“严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失败的情况下,就没办法保证消息顺序. 比如你连续发了1,2,3. 过了一会,返回结果1失败,2, 3成功.你把1再重新发送1遍,这个时候顺序就乱掉了. 存储端 对于存储端,要保证消息顺序,会有以下几个问题: (1)消息不能分区.也就是1个topic,只能有1个队列.在Kafka中,它叫做partition:在RocketMQ中,…

Spark Streaming接收Kafka数据存储到Hbase fly spark hbase kafka 主要参考了这篇文章https://yq.aliyun.com/articles/60712([点我])(https://yq.aliyun.com/articles/60712), 不过这篇文章使用的spark貌似是spark1.x的.我这里主要是改为了spark2.x的方式 kafka生产数据 闲话少叙,直接上代码: import java.util.{Properties, UUID…

数据存储结构: Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message. partition是以文件的形式存储在文件系统中,比如,创建了一个名为page_visits的topic,其有5个partition,那么在Kafka的数据目录中(由配置文件中的log.dirs指定的)中就有这样5个目…

之前我们使用scrapy爬取数据,用的存储方式是直接引入PYMYSQL,或者MYSQLDB,案例中数据量并不大,这种数据存储方式属于同步过程,也就是上一条语句执行完才能执行下一条语句,当数据量变大时,由于SCRAPY解析数据的速率远远大于数据存储入数据库的速度,以至于造成数据阻塞,可以理解为数据高并发的问题. 现在我们可以使用TWISTED里的功能,话不多说先在PIPELINE里引入类对象,来执行异步操作: 引入adbapi对象 第一步:在SETTINGS.py里设置数据库连接配置,做成数据异步…

摘要 前面我们已经解释获取和更新metadata以及重要性,那么如何给topic 发送数据? kafkaclient和broker通信,有很多种情况,核心的broker提供的接口有6个 元数据接口(Metadata API),生产消息接口(Produce API),获取消息接口(Fetch API) 偏移量接口(Offset API),偏移量提交接口(Offset Commit API),偏移量获取接口(Offset Fetch API) 如何发送数据,只要研究一下生产消息接口就有一个简单了解啦…

      一.原子性 原子性操作指相应的操作是单一不可分割的操作.例如,对int变量count执行count++d操作就不是原子性操作.因为count++实际上可以分解为3个操作:(1)读取变量count的当前值:(2)拿count的当前值和1做加法运算:(3)将加完后的值赋给count变量. 在多线程环境中,非原子操作可能会受其他线程的干扰.比如,上述例子如果没有对相应的代码进行同步(Synchronization)处理,则可能出现在执行第2个操作的时候,count变量的值已经被其他线程修改…

原文地址:http://www.codeceo.com/article/java-memory-3.html 数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.java内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序. 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此).如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序. JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如…

数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.java 内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序. 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此).如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序. JMM 对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证: 如果程序是正确同步的,程序的执行将具有顺序一致性(sequentially consistent…

数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.java内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序. 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此).如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序. JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证: 如果程序是正确同步的,程序的执行将具有顺序一致性(sequentially consistent)-…

数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.java内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序. 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此).如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序. JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证: 如果程序是正确同步的,程序的执行将具有顺序一致性(sequentially consistent)-…

数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.Java内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序. 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此).如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序. JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证: 如果程序是正确同步的,程序的执行将具有顺序一致性(sequentially consistent)-…

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,…

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据…

文 | 陈肃 DataPipelineCTO 交流微信 | datapipeline2018 本文完整PPT获取 | 关注公众号后,后台回复“陈肃” 首先,本文将从数据融合角度,谈一下DataPipeline对批流一体架构的看法,以及如何设计和使用一个基础框架.其次,数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题.如果数据无法实现一致,即使同步再快,支持的功能再丰富,都没有意义. 另外,DataPipeline目前使用的基础框架为Kafka Connect.为实现一致性的语义保证,我们做了一些额外工作…

如何解决分布式系统数据事务一致性问题 (HBase加Solr) 摘要:对于所有的分布式系统,我想事务一致性问题是极其非常重要的问题,因为它直接影响到系统的可用性.本文以下所述所要解决的问题是:对于入HBase和Solr的过程,如何保证HBase中写入的数据与Solr中写入的数据完全一致. 关键词:HBase, Solr, 分布式, 事务, 系统架构, 大数据 作者:王安琪(博客:http://www.cnblogs.com/wgp13x/) 一.关于分布式系统事务一致性问题 Java 中有三种可…

利用MySQL数据库如何解决大数据量存储问题? 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存储大数据量的问题,主要是数据库中的两张历史数据表,一张模拟量历史数据和一张开关量历史数据表,这两张表字段设计的很简单(OrderNo,Value,DataTime).基本上每张表每天可以增加几千万条数据,我想问如何存储数据才能不影响检索速度呢?需不需要换oracle数据库呢?因为我是数据库方面的新手,希望可以说的详细一点,万分感谢!!?-0-#暂时可以先考虑用infobri…

需要学习的技术很多,要自学新知识也不是一件容易的事,选择一个自己比较感兴趣的会是一个比较好的开端,于是,打算学一学分布式系统. 带着问题,有目的的学习,先了解整体架构,在深入感兴趣的细节,这是我的计划. 首先得有问题,如果每日重复相同的工作,也不主动去学习,很难发现新的问题.不怕自己无知,就怕不知道自己无知,只有不断的学习,才会发现更多未知的知识领域! 带着问题出发 回到顶部 分布式要解决什么问题呢?解决持久化数据太大,单个节点的硬盘无法存储的问题:解决运算量太大,单个节点的内存.CPU无法处理…

直接贴面试题: 怎么保证数据 kafka 里的数据安全? 答: 生产者数据的不丢失kafka 的 ack 机制: 在 kafka 发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到. 如果是同步模式:ack 机制能够保证数据的不丢失,如果 ack 设置为 0,风险很大,一般不建议设置为 0 如果是异步模式:通过 buffer 来进行控制数据的发送,有两个值来进行控制,时间阈值与消息的数量阈值,如果 buffer 满了数据还没有发送出去,如果设置的是立即清理模式,风险很大…

现在docker在云计算领域发展的势头很猛,各个公司不论大小都开始研究这个开源工具和技术,围绕docker的开源项目和创业公司也多如牛毛,就是一个简单管理container的web ui都有很多开源项目.不过还是一个人说的好,docker必须要是集群才好玩,而且越大越好玩.当然这是从玩技术的人眼中看待的问题,如果要真正用于生产还是有很多问题需要解决,很多方案需要设计,很多容错需要处理.今天看资料学习到了docker是怎样解决容器里面数据存储的问题的方案,以前做PAAS遇到过这种问题,不过自己也设…

Kafka session.timeout.ms heartbeat.interval.ms参数的区别以及对数据存储的一些思考 在计算机世界中经常需要与数据打交道,这也是我们戏称CURD工程师的原因之一.写了两年代码,接触了不少存储系统,Redis.MySQL.Kafka.Elasticsearch-慢慢地发现背后的一些公共的设计思想总是那么似曾相识,再深究一下,就会发现一些隐藏在这些系统背后的数学理论. 生活中产生的大量数据需要交由计算机来处理,根据处理方式的不同分为OLTP和OLAP两大类应…

做人事档案的系统考虑到数据的安全性与一致性,毕竟是要对外上线.真正投入使用的项目,数据库的可靠性与安全性上我们开发人员要考虑的就很多了,记得做机房收费系统时注册新卡是自己为了简单,写成了一个存储过程(存储过程加事务),完成了一个功能的实现就万事大吉了,这次想换一种新的方法:经过和师哥的交流学习,在代码中使用事务同样也是可以解决问题的,可以保证数据的正确性,就像银行取款一样,如果在取款的过程中取款机出现故障,我们个人的账户上的金额不会受任何影响等. 代码中使用事务前提:务必保证一个功能(或用例)在…

今日所学 SQLite实现用户数据存储 遇到的问题 界面没能显示出存在数据库中的信息 明日计划 查找界面没能显示出存在数据库中的信息的原因 报错:app:lintVitalRelease 解决办法: 这个应该是lint检查出来了错误,确认可以忽略掉的话,就在app目录下的build.gradle文件中添加这一行代码 lintOptions{ checkReleaseBuilds false abortOnError false } 位置: 参考原文…

原文链接:http://www.infoq.com/cn/articles/depth-interpretation-of-kafka-data-reliability Kafka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. 1 概述 Kafka与传统消息系统相比,有以下不同: 它被设计…

转帖:http://www.infoq.com/cn/articles/depth-interpretation-of-kafka-data-reliability Kafka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. 1 概述 Kafka与传统消息系统相比,有以下不同: 它被设计为一…

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…

阅读本文大约需要30分钟.这篇文章干货很多,希望你可以耐心读完. 你好, 我是华仔,在这个 1024 程序员特殊的节日里,又和大家见面了. 从这篇文章开始,我将对 Kafka 专项知识进行深度剖析, 今天我就来聊聊 kafka 的存储系统架构设计, 说到存储系统,大家可能对 MySQL 比较熟悉,也知道 MySQL 是基于 B+ tree 来作为它的索引数据结构. Kafka 又是基于什么机制来存储?为什么要设计成这样?它解决了什么问题?又是如何解决的?里面又用到了哪些高大上的技术? 带着这些疑…

引言 Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message.借用官方的一张图,可以直观地看到topic和partition的关系. partition是以文件的形式存储在文件系统中,比如,创建了一个名为page_visits的topic,其有5个partition,那么在Kafka的数据目…

数据辅助与Failover CAP理论(它具有一致性.可用性.分区容忍性) CAP理论:分布式系统中,一致性.可用性.分区容忍性最多只可同时满足两个.一般分区容忍性都要求有保障,因此很多时候在可用性与一致性之间做权衡. 一致性方案 1.Master-slave >RDBMS的读写分离即为典型的Master-slave方案 >同步复制可保证强一致性但会影响可用性(等master确保将数据复制给全部的slave,slave才返回结果) >异步复制可提供高可用性但会降低一致性 2.WNR &g…

一.kafka的存储机制 kafka通过topic来分主题存放数据,主题内有分区,分区可以有多个副本,分区的内部还细分为若干个segment. 所谓的分区其实就是在kafka对应存储目录下创建的文件夹,文件夹的名字是主题名加上分区编号,编号从0开始. 1.segment 所谓的segment其实就是在分区对应的文件夹下产生的文件. 一个分区会被划分成大小相等的若干segment,这样一方面保证了分区的数据被划分到多个文件中保证不会产生体积过大的文件:另一方面可以基于这些segment文件进行历史…

首先,我们知道在MySQL中,二进制日志是server层的,主要用来做主从复制和即时点恢复时使用的.而事务日志(redo log)是InnoDB存储引擎层的,用来保证事务安全的.现在我们来讨论一下MySQL主从复制过程中的一些细节问题,有关于主从复制可以看具体的章节. 在了解了以上基础的内容后,我们可以带着以下的几个问题去学习复制到底是怎样工作的. 为什么MySQL有binlog,还有redo log? 事务是如何提交的?事务提交先写binlog还是redo log?如何保证这两部分的日志做到顺…