Kafka大量依赖文件系统去存储和缓存消息.对于硬盘有个传统的观念是硬盘总是很慢,这使很多人怀疑基于文件系统的架构能否提供优异的性能.实际上硬盘的快慢完全取决于使用它的方式.设计良好的硬盘架构可以和内存一样快.在6块7200转的SATA RAID-5磁盘阵列的线性写速度差不多是600MB/s,但是随即写的速度却是100k/s,差了差不多6000倍.现代的操作系统都对次做了大量的优化,使用了 read-ahead 和 write-behind的技巧,读取的时候成块的预读取数据,写的时候将各种微小琐…

Kafka Producer 消息发送 producer直接将数据发送到broker的leader(主节点),不需要在多个节点进行分发.为了帮助producer做到这点,所有的Kafka节点都可以及时的告知:哪些节点是活动的,目标topic目标分区的leader在哪.这样producer就可以直接将消息发送到目的地了. 客户端控制消息将被分发到哪个分区.可以通过负载均衡随机的选择,或者使用分区函数.Kafka允许用户实现分区函数,指定分区的key,将消息hash到不同的分区上(当然有需要的话,也…

Kafka Producer 消息发送 producer直接将数据发送到broker的leader(主节点),不需要在多个节点进行分发.为了帮助producer做到这点,所有的Kafka节点都可以及时的告知:哪些节点是活动的,目标topic目标分区的leader在哪.这样producer就可以直接将消息发送到目的地了. 客户端控制消息将被分发到哪个分区.可以通过负载均衡随机的选择,或者使用分区函数.Kafka允许用户实现分区函数,指定分区的key,将消息hash到不同的分区上(当然有需要的话,也…

Kafka在提高效率方面做了很大努力.Kafka的一个主要使用场景是处理网站活动日志,吞吐量是非常大的,每个页面都会产生好多次写操作.读方面,假设每个消息只被消费一次,读的量的也是很大的,Kafka也尽量使读的操作更轻量化. 我们之前讨论了磁盘的性能问题,线性读写的情况下影响磁盘性能问题大约有两个方面:太多的琐碎的I/O操作和太多的字节拷贝.I/O问题发生在客户端和服务端之间,也发生在服务端内部的持久化的操作中.消息集(message set)为了避免这些问题,Kafka建立了“消息集(mess…

Kafka在提高效率方面做了很大努力.Kafka的一个主要使用场景是处理网站活动日志,吞吐量是非常大的,每个页面都会产生好多次写操作.读方面,假设每个消息只被消费一次,读的量的也是很大的,Kafka也尽量使读的操作更轻量化. 我们之前讨论了磁盘的性能问题,线性读写的情况下影响磁盘性能问题大约有两个方面:太多的琐碎的I/O操作和太多的字节拷贝.I/O问题发生在客户端和服务端之间,也发生在服务端内部的持久化的操作中.消息集(message set)为了避免这些问题,Kafka建立了“消息集(mess…

Kafka允许topic的分区拥有若干副本,这个数量是可以配置的,你可以为每个topci配置副本的数量.Kafka会自动在每个个副本上备份数据,所以当一个节点down掉时数据依然是可用的. Kafka的副本功能不是必须的,你可以配置只有一个副本,这样其实就相当于只有一份数据. 创建副本的单位是topic的分区,每个分区都有一个leader和零或多个followers.所有的读写操作都由leader处理,一般分区的数量都比broker的数量多的多,各分区的leader均匀的分布在brokers中.…

之前讨论了consumer和producer是怎么工作的,现在来讨论一下数据传输方面.数据传输的事务定义通常有以下三种级别: 最多一次: 消息不会被重复发送,最多被传输一次,但也有可能一次不传输. 最少一次: 消息不会被漏发送,最少被传输一次,但也有可能被重复传输. 精确的一次(Exactly once):  不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被一次而且仅仅被传输一次,这是大家所期望的. 大多数消息系统声称可以做到“精确的一次”,但是仔细阅读它们的的文档可以看到里面存在误导,比如没有说明当…

之前讨论了consumer和producer是怎么工作的,现在来讨论一下数据传输方面.数据传输的事务定义通常有以下三种级别: 最多一次: 消息不会被重复发送,最多被传输一次,但也有可能一次不传输. 最少一次: 消息不会被漏发送,最少被传输一次,但也有可能被重复传输. 精确的一次(Exactly once):  不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被一次而且仅仅被传输一次,这是大家所期望的. 大多数消息系统声称可以做到“精确的一次”,但是仔细阅读它们的的文档可以看到里面存在误导,比如没有说明当…

介绍 Kafka是一个分布式的.可分区的.可复制的消息系统.它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计.这个独特的设计是什么样的呢?   首先让我们看几个基本的消息系统术语: Kafka将消息以topic为单位进行归纳. 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,每个服务叫做一个broker. producers通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消…

介绍 Kafka是一个分布式的.可分区的.可复制的消息系统.它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计.这个独特的设计是什么样的呢?   首先让我们看几个基本的消息系统术语: Kafka将消息以topic为单位进行归纳. 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,每个服务叫做一个broker. producers通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消…

转自:http://blog.csdn.net/honglei915/article/details/37564521 原文地址:http://blog.csdn.net/honglei915/article/details/37564521 介绍 Kafka是一个分布式的.可分区的.可复制的消息系统.它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计.这个独特的设计是什么样的呢?   首先让我们看几个基本的消息系统术语: Kafka将消息以topic为单位进行归纳. 将向Kafka topic发…

消息格式 消息由一个固定长度的头部和可变长度的字节数组组成.头部包含了一个版本号和CRC32校验码. /** * 具有N个字节的消息的格式如下 * * 如果版本号是0 * * 1. 1个字节的 "magic" 标记 * * 2. 4个字节的CRC32校验码 * * 3. N - 5个字节的具体信息 * * 如果版本号是1 * * 1. 1个字节的 "magic" 标记 * * 2.1个字节的参数允许标注一些附加的信息比如是否压缩了,解码类型等 * * 3.4个字节的…

Kafka Producer APIs 旧版的Procuder API有两种:kafka.producer.SyncProducer和kafka.producer.async.AsyncProducer.它们都实现了同一个接口: class Producer { /* 将消息发送到指定分区 */ public void send(kafka.javaapi.producer.ProducerData<K,V> producerData); /* 批量发送一批消息 */ public void …

接下来一步一步搭建Kafka运行环境. Step 1: 下载Kafka 点击下载最新的版本并解压. > tar -xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz > cd kafka_2.9.2-0.8.1.1 Step 2: 启动服务 Kafka用到了Zookeeper,所有首先启动Zookper,下面简单的启用一个单实例的Zookkeeper服务.可以在命令的结尾加个&符号,这样就可以启动后离开控制台. > bin/zookeeper-server-start.sh…

原文地址:http://blog.csdn.net/honglei915/article/details/37697655 Kafka Producer APIs 旧版的Procuder API有两种:kafka.producer.SyncProducer和kafka.producer.async.AsyncProducer.它们都实现了同一个接口: class Producer { /* 将消息发送到指定分区 */ public void send(kafka.javaapi.producer…

接下来一步一步搭建Kafka运行环境. Step 1: 下载Kafka 点击下载最新的版本并解压. > tar -xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz > cd kafka_2.9.2-0.8.1.1 Step 2: 启动服务 Kafka用到了Zookeeper,所有首先启动Zookper,下面简单的启用一个单实例的Zookkeeper服务.可以在命令的结尾加个&符号,这样就可以启动后离开控制台. > bin/zookeeper-server-start.sh…

上篇文章中我们搭建了kafka的服务器,并可以使用Kafka的命令行工具创建topic,发送和接收消息.下面我们来搭建kafka的开发环境.   添加依赖   搭建开发环境需要引入kafka的jar包,一种方式是将Kafka安装包中lib下的jar包加入到项目的classpath中,这种比较简单了.不过我们使用另一种更加流行的方式:使用maven管理jar包依赖. 创建好maven项目后,在pom.xml中添加以下依赖: <dependency> <groupId> org.apa…

上篇文章中我们搭建了kafka的服务器,并可以使用Kafka的命令行工具创建topic,发送和接收消息.下面我们来搭建kafka的开发环境.   添加依赖   搭建开发环境需要引入kafka的jar包,一种方式是将Kafka安装包中lib下的jar包加入到项目的classpath中,这种比较简单了.不过我们使用另一种更加流行的方式:使用maven管理jar包依赖. 创建好maven项目后,在pom.xml中添加以下依赖:   <dependency> <groupId>org.ap…

Zookeeper节点标记 当路径中的元素包括在方括号里比如[xyz],则表示xyz表示的值是不固定的,每个可能的值都有一个Zookeeper节点.比如/topics/[topic]表示每个topic名称对应/topics的一个子目录.也可以用类似[0...5]表示一个数值范围来表示含有子目录0,1,2,3,4的目录.箭头->表示znode的节点含有某个内容,比如/hello->word表示一个含有“world”的节点. /brokers/ids/[0...N] --> host:por…

iPhone开发 数据持久化总结(终结篇)—5种数据持久化方法对比   iphoneiPhoneIPhoneIPHONEIphone数据持久化 对比总结 本篇对IOS中常用的5种数据持久化方法进行简单对比总结 第1种:UserDefaults(iPhone开发[二十]数据持久化总结之第1篇—NSUserDefaults) 1)易用性很强 2)数据存储在.plist文件中 3)一般保存 配置信息,首选项信息.缓存数据等,适用存储较少量数据的情况 4)缺点:无法将自定义对象序列化到属性列表中第2种:…

1.概述 经过前面Kafka实战系列的学习,我们通过学习<Kafka实战-入门>了解Kafka的应用场景和基本原理,<Kafka实战-Kafka Cluster>一文给大家分享了Kafka集群的搭建部署,让大家掌握了集群的搭建步骤,<Kafka实战-实时日志统计流程>一文给大家讲解一个项目(或者说是系统)的整体流程,<Kafka实战-Flume到Kafka>一文给大家介绍了Kafka的数据生产过程,<Kafka实战-Kafka到Storm>一文给…

本文转自互联网 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com 本文是微信公众号[Java技术江湖]的<探索Redis设计与实现>其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有…

数据持久化 这是<Redis设计与实现>系列的文章,系列导航:Redis设计与实现笔记 RDB持久化 RDB 持久化功能所生成的 RDB 文件是一个经过压缩的二进制文件,通过该文件可以还原生成 RDB 文件时的数据库状态. 基本使用 另外,由于AOF文件更新更频繁,所以: 优先使用AOF进行还原 只有AOF关闭时才会进行RDB备份 BGSAVE 虽然是非阻塞的,但是在进行时会拒绝掉 SAVE.BGSAVE命令,BGREWRITEAOF 会被推迟到执行完再执行. 而如果 BGREWRITEAOF…

前言:个人觉得开发人员最大的悲哀莫过于懂得使用却不明白其中的原理.在代码之前我觉得还是有必要简单阐述下相关的一些知识点. 因为文章或深或浅总有适合的人群.若有朋友发现了其中不正确的观点还望多多指出,不胜感激. 什么叫数据持久化: 在这里我就不照搬教科书上抽象的概念了.我觉得既然要把东西写出来就让它简单明了. 要搞清楚数据持久化,首先要知道数据持久化是相对于缓存而言的,缓存是在程序运行的过程中保存在内存中,程序一旦运行结束,其内存就会被释放.缓存在内存中的数据也就随之消失. 那么数据持久化就是要解…

使用Core Data进行数据持久化存储   一,Core Data介绍 1,Core Data是iOS5之后才出现的一个数据持久化存储框架,它提供了对象-关系映射(ORM)的功能,即能够将对象转化成数据,也能够将保存在数据库中的数据还原成对象. 2,虽然其底层也是由类似于SQL的技术来实现,但我们不需要编写任何SQL语句,有点像Java开发中的Hibernate持久化框架 3,Core Data数据最终的存储类型可以是:SQLite数据库,XML,二进制,内存里,或自定义数据类型. 4,与SQ…

在所有的移动开发平台数据持久化都是很重要的部分:在j2me中是rms或保存在应用程序的目录中,在symbian中可以保存在相应的磁盘目录中和数据库中.symbian中因为权限认证的原因,在3rd上大多数只能访问应用程序的private目录或其它系统共享目录.在iphone中,apple博采众长,提供了多种数据持久化的方法,下面笔者会逐个进行详细的讲解. iphone提供的数据持久化的方法,从数据保存的方式上讲可以分为三大部分:属性列表.对象归档.嵌入式数据库(SQLite3).其他方法. 一.属…

在上一篇<Java 数据持久化系列之池化技术>中,我们了解了池化技术,并使用 Apache-common-Pool2 实现了一个简单连接池,实验对比了它和 HikariCP.Druid 等数据库连接池的性能数据.在性能方面,HikariCP遥遥领先,而且它还是 Spring Boot 2.0 默认的数据库连接池.下面我们就来了解一下这款明星级开源数据库连接池的实现. 本文的主要内容包括: HikariCP 简介,介绍它的特性和现况. HikariCP 的配置项详解,分析部分配置的影响. Hik…

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/kafka_stream/ Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature.它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能. Kafka Stream的特点如下: Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方…

本文介绍了Kafka Stream的背景,如Kafka Stream是什么,什么是流式计算,以及为什么要有Kafka Stream.接着介绍了Kafka Stream的整体架构,并行模型,状态存储,以及主要的两种数据集KStream和KTable.并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题,如时间定义,窗口操作,Join操作,聚合操作,以及如何处理乱序和提供容错能力.最后结合示例讲解了如何使用Kafka Stream. 原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处.本文转发…

转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的…