1 为什么用消息队列 1)解耦.服务之间没有强依赖,不需要关心调用服务时出现的各种异常,服务挂掉后接口超时等问题 2)异步.解决接口调用多服务时延时高的问题 3)高峰期服务间缓冲.解决工作节奏不一致问题,防止服务被打死 2 消息丢失了怎么办 消息丢失有3种情况: 1)consumer消费时如果在拉取到消息后没有处理完成或者发生异常,而且offset却自动提交了,会导致消息丢失:将kafka的offset提交改为手动同步方式是比较保险的,对于准确性较高的数据应该使用这中方式. 2)producer…

众所周知,Structured Streaming默认支持Kafka 0.10,没有提供针对Kafka 0.8的Connector,但这对高手来说不是事儿,于是有个Hortonworks的邵大牛(前段时间刚荣升Spark Committer)给出了一个开源的第三方解决方案: https://github.com/jerryshao/spark-kafka-0-8-sql 不过下载下来后,编译不通过: 看来有时候,牛人办事也不一定靠谱,当然从github中的issue记录看,邵大牛认为是spark…

DataPipeline已经完成了很多优化和提升工作,可以很好地解决当前企业数据集成面临的很多核心难题. 1. 任务的独立性与全局性. 从Kafka设计之初,就遵从从源端到目的的解耦性.下游可以有很多个Consumer,如果不是具有这种解耦性,消费端很难扩展.企业做数据集成任务的时候,需要源端到目的端的协同性,因为企业最终希望把握的是从源端到目的端的数据同步拥有一个可控的周期,并能够持续保持增量同步.在这个过程中,源端和目的端相互独立的话,会带来一个问题,源端和目的端速度不匹配,一快一慢,造成数…

为什么使用消息队列 其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景,然后你项目里具体是什么场景,说说你在这个场景里用消息队列是什么? 面试官问你这个问题,期望的一个回答是说,你们公司有个什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用 MQ 可能会很麻烦,但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处. 先说一下消息队列常见的使用场景吧,其实场景有很多,但是比较核心的有 3 个:解耦.异步.削峰. 解耦 看这么个场景.A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送.如果 E 系统也要这个数据呢…

导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库…

从昨天下午接到新任务,要采集一个法院网站得所有公告,大概是需要采集这个网站得所有公告列表里得所有txt内容,txt文件里边是一件件赤裸裸得案件,记录这案由,原告被告等相关属性(不知道该叫什么就称之为属性吧,汗),把这些文件放到本地某个目录,并把一个案件作为一条数据放入数据库中.本以为很轻松得用Jsoup就可以完成,但是我还是低估了政府部门填写数据得人得不规范性,你妹啊,一会英文冒号,一会中文冒号,一会当事人,一会原告人得......气死我了,昨天晚回家了一个钟头,今天又忙活到下午3点才算采集完毕…

三.如何保证消息的顺序性 1. rabbitmq 拆分多个queue,每个queue一个consumer,就是多一些queue而已,确实是麻烦点:或者就一个queue但是对应一个consumer,然后这个consumer内部用内存队列做排队,然后分发给底层不同的worker来处理 2. kafka 写入一个partition中的数据一定是有序的,生产者在写的时候 ,可以指定一个key,比如指定订单id作为key,这个订单相关数据一定会被分发到一个partition中去.消费者从partition…

一.消息队列优点(解耦.异步.削峰)二.用消息队列都有什么优点和缺点?三.kafka.activemq.rabbitmq.rocketmq都有什么区别四.如何保证消息队列的高可用啊?五.如何保证消息不被重复消费啊?如何保证消费的时候是幂等的啊?六.如何保证消息的可靠性传输啊?要是消息丢失了怎么办啊?七.如何保证消息的顺序性?八.如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?消息队列满了以后该怎么处理?有几百万消息持续积压几小时,说说怎么解决?九.如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计啊?说一下你的…

大家好,我是 yes. 这是我的第三篇Kafka源码分析文章,前两篇讲了日志段的读写和二分算法在kafka索引上的应用 今天来讲讲 Kafka Broker端处理请求的全流程,剖析下底层的网络通信是如何实现的.Reactor在kafka上的应用. 再说说社区为何在2.3版本将请求类型划分成两大类,又是如何实现两类请求处理的优先级. 叨叨 不过在进入今天主题之前我想先叨叨几句,就源码这个事儿,不同人有不同的看法. 有些人听到源码这两个词就被吓到了,这么多代码怎么看.奔进去就像无头苍蝇,一路断点跟下…

Kafka 是一个优秀的分布式消息中间件,许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信.对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个后台开发人员必备的技能.今天码哥字节就从常见的 Kafka 面试题入手,和大家聊聊 Kafka 的那些事儿. 讲一讲分布式消息中间件 问题 什么是分布式消息中间件? 消息中间件的作用是什么? 消息中间件的使用场景是什么? 消息中间件选型? 分布式消息是一种通信机制,和 RPC.HTTP.RMI 等不一样,消息中间件采用分布式中间代理的方式进行通信.如图所示,采用了消息…