤镜用于检测视频中的纯黑色间隔时间，输出日志和元数据。若检测到至少具有指定最小持续时间的黑色片段，则输出开始、结束时间戳与持续时间。该滤镜通过参数选项rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh来调整红、绿、蓝阴影、基调与高亮区域的色彩平衡。

       视频叠加滤镜将两个视频的所有帧混合在一起，称为视频叠加。顶层视频覆盖底层视频，输出时长为最长的视频。实现代码位于libavfilter/vf_blend.c，通过遍历像素矩阵计算顶层像素与底层像素的混合值。

       色彩均衡滤镜调整视频帧的RGB分量占比，通过参数rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh在阴影、基调与高亮区域进行色彩平衡调整。

       去除水印滤镜通过简单插值抑制水印，仅需设置覆盖水印的矩形。代码位于libavfilter/vf_delogo.c，核心是基于矩形外像素值计算插值像素值。

       矩形标注滤镜在视频画面中绘制矩形框，用于标注ROI兴趣区域。在人脸检测与人脸识别场景中，检测到人脸时会用矩形框进行标注。

       绘制x宫格滤镜用于绘制四宫格、九宫格，模拟画面拼接或分割。此滤镜通过参数x、y、width、height、color、thickness来定义宫格的位置、大小、颜色与边框厚度。

       调整yuv或rgb滤镜通过计算查找表，绑定像素输入值到输出值，然后应用到输入视频，实现色彩、对比度等调整。相关代码位于vf_lut.c，支持四种类型：packed 8bits、packed bits、planar 8bits、planar bits。

       将彩色视频转换为黑白视频的滤镜设置U和V分量为，实现效果如黑白视频所示。

SWMM源代码系列SWMM运行原理之各模块介绍

       本文简要介绍了SWMM（Storm Water Management Model）的整体运行原理及其各模块功能。SWMM是一种用于模拟城市排水系统在降雨期间表现的水文模型。它通过一系列模块，实现对降雨、蒸发、下垫面处理、坡面汇流、管网水动力、水质等复杂过程的模拟。

       SWMM的运行结构包括参数读入、模块初始化、模型运算和结果输出。在参数读入阶段，SWMM可以从文本文件、二进制文件或数据库文件中获取所需参数。随后，初始化模块将这些参数分配到特定的数据结构中，并为后续计算准备环境。模型运算部分按照用户设定的输入输出时间和模拟时间间隔，执行总体模拟计算。在每一个模拟计算步长内，调用模型计算算法进行运算。最后，结果输出阶段统计并分析不同层级的模拟结果，包括质量平衡、统计信息和时间序列数据。

       在水文模型计算方面，SWMM包括降雨蒸发、超渗产流、坡面汇流和管网水动力计算。降雨蒸发模块计算特定时间步长内的降雨量和潜在蒸发量。超渗产流模块则负责计算下垫面的入渗、滞蓄和产流量。坡面汇流模块计算坡面汇流及出流量，而管网水动力模块负责计算管网系统的溢流、出流和传输量。

       水质模型部分涉及降雨水质、地面累积、地表冲刷和管网传输等计算。降雨水质模块计算随降雨进入模型系统的水质。地面累积模块计算污染物在地表的累积量，地表冲刷模块则负责计算随产汇流冲刷的污染物量，最后管网传输模块计算污染物随管网传输的量。

       此外，SWMM还提供了主要模块函数的讲解，包括导图、参数读入、模块初始化、模型运算和结果输出，这些功能共同支持SWMM的高效运行，为城市排水系统的管理提供科学依据。

Kafka消费者源码：重平衡（1）-初始化与FIND_COORDINATOR

       在Kafka 2.5.2的消费者组中，重平衡是关键，它定义了消费者如何根据订阅关系调整对Topic分区的分配。当消费者数量、订阅的Topic或GroupCoordinator所在的Broker发生变更时，会触发重平衡。

       消费者组状态由GroupState类管理，共有五个状态：Empty（无成员）、PreparingRebalance（加入中）、CompletingRebalance（等待分配）、Stable（已平衡）和Dead（元数据已删除）。状态间的转换基于预先定义的前置状态。例如，从Empty到PreparingRebalance，预示着重平衡的开始。

       重平衡过程分为几个步骤，首先是消费者和Broker之间的协调。服务端启动时，GroupCoordinator组件即已就绪，而Consumer通过ConsumerCoordinator与之通信。在启动时，消费者首先会通过FindCoordinatorRequest找到GroupCoordinator，通过最小负载节点发送请求，然后服务端确定哪个Broker负责协调，如groupId的hash值对consumer_offsets分区数取模确定。

       一旦找到GroupCoordinator，消费者会发送JoinGroupRequest。后续步骤如SYNC_GROUP和HEARTBEAT确保消费者与协调器保持同步。这部分详细内容在后续的文章中会进一步探讨。