与其他现代大数据平台一样，Kafka 通过将数据分区到集群中的多个节点来实现无限的水平可扩展性。对于 Kafka，这意味着每个主题都有 1 个或多个分区。<.

使用最新泛型，例如：对每个元素调用一次指定的函数，请注意，执行顺序是随机的： .

当今高性能计算挑战性的问题之一是：大多数软件都设计为在单台计算机上运行，​​并且并行化可能会被限定于本地可用的计算机核心或线程数量。 想象一个应用程序.

下面输出是多少？ .

并行化流被分成多个块，每个块独立处理，结果在最后汇总。 CPU密集型代码如下： .

这是一个Spring Boot应用程序展示案例，它读取一个相对较大的JSON文件（200000多行），并使用ForkJoinPoolAPI和HikariCP.

许多软件开发人员试图建立可扩展系统时往往会遇到困难。也许这是因为，最简单和最明显的解决方案往往无法扩展; 这可能解释了为什么这些方案有时被称为“幼稚”的解决方案。<.

从jdon框架，认识了Disruptor，觉得非常不错，于是下载下来研究。在研究的过程中有几点疑惑，请指教： 1.Disruptor采用了生产者、消费者的模式.

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