一.术语 1.1 Broker Kafka 集群包含一个或多个服务器,服务器节点称为broker. broker存储topic的数据. 如果某topic有N个partition,集群有N个broker,那么每个broker存储该topic的一个partition. 如果某topic有N个partition,集群有(N+M)个broker,那么其中有N个broker存储该topic的一个partition,剩下的M个broker不存储该topic的partition数据. 如果某topic有N个p…

上一节中介绍了master-slave模式,在最小配置:master.slave各一个节点的情况下,不管是master还是slave down掉一个,“完整的”读/写功能都将受影响,这在生产环境中显然不能接受.幸好redis提供了sentinel(哨兵)机制,通过sentinel模式启动redis后,自动监控master/slave的运行状态,基本原理是:心跳机制+投票裁决 每个sentinel会向其它sentinal.master.slave定时发送消息,以确认对方是否“活”着,如果发现对方在…

参考Spring Cloud官方文档第12章12.3.12.5.12.6小节 12.3 High Availability, Zones and Regions 默认情况下,每一个Eureka服务器同时也是一个Eureka客户端,并且至少需要一个和它对等的服务URL.如果你没有提供这样的对等的服务,它也可以运行和工作,但是它将通过日志不停的告诉你你没有注册到一个对等的服务上. 12.5 Peer Awareness Eureka通过运行多个实例并且要求它们相互注册,这样可以使它更有弹性和可用性.…

一 为什么需要消息系统 1.解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.灵活性…

概述 学习和使用kafka不知不觉已经将近5年了,觉得应该总结整理一下之前的知识更好,所以决定写一系列kafka学习笔记,在总结的基础上希望自己的知识更上一层楼.写的不对的地方请大家不吝指正,感激万分.第一篇介绍消息队列概况和kafka的入门知识. 消息队列系统 首先说一下消息队列的含义,"消息系统"这个词是从英文翻译过来的,英文的名字是"Messaging System",稍微学习过英语基础的都知道要翻译成消息队列,但是也有一些大家觉得并不正确,因为它片面强调了消…

学习时间:2020年02月03日10:03:41 官网地址 http://kafka.apache.org/intro.html kafka:消息队列介绍: 近两年发展速度很快.从1.0.0版本发布就进步很快了. Scala语言:kafka的核心代码使用Scala语言编写 接下来,主要学习springboot如何使用kafka完成消息的接收和发送. 需要学习kafka和基本使用 使用SpringBoot整合kafka 通过阅读官方文档来进行学习 Introduction Kafka is use…

1. CAP理论 1.1 Cosistency(一致性) 通过某个节点的写操作结果对后面通过其他节点的读操作可见. 如果更新数据后,并发访问的情况下可立即感知该更新,称为强一致性 如果允许之后部分或全部感知不到该更新,称为弱一致性. 若在之后的一段时间(通常该时间不是固定的)后,一定可以感知到该更新,称为最终一致性. 1.2 Availability(高可用性) 即是任何一个没有发生故障的节点必须在有限的时间内返回合理的结果(不论是正确的还是错误的). 1.3 Partition toleran…

Kafka 学习笔记之 Kafka0.11之console-producer/console-consumer: 启动Zookeeper 启动Kafka0.11 创建一个新的Topic: ./kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic Topic011 查询Topic列表: ./kafka-topi…

1:kafka可以通过多个broker形成集群,来存储大量数据:而且便于横向扩展. 2:kafka信息存储核心的broker,通过partition的segment只关心信息的存储,而生产者只负责向leader角色的partition提交数据,而消费者pull数据的时候自己通过zk存储offset信息,严格讲broker基本只关心存储数据: 3:kafka的ack策略也是提高吞吐量的手段: 1)生产者的acks如果设置0则只向leader发送数据,并不关心leader数据是否存储成功: 2)如果…

一.kafka一个最基本的架构认识 由多个broker组成,每个broker就是一个节点:创建一个topic,这个topic可以划分为多个partition,每个partition可以存在于不同的broker上,每个partition存放放一部分数据. kafka就是一个分布式消息队列,就是说一个topic的数据,是分散放在多个机器上的,每个机器就放一部分数据. 实际上像rabbitmq之类的,并不是分布式消息队列,它只是传统的消息队列,只不过提供了一些集群.HA的机制而已,因为rabbitmq…