发布与订阅消息系统 数据(消息)的发送者(发布者)不会直接把消息发送给接收者,这是发布与订阅消息系统的一个特点.发布者以某种方式对消息进行分类,接收者(订阅者)订阅它们, 以便接收特定类型的消息.发布与订阅系统一般会有一个 broker,也就是发布消息的中心点. Kafka 登场 在0.10版本之前, Kafka仅仅作为一个消息系统,主要用来解决应用解决. 异步消息 . 流量削峰等问题. 不过在0.10版本之后, Kafka提供了连接器与流处理的能力,它也从分布式的消息系统逐渐成为一个流式的数据…

不管是把 Kafka 作为消息队列.消息总线还是数据存储平台来使用 ,总是需要有一个可以往 Kafka 写入数据的生产者和一个从 Kafka 读取数据的消费者,或者一个兼具两种角色的应用程序. 开发者们可以使用 Kafka 内置的客户端 API 开发 Kafka 应用程序. 我们将从 Kafra 生产者的设计和组件讲起,学习如何使用 Kafka 生产者.内容包括: 如何创建 KafkaProducer 和 ProducerRecords 对象.如何将记录发送给 Kafka: 如何处理从 Kafk…

集中讨论以下3 个有意思的话题 :• Kafka 如何进行复制:• Kafka 如何处理来自生产者和消费者的请求 :• Kafka 的存储细节,比如文件格式和索引. 集群成员关系 Kafka 使用 Zoo keeper 来维护集群成员的信息.每个 broker 都有一个唯一标识符,这个标识符可以在配置文件里指定 ,也可以自动生成.在 broker 启动的时候,它通过创建临时节点把自己的ID注册到 Zookeeper.Kafka 组件订阅 Zookeeper 的/brokers/ids 路径(br…

KafkaConsumer概念 消费者和消费者群组 Kafka 消费者从属于消费者群组.一个群组里的消费者订阅的是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息. 往群组里增加消费者是横向伸缩消费能力的主要方式. 我们有必要为主题创建大量的分区,在负载增长时可以加入更多的消费者.不要让消费者的数量超过主题分区的数量,多余的消费者只会被闲置.  除了通过增加消费者来横向伸缩单个应用程序外,还经常出现多个应用程序从同一个主题读取数据的情况. Kafka 设计的主要目标之一 ,就是要让 Kafka 主…

HTTP权威指南笔记 读书有两种境界,第一种境界是将书读薄,另一种是读厚.本篇文章就是HTTP权威指南的读书笔记,算是读书的第一重境界,将厚书读薄.文章对HTTP的一些关键概念做了比较详细的概述,通读一遍之后,会对HTTP有个总体认识.然后你可以根据文章中的关键点,去查找更详细的细节.这就是读书的第二重境界,将书读厚. HTTP(hypertext transfer protocol,超文本传输协议)是万维网进行通信时所使用的协议方案.HTTP有很多应用,但最著名的是用于Web浏览器和Web服务…

今天翻手机,翻到了许久之前看css权威指南时的笔记,遂移到博客中来. 1.属性选择器p.one class名为one的p元素p[class][name] 含有class和name属性的p元素p[class="one"][name="two"] class属性为one且name属性为two的p元素p[class~="one"] class属性包含one的p元素p[class^="one"] class属性以one开头p[clas…

web性能权威指南 page 203 经典的性能优化最佳实践 无论什么网络,也不管所用网络协议是什么版本,所有应用都应该致力于消除或减 少不必要的网络延迟,将需要传输的数据压缩至最少.这两条标准是经典的性能优 化最佳实践,是其他数十条性能准则的出发点. 减少DNS查找 每一次主机名解析都需要一次网络往返,从而增加请求的延迟时间,同时还会阻 塞后续请求. 重用TCP连接 尽可能使用持久连接,以消除 TCP 握手和慢启动延迟;参见 2.2.2 节“慢启动”. 减少HTTP重定向 HTTP 重定向极费…

这一章看了之后真是豁然开朗,之前虽然写了圣杯布局和双飞翼布局,有些地方也是模糊的,现在打算总结之后再写一遍. 以下都是从<css权威指南>中摘抄的我认为很有用的说明. 浮动元素 一个元素浮动时,其他内容会环绕该元素.浮动元素会生成一个块级框,不论这个元素本身是什么.并且浮动元素周围的外边距不会合并.如果要浮动一个非替换元素,必须显式声明width. 浮动元素的几条规则: 1)      浮动元素的左(右)外边界不能超出其包含块(包含快是其最近的块级祖先元素)的左(右)边界.但是负外边距或者浮动…

Kafka 第三章,第四章阅读笔记 Kafka 发送消息有三种方式:不关心结果的,同步方式,异步方式. Kafka 的异常主要有两类:一种是可重试异常,一种是无需重试异常. 生产者的配置: acks 越大,越不容易丢失消息,但是吞吐量下降. buffer.memory,设置不当会导致阻塞或者抛出异常. compression.type snappy和gzip, lz4. retries 重试次数, 如果要保证消息的顺序,必须保证max.in.flight.requests.per.connect…

本书中提到的Hadoop项目简述 Common:一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口(序列化.javaRPC和持久化数据结构). Avro:一种支持高效.跨语言的RPC以及永久存储数据的序列化系统. MapReduce:分布式数据处理模型和执行环境,执行于大型商业集群. HDFS:分布式文件系统,执行于大型商用机集群. Pig:一种数据流语言和执行环境,用以检索很大的数据集. Pig执行在MapReduce和HDFS的集群上. Hive:一个分布式.按列存储的数据仓库.Hive管理HDFS…