网络流量分类中的多任务学习

每日一练 | 复杂流分类的应用 HCIE考证研究所网络华为网络工程师华为认证 HCIE
01真题题目复杂流分类是指根据五元组（源地址、目的地址、源端口号、目的端口号、协议类型）等信息对报文进行分类，通常应用在网络的核心位置。A.正确B.错误02真题答案B03答案解析复杂流分类通常并不是主要应用在网络的核心位置，而是更多地应用在网络的边缘或接入层。这是因为核心网络的主要职责是高效地转发数据，而不是进行复杂的流量分类和处理。核心网络关注的是高吞吐量和低延迟，而复杂的流分类通常需要更多的处
每日一练 | 华为认证真题练习Day38 GLAB-Mary 网络华为真题
Day38华为认证中级考试真题1、在AgileController的无线准入控制场景中，推荐使用下列哪种方式控制企业内部员工和访客接入网络?A.根据不同的用户名控制接入B.根据无线终端MAC地址是否注册控制接入C.为内部员工和方可设置不同的SSID控制接入D.根据无线终端的类型控制接入2、按照分类规则参考信息的不同，流量分类可以分为(多选)A.简单流分类B.复杂流分类C.按需流分类D.业务流分类3
【RDMA】RoCE网络QoS|应用层设置PFC等级|Tos|Priority|TC bandaoyu RDMA 网络服务器运维
目录1.什么是QoS2.为什么RoCE网络需要QoS3.为了实现每个流有不同的优先级，硬件层如何对流量分类4.应用层如何对流量分类5.应用层对流量的分类是怎么映射到硬件层上的分类6.映射完成之后硬件是怎么针对优先级对网络流进行调度的6.1严格优先级6.2最小带宽保证(EnhancedTransmissionSelection增强传输选择,ETS)6.3速率限制Incast和PFCPFC和globa
基于KMeans聚类算法的网络流量分类预测(毕业论文) 桃宝护卫队算法 kmeans 聚类
点我完整下载：基于KMeans聚类算法的网络流量分类预测.docx基于KMeans聚类算法的网络流量分类预测"NetworkTrafficClassificationPredictionbasedonKMeansClusteringAlgorithm"目录目录2摘要3关键词4第一章引言41.1研究背景41.2研究目的51.3研究意义6第二章相关技术和理论82.1KMeans聚类算法82.2网络流量
【RNN+加密流量A】EBSNN: Extended Byte Segment Neural Network for Network Traffic Classification 过动猿文献阅读 rnn 人工智能深度学习
文章目录论文简介摘要存在的问题论文贡献1.EBSNN2.实验总结论文内容数据集可读的引用文献论文简介原文题目：EBSNN:ExtendedByteSegmentNeuralNetworkforNetworkTrafficClassification中文题目：用于网络流量分类的扩展字节段神经网络发表期刊：IEEETransactionsonDependableandSecureComputing（T
基于深度学习的恶意流量分类复现-part2 一直在努力的吴二胖笔记深度学习分类人工智能
基于深度学习的恶意流量分类复现第二部分-对原始数据集处理1.从原始流量中提取flow和session一共准备了10个流量数据集，目标是对上述流量进行进行分类。运行工具集中的第一个脚本文件，得到处理后的流量包,实验中提取的是原始流量包的flowforeach($fingci1_Pcap\Malware*.pcap)#遍历文件{0_Tool\SplitCap_2-1\SplitCap-p50000-b
网络流量分类概述想出成果的acmer 分类数据挖掘人工智能
1.什么是网络流量？一条网络流量是指在一段特定的时间间隔之内，通过网络中某一个观测点的所有具有相同五元组(源IP地址、目的IP地址、传输层协议、源端口和目的端口)的分组的集合。比如(10.134.113.77，47.98.43.47，TLSv1.2，51990，443)2.什么是网络流量分类？网络流量分类是指，构造一个分类模型，对收集到的各种网络流量进行分类识别，分类识别的结果是某种应用程序或者应
Linux操作系统：Firewalld 明月Java全宇宙网络安全入门到精通 linux 网络运维
Linux防火墙是通过netfilter来处理的，它是内核级别的框架。iptables被作为netfilter的用户态抽象层，iptables将包通过一系列的规则进行检查，如果包与特定的IP/端口/协议的组合匹配，规则就会被应用到这个包上，以决定包是被通过、拒绝或丢弃。firewalld是最新的netfilter用户态抽象层。firewalld可以通过定义的源IP和/或网络接口将入站流量分类到不同
加密流量分析-2.研究背景小坤兽加密流量安全
研究背景1.加密流量分类概述1.1识别方法1.2识别粒度1.3识别对象等级2.加密流量识别粒度相关研究2.1加密与未加密流量分类2.2加密协议识别2.2.1IPSec2.2.2SSL/TLS2.2.3SSH2.3服务识别2.4异常流量识别2.5内容参数识别3.加密流量精细化分类方法相关研究（六种）3.1基于有效载荷3.2数据报负载随机性检测3.3机器学习3.4基于行为的识别方法3.5基于数据报大小
【RDMA】RoCE网络QoS|应用层设置PFC等级|Tos|Priority|TC bdview 网络
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读论文：ByteSGAN: A semi-supervised Generative Adversarial Network for encrypted traffic classification 不会绑马尾的女孩论文深度学习分类
ByteSGAN：半监督生成对抗网络，用于SDNEdge网关中的加密流量分类0、摘要SDNEdgeGateway作为距离用户最近的网络元素，可以通过流量分类能力来提升用户体验。目前针对于捕获大型标记数据集是繁琐且耗时的体力劳动，半监督学习可以有效的解决这个问题。本文提出一种基于生成对抗网络GAN的半监督学习加密流量分类方法ByteSGAN,嵌入到SDNEdge网关中，以实现细粒度流量分类的目标，进
读论文：Lightweight Models for Traffic Classification: A Two-Step Distillation Approach 不会绑马尾的女孩论文深度学习多分类
流量分类的轻量级模型:两步蒸馏方法采用基于两步蒸馏方法的compressed模型，为了解决分类精度和模型复杂度之间的权衡问题，本文首先设计了轻量级模型，然后提出了一种新的训练过程来提高模型的分类精度。提取不同流量的响应、关系和特征知识来训练小模型。关键词：流量分类、自蒸馏、知识蒸馏、模型压缩、深度学习1、介绍模型压缩技术旨在将大型深度模型压缩成轻量级的小魔仙，以满足资源有限的硬件部署。诸如剪枝、知
读论文：Real-Time Encrypted Traffic Classification via Lightweight Neural Networks 不会绑马尾的女孩论文分类深度学习
基于轻量级神经网络的实时加密流量分类0、摘要提出一种轻量级模型，设计原则“maximizethereuseofthinmodules”，thinmodules采用多头注意和一维卷积网络。由于所有数据包的一步交互和多头注意力机制的并行计算，所提出的模型的优势是参数的数量和运行时间显著减少。因为一个流只需要连续的三个数据包，所以该模型可以很好地实时工作。关键词：加密流量分类，多头注意机制，一维卷积网络
不懂流量，怎么赚钱？流量的分类和特点数字游民白一喵
任何涉及互联网工具的商业活动，都逃不开谈及：流量、产品、转化。不论是独立创业、还是自己单干；不论是兼职赚点零花钱、还是想加大投入赚第一桶金，都要先理解流量的分类和特点，再来谈怎么玩、怎么赚。只讲大框架，不讲小细节。想要知道「我到哪里去找便宜流量」的，可以忽略此文了。话题大纲：1.流量的分类2.几种量级较大的流量特点3.如何选择适合自己产品的流量渠道4.如何获取流量1.流量分类从渠道上看，全球超过9
基于黑产博弈的流量识别与反作弊识别方法 GEETEST极验
导读：随着流量由量向质的转变，业务场景的反作弊攻防逐渐白热化。为了应对黑产在客户端环境伪造,设备指纹篡改等客户端反侦察博弈日益严峻的复杂形势，极验总结了多年的对抗经验,认为“语义”是请求流程是打击黑产及其自动化工具的最佳实践。我们将这个理念融入了验证码,对业务场景的流量分而治之，制定分类和处理策略，取得了很好的成果。今天我将结合多年的实践经验，分享如何通过验证码对流量分类识别以及如何进行反作弊的方
学习被动引流后记都九九
被动引流学习心得摘录——1，通过被动引流打造了精准定位高粘度人设号，定位清晰是引流成功与否的关键。2，微信个人号矩阵搭建，流量分类。3，诱饵的设计，有至少八种方法。4，优质流量的入口和技巧，掌握后可以节省很多时间和不必要的摸索。5，如果批量操作可以按照粉丝添加的标准化流程、批量化sop操作。按此操作，图片发自App图片发自App前后对比如图——
2022-08-29 深度链夏天
增量打法就是确保销量在每天的2-3小时（某一时间段中）逐步递增，获得权重赋值，提高店铺关键词排名。根据流量、转化率的递增，把握递增和递增的倍数达到每天的销量之后，立马关闭广告。增量打法的底层逻辑：1.店铺关键词排名上首页前提是商品要有自然排名位原理：广告点击通过率CTR，加购率，转化率，好评率要到达一定的效果才能让广告推进2.突破关联流量流量分类：竞品页面指在同类型产品下我们店铺的产品在竞争品的下
直播预告 | TSN赋能新一代智能网联汽车（下）怿星科技汽车
在智能网联汽车内，车载以太网具有大带宽、传输速度快的优势可以作为下一代E/E架构的骨干网。随着车载领域智能化、网联化的深入发展，车内ECU数量急剧增加，大量车载传感器的海量数据面临高带宽需求和数据融合时的时间同步问题；而面对复杂多样的数据流，如何进行流量分类、低延迟传输，关键型数据的冗余可靠传输成为了一大难题；同时远程通信、端口暴露也带来了不少安全问题……TSN作为传统以太网的扩展，可以实现节点之
短视频矩阵系统，抖音矩阵系统，抖音获客系统源码。look @@DWKJ16@@ 短视频矩阵系统抖音SEO系统源码抖音seo 大数据
抖音蓝V生态体系非常复杂，不同量级、不同性质、不同营销目的的蓝V开设账号矩阵的初衷也不相同。但总体而言开设账号矩阵的目的分为两类：扩大覆盖和增加营收。也已经有很多蓝V在抖音尝试账号矩阵的运营，但总体而言，抖音蓝V账号矩阵搭建与运营技巧上还有很大的增长空间。“账号矩阵”是一种账号运营的高阶玩法，指一个运营主体开设或联动多个账号之间引流，诱导流量分类，转化精准流量，以账号组的形式实现营销效果最大化。虽
千川上线带来的流量玩法变化 9835215bba85
千川流量分类的方法是按照行为风格划分，具体分为人气（喜欢进出直播间）、互动、涨粉（喜欢关注人）、点击小黄车和成单（有下单行为）。相对于feed，现在千川更加针对直播间进行流量重新归类。现在流量的不确定性也会越来越高，现在是流量选择产品。现在进直播间可能这个人本来就没有购物预算和欲望的，但看了直播以后产生了兴趣，产生了需求，也就是我们讲的兴趣电商。接下来单品打爆将成为直播间主流玩法，因为系统学习之后
加密流量分类-论文12：Seeing Traffic Paths: Encrypted Traffic Classification With Path Signature Features 烟玉蓝田加密流量分类分类算法
加密流量分类-论文12：SeeingTrafficPaths:EncryptedTrafficClassificationWithPathSignatureFeatures0、摘要1、模型方法1.1路径签名定义与科普1.1.1科普1.1.2路径签名的一些性质1.2ETC-PS整体预览1.3流量路径构造1.3.1客户端与服务器的双向交互1.3.2网络流量路径构建1.4路径转换1.4.1路径分解变换1
基于卷积和递归神经网络的物联网流量分类器袁赛因不花流量分类卷积神经网络递归神经网络 RNN 流量分类深度学习
写在前面：本文翻译供个人研究学习之用，不保证严谨与准确github链接：https://github.com/WithHades/network_traffic_classification_paper本文原文：Lopez-Martin,M.,Carro,B.,Sanchez-Esguevillas,A.,&Lloret,J.(2017).NetworkTrafficClassifierwithC
网络异常流量分析系统设计一只揪° 信息安全网络聚类机器学习
为什么要监测分析异常流量？网络管理人员都希望在网络性能突然下降的时候找到“真凶”所在，并迅速解决问题。利用网络异常流量监测的方法，可以非常直观地看到网络流量是否有突然增长或者突然下降的现象，并进一步分析是那些用户产生了最多的流量、使用了那些应用以至于网络运转出现性能问题。并根据最终分析的结果，网络管理人员可快速解决掉网络异常问题，保证网络的正常运行。现有的网络异常流量监测方案基于网络流量分类基于端
攻防对抗中的加密恶意流量分析技术米朵儿技术屋网络通信安全及科学技术专栏 http 网络网络协议
摘要：随着网络的不断发展，安全需求的不断提升，加密技术成为保障流量安全的首选，但同时也带来了加密恶意流量的激增，面对复杂多变的网络环境，如何在不解密条件下快速识别其中的恶意流量对提升网络安全防护能力具有重要的意义。以恶意流量分类为研究基础，梳理目前比较流行的加密恶意流量分析识别技术，聚焦基于单维特征和多维特征的流量识别方法，探讨前沿技术在加密恶意流量分析领域的应用研究，为后续研究指出了方向。内容目
基于KMeans聚类算法的网络流量分类预测 Python极客之家 Python 毕设精品实战案例数据挖掘数据分析 python 聚类
温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长Wechat/QQ名片:)1.项目简介网络流量分类或网络流量异常检测，采用基于聚类的机器学习算法，实现异常检测与分类，即划分为正常流量和异常流量。数据集来源自KDDCUP，该数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。测试数据和训练数据有着不同的概率分布,测试数据包含了一些未出现在训练数据
文献笔记01 -- 综述基于深度学习的入侵检测模型综述_张昊 tsl115 论文笔记深度学习计算机视觉人工智能
关于论文的笔记数据预处理方法主流的深度学习ids模型卷积神经网络概述由输入层，卷积层，池化层，完全连接层和输出层组成（其中卷积层和池化层最重要）效果具有良好的泛化能力，适用多种分类任务。运用于ids构建模型1.对数据集进行处理，将灰度图输入卷积神经网络中进行训练，将流量分类问题转换为图片分类问题。2.通过卷积神经网络来进行特征提取，获取到数据中具有影响力（权值比重大的特征类别）的特征，并且由于其权
加密流量分类torch实践1：1D-CNN模型训练与测试烟玉蓝田加密流量分类分类 cnn 深度学习
模型：model.py论文参数：importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFclassOneCNNC(nn.Module):def__init__(self,label_num):super(OneCNNC,self).__init__()self.layer_1=nn.Sequential(#输入784*1nn.Conv2d(
每日论文：《CENTIME: A Direct Comprehensive Traffic Features Extraction for Encrypted Traffic Classificati 爱学习的大白菜流量分类论文流量分类
每日论文：《CENTIME:ADirectComprehensiveTrafficFeaturesExtractionforEncryptedTrafficClassification》翻译：《CENTIME:一种用于加密流量分类的直接全面的流量特征提取方式》Introduction（引入）作者先引入两种加密流量分类常用的方法：基于统计的方法基于原始流量的方法缺点性能取决于选择的特征向量分类器输入
关于深度学习的网络流量分类论文整理（二） C_GH 流量分类神经网络深度学习
Paper：End-to-endEncryptedTrafficClassificationwithOne-dimensionalConvolutionNeuralNetworks论文：基于一维CNN的端到端的加密流置分类方法论文下载：https://ieeexplore.ieee.org/document/8004872代码下载：https://github.com/echowei/DeepTr
Linux的Initrd机制被触发 linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法： 1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml 2.找到
XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xml xsd schema namespace 命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
Java 求素数运算周凡杨 java 算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。第一种：原理: 6N(+-)1法任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
java 单例模式 g21121 java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式： class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
32位和64位操作系统墙头上一根草 32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
一、问题提问： → 请简单介绍一下什么是轻量级？轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
mongodb 环境搭建及简单CURD antlove Web Install curd NoSQL mongo
一搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
数据字典和动态视图百合不是茶 oracle 数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭数据字典中包含数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
多线程编程一般规则 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linux unix scp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。示例数据：地址表： CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter form cgi
先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
java-67- n个骰子的点数。把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客: 职业规划: http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua android学习: 1.http://byandby.i
[JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
事件描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
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正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
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判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Math python
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
SpringSecurity工作原理小解读坏我一锅粥 SpringSecurity
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JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）明子健 jquery js 源码拖动鼠标
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下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
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开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
今天我们服务器组遇到个问题：我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key

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