最近开研究kafka,下面分享一下kafka的设计原理.kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台,能够实时的收集反馈信息,并需要能够支撑较大的数据量,且具备良好的容错能力. 1.持久性 kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文件进行append操作,因此磁盘检索的开支是较小的;同时为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂…

一.入门 1.简介 Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统.它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log),之后成为Apache项目的一部分.Kafka系统快速.可扩展并且可持久化.分区,可复制和可容错都是其不错的特性.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现. Apache Kafka与传统消息系统相比,有以下不同: 它被设计为一个分布式系统,易于向外扩展:…

背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用消息系统 解耦在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求,是极其困难的.消息队…

kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台,能够实时的收集反馈信息,并需要能够支撑较大的数据量,且具备良好的容错能力. 1.持久性     kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文件进行append操作,因此磁盘检索的开支是较小的;同时为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一…

一.kafka简介 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统,诸如商业.社交.搜索.浏览等信息工厂一样不断被生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产各种信息,消费者消费 处理分析 这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通两者的桥梁-消息系统.从一个微观层面来说,这种需求也可以理解为不同的系统之间如何传递消息 1.2 Kafka诞生 kafla 它就是解决上述问题的一个框架,它…

什么是消息队列? 简单来说,消息队列是存放消息的容器.客户端可以将消息发送到消息服务器,也可以从消息服务器获取消息. 问题导读: ********* 为什么需要消息系统? kafka架构? kafka如何存储消息? Producer如何发送消息? Consumer如何消费消息? Offset如何保存? 如何保证消息不被重复消费? 如何保证消息的可靠性传输? 如何保证消息的顺序性? 为什么需要消息系统? 削峰 数据库的处理能力是有限的,在峰值期,过多的请求落到后台,一旦超过系统的处理能力,可能会使…

kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,有如下特性: 1. 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化,这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能. 2 .高吞吐量:即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息. 3 .支持通过kafka服务器和消费机集群来分区消息. 4 .支持Hadoop并行数据加载. 本篇属于大数据技术-> kafka 系列的开篇,本文从以下几个基础层面概述Kafka的知识点,后续在针对于单个的技术点扩展每篇博文. Kafka背景介绍…

问题导读: 1.zookeeper在kafka的作用是什么? 2.kafka中几乎不允许对消息进行"随机读写"的原因是什么? 3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的? 4.partitions设计的目的的根本原因是什么? 一.入门     1.简介     Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JM…

原创文章,首发自作者个人博客,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/transaction/ 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1.0.0版本. 为什么要提供事务机制 Kafka事务机制的实现主要是为了支持 Exactly Once即正好一次语义 操作的原子性 有状态操作的可恢复性 Exactly Once <Kafka背景及架构介绍>一文中有说明Kafka在0.1…

kafka设计和原理分析 kafka在1.0版本以前,官方主要定义为分布式多分区多副本的消息队列,而1.0后定义为分布式流处理平台,就是说处理传递消息外,kafka还能进行流式计算,类似Strom和SparkStreaming. 主要有三大核心能力: 发布和订阅记录流.在这方面,它类似于一个消息队列或企业消息系统. 持久化收到的记录流,从而具有容错能力. 处理收到的记录流. 可以看到其主要分为两类应用,即系统或应用程序之间的数据共享,以及构建实时流应用程序并进行相应的处理. 相关功能主要通过如下…

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(八)- Exactly Once语义与事务机制原理 本文介绍了Kafka实现事务性的几个阶段——正好一次语义与原子操作.之后详细分析了Kafka事务机制的实现原理,并介绍了Kafka如何处理事务相关的异常情况,如Transaction Coordinator宕机.最后介绍了Kafka的事务机制与PostgreSQL的MVCC以及Zookeeper的原子广播实现事务的异同. 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1…

开源Java学习 公众号 一.入门 1.简介 Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现.kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker.无论是kafka集群,还是producer和c…

kafka入门:简介.使用场景.设计原理.主要配置及集群搭建 http://www.aboutyun.com/thread-9341-1-1.html 还没看完 感觉挺好的. 问题导读: 1.zookeeper在kafka的作用是什么? 2.kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”的原因是什么? 3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的? 4.partitions设计的目的的根本原因是什么? 一.入门     1.简介     Kafka is a distr…

一.Kafka简介 本文综合了我之前写的kafka相关文章,可作为一个全面了解学习kafka的培训学习资料. 转载请注明出处 : 本文链接 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通…

一.Kafka简介 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通两者的桥梁-消息系统.从一个微观层面来说,这种需求也可理解为不同的系统之间如何传递消息. 1.2 Kafka诞生 Kaf…

一.Kafka简介 本文综合了我之前写的kafka相关文章,可作为一个全面了解学习kafka的培训学习资料. 1 2 1 2 转载请注明出处 : 本文链接 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之…

一.Kafka简介 本文综合了我之前写的kafka相关文章,可作为一个全面了解学习kafka的培训学习资料. 转载请注明出处 : 本文链接 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通…

原创文章,同步首发自作者个人博客.转载请务必在文章开头处以超链接形式注明出处http://www.jasongj.com/kafka/high_throughput/ 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五)- Kafka性能测试方法及Benchmark报告>从测试角度说明了Kafka的性能.本文从宏观架构层面和具体实现层面分析了Kafka如何实现高性能. 宏观架构层面 利用Partition实现并行处理 Partition提供并行处理的能力 Kafka是一个Pub-Sub的消息系统,无论是…

消息队列 消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术.消息队列可驻留在内存或磁盘上, 队列存储消息直到它们被应用程序读走.通过消息队列,应用程序可独立地执行--它们不需要知道彼此的位置.或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息.在分布式计算环境中,为了集成分布式应用,开发者需要对异构网络环境下的分布式应用提供有效的通信手段.为了管理需要共享的信息,对应用提供公共的信息交换机制是重要的.常用的消息队列技术是 Message Queue. Message Queue 的通讯模式 点对点通讯:点对…

本文从宏观架构层面和微观实现层面分析了Kafka如何实现高性能.包含Kafka如何利用Partition实现并行处理和提供水平扩展能力,如何通过ISR实现可用性和数据一致性的动态平衡,如何使用NIO和Linux的sendfile实现零拷贝以及如何通过顺序读写和数据压缩实现磁盘的高效利用. 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/high_throughput/ 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五…

一.概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成.   Kafka凭借着自身的优势,越来越受到互联网企业的青睐,唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一.Kafka作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.如何确保消息的精确传输?如何确保消息的准确存储?…

转载自 huxihx,原文链接 关于Kafka幂等producer的讨论 众所周知,Kafka 0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义(exactly once semantics,下称EOS).Kafka的EOS主要体现在3个方面: 幂等producer:保证发送单个分区的消息只会发送一次,不会出现重复消息 事务(transaction):保证原子性地写入到多个分区,即写入到多个分区的消息要么全部成功,要么全部回滚 流处理EOS:流处理本质上可看成是“读取-处理-写入”的管道.此EOS保…

转载自 huxihx,原文链接 Kafka producer介绍 Kafka 0.9版本正式使用Java版本的producer替换了原Scala版本的producer.本文着重讨论新版本producer的设计原理以及基本的使用方法. 目录 一.基本数据结构 1. ProducerRecord 2. RecordMetadata 二.工作流程 1. 基本设计特点 2. 关键参数 3. 内部原理 3.1 Step 1: 序列化+计算目标分区 3.2 Step 2: 追加写入消息缓冲区(accumul…

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…

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(六)- Kafka高性能架构之道 本文从宏观架构层面和微观实现层面分析了Kafka如何实现高性能.包含Kafka如何利用Partition实现并行处理和提供水平扩展能力,如何通过ISR实现可用性和数据一致性的动态平衡,如何使用NIO和Linux的sendfile实现零拷贝以及如何通过顺序读写和数据压缩实现磁盘的高效利用. 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五)Kafka性能测试方法及Benchmark报告>从测试角度说明了Kafka的性能.本…

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(三)- Kafka High Availability (下) 摘要 本文在上篇文章基础上,更加深入讲解了Kafka的HA机制,主要阐述了HA相关各种场景,如Broker failover,Controller failover,Topic创建/删除,Broker启动,Follower从Leader fetch数据等详细处理过程.同时介绍了Kafka提供的与Replication相关的工具,如重新分配Partition等. 目录 一.Broker…

消息队列 消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术.消息队列可驻留在内存或磁盘上, 队列存储消息直到它们被应用程序读走.通过消息队列,应用程序可独立地执行--它们不需要知道彼此的位置.或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息.在分布式计算环境中,为了集成分布式应用,开发者需要对异构网络环境下的分布式应用提供有效的通信手段.为了管理需要共享的信息,对应用提供公共的信息交换机制是重要的.常用的消息队列技术是 Message Queue. Message Queue 的通讯模式 1.点对点通讯:…

Kafka剖析(一):Kafka背景及架构介绍 Kafka设计解析(二):Kafka High Availability (上) Kafka设计解析(三):Kafka High Availability (下) Kafka设计解析(四):Kafka Consumer解析 Kafka设计解析(五):Kafka Benchmark Kafka设计解析(六)- Kafka高性能关键技术解析 Kafka设计解析(七)- 流式计算的新贵Kafka Stream Kafka设计解析(八)- Kafka事务机…

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目.   1.前言 消息队列的性能…

Kafka 简介 Apache Kafka 是一个分布式发布-订阅消息系统.是大数据领域消息队列中唯一的王者.最初由 linkedin 公司使用 scala 语言开发,在2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目.至今已有十余年,仍然是大数据领域不可或缺的并且是越来越重要的一个组件. Kafka 适合离线和在线消息,消息保留在磁盘上,并在集群内复制以防止数据丢失.kafka构建在zookeeper同步服务之上.它与 Flink 和 Spark 有非常好的集成,应用于实时流式数据分析.…