我们在选择如何存储用户标签时，遇到了问题(标签查询速度慢，并且构建不够灵活，标签更新和删除比较麻烦)，比如之前用HDFS或者ES存储，后来切换为ClikcHouse，并用BitMap存储，原因如下

1.延迟队列，重试队列，死信队列，延迟队列：用户登录过时，订单30分钟自动取消；重试队列：可以利用延迟队列实现，即该消息处理失败后，多久时间重试；死信队列：消息处理失败的队列。2.afka高吞吐量1）消息顺序写到磁盘2）分区3）零拷贝：跳过“用户缓冲区”的拷贝，消费者直接通过offset位置，批量拉取消息4）生产者，通过缓存批量发送消息

在正常情况下，AR应该是和ISR一样的，但是当某个Follower副本落后太多或者某个Follower副本节点挂掉了，那么它会被移出ISR放入OSR中，kafka的选举也比较简单，就是把ISR中的第一个副本选举成新的Leader节点。比如现在AR=[1,2,3]，1挂掉了，那么ISR=[2,3]，这时会选举2为新的Leader。

对于hbase而言，当我们选择采用布隆过滤器之后，HBase会在生成StoreFile(HFile)时包含一份布隆过滤器结构的数据，称其为MetaBlock;MetaBlock与DataBlock(真实的KeyValue数据)一起由LRUBlockCache维护。

列簇 ：HBASE表中的每个列，都归属于某个列族。列族是表的schema的一部分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如 courses:history，courses:math都属于courses 这个列族。