一.概述 消息队列模式: 点对点: 1:1.就是一个队列只能由一个消费者进行消费,这个消费者消费完毕就把消息进行删除,不会再给别的消费者.只能消费者拉消息. 发布/订阅: 1:多 消息队列主动推送消息. 缺点:推送速率难以适应消费速率,不知道消费者的处理效率,造成浪费. 消费方主动从消息队列拉取消息. 缺点:消息延迟(比如每隔2秒进行拉取,就会造成2秒的延迟),每一个消费方都处于忙循环,一直检测有没有消息.(kafka) kafka改进:使用长轮询:消费者去 Broker 拉消息,定义了一个超时…

Kafka 来源 Kafka的前身是由LinkedIn开源的一款产品,2011年初开始开源,加入了 Apache 基金会,2012年从 Apache Incubator 毕业变成了 Apache 顶级开源项目.同时LinkedIn还有许多著名的开源产品.如: 分布式数据同步系统Databus 高性能计算引擎Cubert Java异步处理框架ParSeq Kafka流处理平台 Kafka 介绍 Kafka 用于构建实时数据管道和流应用程序.它具有水平可扩展性,容错性,快速性,并在数千家公司的生产环…

欢迎关注个人微信公众号: 小哈学Java, 每日推送 Java 领域干货文章,关注即免费无套路附送 100G 海量学习.面试资源哟!! 个人网站: https://www.exception.site/springboot/spring-boot2-kafka 什么是 Kafka? Kafka 是 Apache 基金会开源的一个分布式发布 - 订阅消息中间件,流处理平台. 它起源于 LinkedIn,由 Scala 和 Java两种语言编写而成.于 2011 年成为 Apache 项目,2012…

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Kafka 高性能吞吐揭秘   Kafka作为时下最流行的开源消息系统,被广泛地应用在数据缓冲.异步通信.汇集日志.系统解耦等方面.相比较于RocketMQ等其他常见消息系统,Kafka在保障了大部分功能特性的同时,还提供了超一流的读写性能.本文将针对Kafka性能方面进行简单分析,首先简单介绍一下Kafka的架构和涉及到的名词:Topic:用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上.Partition:是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础,每个Topic都…

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…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 大家下午好,我是来自腾讯云基础架构部ckafka团队的高级工程师闫燕飞.今天在这里首先为大家先分享一下开源Kafka在高性能上面的一些关键点,然后我会分享一下我们腾讯云ckafka对社区Kafka所做的一些优化点,最后我会介绍一下我对Kafka社区未来的展望. Kafka高性能揭秘 在这里首先我会介绍一下整个Kafka的架构,让大家对Kafka有一个较为宏观的了解,紧接着我会在更加详细的介绍一下…

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.关于Kafka的一些概念和理解 Kafka是一个分布式的数据流平台,它基于独特日志文件形式,提供了高性能消息系统功能.也可以用于大数据流管道. Kafka维护了按目录划分的消息订阅源,称之为 Topic. 称发布消息到Topic的工程为生产者. 称订阅Topic和处理发布的消息的订阅源的工程为消费者. Kafka以一个或者多个服务器组成的集群的形式运行,每个服务器被称为broker. Kafka客户端和服务器端通过TCP协议连接,并提供了Java客户端,许多其他语言的客户端也有. 对于每个T…

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…