Kafka实现细节（三）

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Kafka实现细节（三）

如果你第一次看kafka的文章,请先看<分布式消息系统kafka初步> 之前有人问kafka和一般的MQ之间的区别,这个问题挺难回答,我觉得不如从kafka的实现原理来分析更为透彻,这篇将依据官网上给出的design来详细的分析,kafka是如何实现其高性能.高吞吐的.这一段应该会挺长的我想分两篇来写.今天这一篇主要从宏观上说kafka实现的细节,下一篇,在从具体的技术上去分析. 我们先看kafka的设计元素: 1. 通常来说,kafka的使用是为了消息的持久化(persistent mess…

Kafka 温故(三)：Kafka的内部机制深入(持久化，分布式，通讯协议)

一.Kafka的持久化 1.数据持久化: 发现线性的访问磁盘(即:按顺序的访问磁盘),很多时候比随机的内存访问快得多,而且有利于持久化: 传统的使用内存做为磁盘的缓存 Kafka直接将数据写入到日志文件中,以追加的形式写入 2.日志数据持久化特性: 写操作:通过将数据追加到文件中实现读操作:读的时候从文件中读就好了 3.优势: 读操作不会阻塞写操作和其他操作(因为读和写都是追加的形式,都是顺序的,不会乱,所以不会发生阻塞),数据大小不…

Kafka详解三：开发Kafka应用

问题导读 1.Kafka系统由什么组成?2.Kafka中和producer相关的API是什么? 一.整体看一下Kafka 我们知道,Kafka系统有三大组件:Producer.Consumer.broker . file:///C:/Users/ADMINI~1/AppData/Local/Temp/enhtmlclip/Image.png producers 生产(produce)消息(message)并推(push)送给brokers,co…

Kafka使用kclient三种使用方法

kclient提供了三种使用方法,对于每一种方法,按照下面的步骤可快速构建Kafka生产者和消费者程序. 前置步骤1) 下载源代码后在项目根目录执行如下命令安装打包文件到你的Maven本地库. mvn install 2) 在你的项目pom.xml文件中添加对kclient的依赖. <dependency> <groupId>com.robert.kafka</groupId> <artifactId>kclient-core</art…

kafka入门（三）备份

一.相关概念备份相关的角色 Kafka消息备份分三个角色:分别是Leader副本.Follower副本.ISR集合 Leader副本负责直接响应client端的读写请求,即和生产者和消费者直接对接,生产者生产一条消息,直接进入Leader副本: Follower副本作为特殊消费者,被动的接收leader副本中的数据.注意:follower副本不能响应client端的读写请求: ISR集合与leader保持同步的follower,属于ISR副本集合(同步的备份集合),反过来说,在某个时刻,…

Kafka学习（三）-------- Kafka核心之Cosumer

了解了什么是kafka( https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11226880.html)以后学习核心api之消费者,kafka的消费者经过几次版本变化,特别容易混乱,所以一定要搞清楚是哪个版本再研究. 一.旧版本consumer 只有旧版本(0.9以前)才有 high-level consumer 和 low-level consumer之分,很多的文章提到的就是这两个:低阶消费者和高阶消费者,低阶消费者更灵活但是需要自己维护很多东西,高阶就死板一点但是不需…

Kafka 系列（三）—— Kafka 生产者详解

一.生产者发送消息的过程首先介绍一下 Kafka 生产者发送消息的过程: Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象, ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容,同时还可以指定键和分区.在发送 ProducerRecord 对象前,生产者会先把键和值对象序列化成字节数组,这样它们才能够在网络上传输. 接下来,数据被传给分区器.如果之前已经在 ProducerRecord 对象里指定了分区,那么分区器就不会再做任何事情.如果没有指定分区 ,那么分区器…

kafka学习（三）kafka生产者，消费者详解

文章更新时间:2020/06/14 一.生产者当我们发送消息之前,先问几个问题:每条消息都是很关键且不能容忍丢失么?偶尔重复消息可以么?我们关注的是消息延迟还是写入消息的吞吐量? 举个例子,有一个信用卡交易处理系统,当交易发生时会发送一条消息到 Kafka,另一个服务来读取消息并根据规则引擎来检查交易是否通过,将结果通过 Kafka 返回.对于这样的业务,消息既不能丢失也不能重复,由于交易量大因此吞吐量需要尽可能大,延迟可以稍微高一点. 再举个例子,假如我们需要收集用户在网页上的点击数据,对于…

mysql.user细节三问

一.如何拒绝用户从某个精确ip访问数据库假如在mysql.user表中存在用户'mydba'@'192.168.85.%',现在想拒绝此用户从某个精确ip访问数据库 # 创建精确ip用户,分配不同的密码 mysql> create user 'mydba'@'192.168.85.1' identified by 'otherpwd'; # 精确匹配,这个ip进来的密码为otherpwd,由于密码不匹配拒绝登录 mydba, [(none)]> select user,host,authent…

不该被忽视的CoreJava细节(三)

一.不该被遗忘的移位位运算本文主要介绍移位运算(Shift Operation), 适当介绍一下其它相关的位运算. 甭说计算机刚发明那会,就连21世纪初那段日子,计算机内存都是KB/MB计算的.编写的程序需要充分考虑计算机的储存容量,好的程序必须是执行效率高,代码精炼,占用资源尽可能少,不容许任何的浪费.可想而知,那个时候位运算带来的运行性能上的提升和内存资源消耗降低是多么重要. 现如今计算机行业高速发展,位运算带来的高效率等优势已经被整体硬件水平的质变所冲淡,但是为什么我们还要学习掌握位运算…

Kafka 入门（三）--为什么 Kafka 依赖 ZooKeeper？

一.ZooKeeper 简介 1.基本介绍 ZooKeeper 的官网是:https://zookeeper.apache.org/.在官网上是这么介绍 ZooKeeper 的:ZooKeeper 是一项集中式服务,用于维护配置信息,命名,提供分布式同步和提供组服务. 当我们编写程序的时候,通常会将所有的配置信息保存在一个配置文件中,例如账号.密码等信息,后续直接修改配置文件就行了,那分布式场景下如何配置呢?如果说每台机器上都保存一个配置文件,这时候要一台台的去修改配置文件难免出错,而且要管理这…

canal 环境搭建 canal 与kafka通信（三）

canal 占用了生产者 .net core端使用消费者获取canal 消息安装 Confluent.Kafka demo使用 1.3.0 public static void Consumer() { var conf = new ConsumerConfig { GroupId = "canal-group", BootstrapServers = "192.168.1.26:9092", // Note: The AutoOffsetReset prop…

深入了解Kafka【三】数据可靠性分析

1.多副本数据同步策略为了保障Prosucer发送的消息能可靠的发送到指定的Topic,Topic的每个Partition收到消息后,要向Producer发送ACK,如果Produser收到ACK,就会进行下一轮发送,否则重试. 1.1.多副本概述为了提高消息的可靠性,Kafka每个Topic的partition都有N个副本(replica).这N个副本中,其中一个replica是Leader,其他都是Follower. Leader负责处理Partition的所有请求,Follower负责…

Kafka基础教程（三）：C#使用Kafka消息队列

接上篇Kafka的安装,我安装的Kafka集群地址:192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092,所以这里直接使用这个集群来演示首先创建一个项目,演示采用的是控制台(.net core 3.1),然后使用Nuget安装 Confluent.Kafka 包: 上面的截图中有Confluent.Kafka的源码地址,感兴趣的可以去看看:https://github.com/confluentinc/confluent-…

kafka学习笔记：知识点整理

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.…

kafka原理深入研究（转 )

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.…

kafka 基础知识梳理及集群环境部署记录

一.kafka基础介绍 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. kafka是一种…

kafka知识点

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.…

Kafka史上最详细原理总结

https://blog.csdn.net/ychenfeng/article/details/74980531 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…