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如果只是为了开发 Kafka 应用程序,或者只是在生产环境使用 Kafka,那么了解 Kafka 的内部工作原理不是必须的.不过,了解 Kafka 的内部工作原理有助于理解 Kafka 的行为,也利用快速诊断问题.下面我们来探讨一下这三个问题 Kafka 是如何进行复制的 Kafka 是如何处理来自生产者和消费者的请求的 Kafka 的存储细节是怎样的 如果感兴趣的话,就请花费你一些时间,耐心看完这篇文章. 集群成员间的关系 我们知道,Kafka 是运行在 ZooKeeper 之上的,因为 Zo…
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…
目录 kafka集群原理介绍 (一)基础理论 二.配置文件 三.错误处理 kafka集群原理介绍 @(博客文章)[kafka|大数据] 本系统文章共三篇,分别为 1.kafka集群原理介绍了以下几个方面的内容: (1)kafka基础理论 (2)参数配置 (3)错误处理 (4)kafka集群在zookeeper集群中的内容 2.kafka集群操作介绍了kafka集群的安装与操作 (1)单机版安装 (2)集群安装 (3)集群启停操作 (4)topic相关操作 (5)某个broker挂掉,重启本机器…
仅需3分钟,你就能明白Kafka的工作原理 周末无聊刷着手机,某宝网 App 突然蹦出来一条消息“为了回馈老客户,女朋友买一送一,活动仅限今天!”. 买一送一还有这种好事,那我可不能错过!忍不住立马点了去.于是选了两个最新款,下单.支付一气呵成!满足的躺在床上,想着马上有女朋友了,竟然幸福的失眠了…… 第二天正常上着班,突然接到快递小哥的电话: 小哥:“你是 xx 吗?你的女朋友到了,我现在在你楼下,你来拿一下吧!”. 我:“这……我在上班呢,可以晚上送过来吗?“. 小哥:“晚上可不行哦,晚上我…
Kafka高性能的原理 高性能,高并发,高可用 使用了NIO技术.高并发. 顺序读写.硬盘的顺序读写性能要高于内存的随机读写. 跳表设计. 稀疏索引.index文件里面有部分offset的位置. 使用零拷贝.从内存,直接拷贝到网卡. producer: 按批次发消息,而不是条数. producer:内存池设计,避免发生full gc,自己用完后就回收,然后放入池中. producer:封装同一服务器请求,一起发过去. consumer:P2P模型和发布订阅模型…
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-kafka/index.html 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…
这个是之前处理过的一个线上问题,处理过程断断续续,经历了两周多的时间,中间各种尝试,总结如下.这篇文章分三部分: 1.问题的场景和处理过程:2.GC的一些理论东西:3.看懂GC的日志 先说一下问题吧 问题场景:线上机器在半夜会推送一个700M左右的数据,这个时候有个数据置换的过程,也就是说有700M*2的数据在heap区域中,线上系统超时比较多,导致了很严重(严重程度就不说了)的问题. 问题原因:看日志,系统接口超时的时候,系统出现了FullGC,这个时候stop-the-world了,也就停机…
1 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?如何…
这个是之前处理过的一个线上问题,处理过程断断续续,经历了两周多的时间,中间各种尝试,总结如下.这篇文章分三部分: 1.问题的场景和处理过程:2.GC的一些理论东西:3.看懂GC的日志 先说一下问题吧 问题场景:线上机器在半夜会推送一个700M左右的数据,这个时候有个数据置换的过程,也就是说有700M*2的数据在heap区域中,线上系统超时比较多,导致了很严重(严重程度就不说了)的问题. 问题原因:看日志,系统接口超时的时候,系统出现了FullGC,这个时候stop-the-world了,也就停机…
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