- 一、Kafka简介Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。Kafka的特点有:同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB),每秒处理55万消息(110 MB)可进行持久化操作。将消息持久化到... 一、Kafka简介Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。Kafka的特点有:同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB),每秒处理55万消息(110 MB)可进行持久化操作。将消息持久化到...
- 哈喽~大家好啊,我是彦祖😋之前,我写过一篇文章叫做 Kafka如何修改分区Leader就是因为在我们实际的运维过程中,需要指定某个副本为ISR,但是呢 Kafka中的Leader选举策略并不支持这个功能,所以需要我们自己来实现它。关于Leader选举策略,你可以看这篇文章Leader选举流程和4种选举策略但是我们在之前的文章中,是留下了一个小尾巴-优化与改进。我们先简单的回顾一下之前的2... 哈喽~大家好啊,我是彦祖😋之前,我写过一篇文章叫做 Kafka如何修改分区Leader就是因为在我们实际的运维过程中,需要指定某个副本为ISR,但是呢 Kafka中的Leader选举策略并不支持这个功能,所以需要我们自己来实现它。关于Leader选举策略,你可以看这篇文章Leader选举流程和4种选举策略但是我们在之前的文章中,是留下了一个小尾巴-优化与改进。我们先简单的回顾一下之前的2...
- DMS for Kafka对接云监控服务,使您全面了解DMS for Kafka的运行情况,通过配置告警策略,您可以及时收到异常报警并做出反应,保证业务顺畅运行。 DMS for Kafka对接云监控服务,使您全面了解DMS for Kafka的运行情况,通过配置告警策略,您可以及时收到异常报警并做出反应,保证业务顺畅运行。
- kafka中的iSR伸缩机制 kafka中的iSR伸缩机制
- 简介Kafka的API有Producer API,Consumer API还有自定义Interceptor (自定义拦截器),以及处理的流使用的Streams API和构建连接器的Kafka Connect API。 Producer APIKafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送过程中,涉及两个线程:main线程和Sender线程,以及一个线程共享变量Rec... 简介Kafka的API有Producer API,Consumer API还有自定义Interceptor (自定义拦截器),以及处理的流使用的Streams API和构建连接器的Kafka Connect API。 Producer APIKafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送过程中,涉及两个线程:main线程和Sender线程,以及一个线程共享变量Rec...
- 有不少同学 对 acks 和 min.insync.replicas 的配置存在不少误解. 那么你确定掌握了吗 有不少同学 对 acks 和 min.insync.replicas 的配置存在不少误解. 那么你确定掌握了吗
- 即如何保证消息的可靠性传输?用MQ,数据:不能多,重复消费和幂等性问题不能少,这数据别搞丢若这是用MQ传递非常核心的消息,比如计费系统是很重的一个业务,操作很耗时,经常将计费做成异步化,然后中间就是加个MQ。为确保MQ传递过程中绝不会把计费消息弄丢。广告主投放个广告,说好用户点击一次扣费1块钱。结果要是用户动不动点击了一次,扣费时搞的消息丢了,公司就会不断的少几块。 如何解决MQ丢数据,一般... 即如何保证消息的可靠性传输?用MQ,数据:不能多,重复消费和幂等性问题不能少,这数据别搞丢若这是用MQ传递非常核心的消息,比如计费系统是很重的一个业务,操作很耗时,经常将计费做成异步化,然后中间就是加个MQ。为确保MQ传递过程中绝不会把计费消息弄丢。广告主投放个广告,说好用户点击一次扣费1块钱。结果要是用户动不动点击了一次,扣费时搞的消息丢了,公司就会不断的少几块。 如何解决MQ丢数据,一般...
- Kafka多线程消费理解 Kafka Java Consumer设计Kafka Java Consumer采用的是单线程的设计。其入口类KafkaConsumer是一个双线程的设计,即用户主线程和心跳线程。用户主线程,指的是启动Consumer应用程序main方法的线程,心跳线程(Heartbeat Thread)只负责定期给对应的Broker机器发送心跳请求,以表示消费者应用的存活性。官... Kafka多线程消费理解 Kafka Java Consumer设计Kafka Java Consumer采用的是单线程的设计。其入口类KafkaConsumer是一个双线程的设计,即用户主线程和心跳线程。用户主线程,指的是启动Consumer应用程序main方法的线程,心跳线程(Heartbeat Thread)只负责定期给对应的Broker机器发送心跳请求,以表示消费者应用的存活性。官...
- 搞懂AbstractFetcherThread的processPartitionData、truncate、buildFetch方法,就掌握了拉取线程的处理逻辑。最后搞懂串联起这三个方法的doWork方法就能完整理解Follower副本应用拉取线程(即ReplicaFetcherThread线程),从Leader副本获取消息并处理的流程了。 AbstractFetcherThread#doW... 搞懂AbstractFetcherThread的processPartitionData、truncate、buildFetch方法,就掌握了拉取线程的处理逻辑。最后搞懂串联起这三个方法的doWork方法就能完整理解Follower副本应用拉取线程(即ReplicaFetcherThread线程),从Leader副本获取消息并处理的流程了。 AbstractFetcherThread#doW...
- AbstractFetcherThread:拉取消息的步骤副本机制是Kafka实现数据高可靠性的基础:同一个分区下的多个副本分散在不同的Broker机器上,它们保存相同的消息数据以实现高可靠性。那如何确保所有副本上的数据一致性呢?最常见方案当属Leader/Follower备份机制(Leader/Follower Replication)。Kafka分区的:某个副本会被指定为Leader,... AbstractFetcherThread:拉取消息的步骤副本机制是Kafka实现数据高可靠性的基础:同一个分区下的多个副本分散在不同的Broker机器上,它们保存相同的消息数据以实现高可靠性。那如何确保所有副本上的数据一致性呢?最常见方案当属Leader/Follower备份机制(Leader/Follower Replication)。Kafka分区的:某个副本会被指定为Leader,...
- 读这源码有何用?ReplicaStateMachine是内部组件,一般用户感觉不到存在,但搞懂它,对从根本定位一些数据不一致问题大有裨益。部署3-Broker(A、B和C)Kafka集群,版本2.0.0。在这3个Broker上创建一个单分区、双副本主题。若两个副本分别位于A、B,而Controller在C当关闭A、B后,zk会显示该主题的Leader是-1,ISR为空但若两个副本依处A、B... 读这源码有何用?ReplicaStateMachine是内部组件,一般用户感觉不到存在,但搞懂它,对从根本定位一些数据不一致问题大有裨益。部署3-Broker(A、B和C)Kafka集群,版本2.0.0。在这3个Broker上创建一个单分区、双副本主题。若两个副本分别位于A、B,而Controller在C当关闭A、B后,zk会显示该主题的Leader是-1,ISR为空但若两个副本依处A、B...
- Kafka有很多状态机和管理器,如Controller通道管理器ControllerChannelManager、处理Controller事件的ControllerEventManager等。这些管理器和状态机,大多与各自“宿主”联系密切。就如Controller这俩管理器,必须与Controller组件紧耦合,才能实现各自功能。Kafka还有一些状态机和管理器,具有相对独立的功能框架,不严... Kafka有很多状态机和管理器,如Controller通道管理器ControllerChannelManager、处理Controller事件的ControllerEventManager等。这些管理器和状态机,大多与各自“宿主”联系密切。就如Controller这俩管理器,必须与Controller组件紧耦合,才能实现各自功能。Kafka还有一些状态机和管理器,具有相对独立的功能框架,不严...
- 主要讲述Kafka基本概念、架构及功能。重在了解Kafka是如何保证数据存储、传输的可靠性,以及对于旧数据的处理方式。 主要讲述Kafka基本概念、架构及功能。重在了解Kafka是如何保证数据存储、传输的可靠性,以及对于旧数据的处理方式。
- Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS的特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据)、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS的特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据)、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。
- 零拷贝是中间件相关面试中必考题,本文就和大家一起来总结一下NIO拷贝的原理,并结合Netty代码,从代码实现层面近距离观摩如何使用java实现零拷贝。 1、零拷贝实现原理**“零拷贝”**其实包括两个层面的含义:拷贝一份相同的数据从一个地方移动到另外一个地方的过程,叫拷贝。零希望在IO读写过程中,CPU控制的数据拷贝到次数为0。在IO编程领域,当然是拷贝的次数越少越好,逐步优化,将其拷贝次数... 零拷贝是中间件相关面试中必考题,本文就和大家一起来总结一下NIO拷贝的原理,并结合Netty代码,从代码实现层面近距离观摩如何使用java实现零拷贝。 1、零拷贝实现原理**“零拷贝”**其实包括两个层面的含义:拷贝一份相同的数据从一个地方移动到另外一个地方的过程,叫拷贝。零希望在IO读写过程中,CPU控制的数据拷贝到次数为0。在IO编程领域,当然是拷贝的次数越少越好,逐步优化,将其拷贝次数...
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