本实例为入门篇无可靠性保证实例,关于storm的介绍,以及一些术语名词等,可以参考Storm介绍(一).Storm介绍(二). 本案例是基于storm0.9.3版本 1.案例结构 案例:Word Count案例 语句Spout --> 语句分隔Bolt --> 单词计数Bolt --> 上报Bolt 2.语句生成Spout - SentenceSpout 作为入门案例,我们直接从一个数组中不断读取语句,作为数据来源. SentenceSpout不断读取语句将其作为数据来源,组装成单值tu…

Flume的一些组件(如Spooling Directory Source.File Channel)能够保证agent挂掉后不丢失数据. 1.负载均衡 1)Load balancing Sink Processor source里的event流经channel,进入sink组,在sink组内部根据负载算法(round_robin.random)选择sink,后续可以选择不同机器上的agent实现负载均衡. 实例如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16…

原文见:http://kafka.apache.org/documentation.html#semantics kafka在生产者和消费者之间的传输是如何保证的,我们可以知道有这么几种可能提供的delivery guarantee: At most once 消息可能会丢,但绝不会重复传输 At least one 消息绝不会丢,但可能会重复传输 Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次,很多时候这是用户所想要的. 值得注意的是,当Producer向broker发送消息时…

为保证 producer 发送的数据,能可靠的发送到指定的 topic,topic 的每个 partition 收到 producer 发送的数据后,都需要向 producer 发送 ack(acknowledgement 确认收到),如果 producer 收到 ack,就会进行下一轮的发送,否则重新发送数据. 1)副本数据同步策略 方案 优点 缺点 半数以上完成同步,就发 送 ack 延迟低 选举新的 leader 时,容忍 n 台 节点的故障,需要 2n+1 个副 本(N+1台同步完成)…

数据可靠性 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.本文从 Producter 往 Broker 发送消息.Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性. Producer 往 Broker 发送消息 如果我们要往 Kafka 对应的主题发送消息,我们需要通过 Producer 完成.前面我们讲过 Kafka 主题对应了多个分区,每个分区下面又对应了多个副本:为了让用户设置数据可靠性, Kafka 在 Producer 里面提供了消息确认机制.也…

原文链接(作者一个人):https://juejin.im/post/5d468591f265da03b810427e 工作中经常用到消息中间件来解决系统间的解耦问题或者高并发消峰问题,但是消息的可靠性如何保证一直是个很大的问题,什么情况下消息就不见了?如何防止消息丢失?下面通过这篇文章,我们就聊聊RabbitMQ 消息可靠性如何解决的? 本文分三部分说明 RabbitMQ 消息丢失场景有哪些? 如何避免消息丢失? 如何设计部署消息中间件保证消息可靠性? RabbitMQ 消息丢失场景有哪些?…

人生终将是场单人旅途,孤独之前是迷茫,孤独过后是成长. 楔子 本篇是消息队列RabbitMQ的第四弹. RabbitMQ我已经写了三篇了,基础的收发消息和基础的概念我都已经写了,学任何东西都是这样,先基础的上手能用,然后遇到问题再去解决,无法理解就去深入源码,随着时间的积累对这一门技术的理解也会随之提高. 基础操作已经熟练后,相信大家不可避免的会生出向那更高处攀登的心来,今天我就罗列一些RabbitMQ比较高级的用法,有些用得到有些用不上,但是一定要有所了解,因为大部分情况我们都是面向面试学习~…

去掉storm可靠性有三种方式: 1.Config.TOPOLOGY_ACKERS 设置为0: 2.在发送数据时不带上mesage id: 3.将tuple不做anchor发送到下一个节点,因为没有anchor到任何spout的tuple,就算没有成功处理被ack,也不会造成tuple fail   通过SpoutCollector, emit方法最后会调用sendMsg方法,其中判断条件为: boolean needAck = (message_id != null ) && (ackN…

http://blog.csdn.net/chexlong/article/details/6123087 TCP 协议是一种面向连接的,为不同主机进程间提供可靠数据传输的协议.TCP 协议假定其所使用的网络栈下层协议(如IP 协议)是非可靠的,其自身提供机制保证数据的可靠性传输.在目前的网络栈协议族中,在需要提供可靠性数据传输的应用中,TCP 协议是首选的,有时也是唯一的选择.TCP 协议是在最早由Cerf 和Kahn[1]所提出的有关网络数据包传输协议的概念之上建立的.TCP 协议被设计成符…

“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,…

消息中间件的可靠性是指对消息不丢失的保障程度:而消息中间件的可用性是指无故障运行的时间百分比,通常用几个 9 来衡量.不存在绝对的可靠性只能尽量趋向完美.并且通常可靠性也意味着影响性能和付出更大的成本,因此实际应用时还要根据业务需求,对真正关键的信息来做可靠性保证,并要从生产者.消息队列.消费者三个维度来努力. 1.生产者发送信息的可靠性  生产者客户端发送出去之后可以发生网络丢包.网络故障等造成消息丢失.一般情况下如果不采取措施,生产者无法感知消息是否已经正确无误的发送到交换器中.如果消息在传…

Partition Recovery机制 每个Partition会在磁盘记录一个RecoveryPoint, 记录已经flush到磁盘的最大offset.broker fail 重启时,会进行loadLogs. 首先会读取该Partition的RecoveryPoint,找到包RecoveryPoint的segment及以后的segment, 这些segment就是可能没有 完全flush到磁盘segments.然后调用segment的recover,重新读取各个segment的msg,并重建索…

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R…

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…

在前篇文章中介绍了TCP协议的三大特性,其中可靠性是依赖一系列的机制,如:校验和,分组发送,超时重传,流量控制得到保证. 一.数据交互 TCP在交互数据时,采用多种机制保证可靠性,同时也保证TCP的性能,主要是分组.延迟ACK等等. 1.分组确认 对于连续的数据传输有三种方式: 单个单个字节发送 将整个连续数据发送 将整个连续数据拆分成一个个的分组包,然后逐个发送 显然前两种方式都是比较极端,单个单个字节发送对于成块连续数据而言效率非常低,整块连续数据发送对于比较大的数据而言更不现实,TCP缓冲…

前言 前段时间针对EQueue的完善终于告一段落了,实在值得庆祝,自己的付出和坚持总算有了成果.这次新版本主要为EQueue实现了集群功能,基本实现了Broker的高可用.另外还增加了很多实用的功能,对性能也做了很多优化.总之,EQueue越来越成熟了. EQueue最新版本信息 Nuget:https://www.nuget.org/packages/EQueue github:https://github.com/tangxuehua/equeue 版本发布说明 为Broker支持集群部署的…

前言 我们的游戏是一款以忍者格斗为题材的ACT游戏,其主打的玩法是PVE推图及PVP 竞技.在剧情模式中,高度还原剧情再次使不少玩家泪目.而竞技场的乐趣,伴随着赛季和各种赛事相继而来,也深受玩家喜爱,从各直播平台几万到几十万的观众可见一斑.然而,在移动端推出实时PK并不是一蹴而就的,本文将向大家介绍游戏的实时PVP相关技术. 技术选型 实时PK的表现方式,是将N个玩家的行为快速同步给其它玩家展示并保持一致性的过程.这里面涉及到几个要思考的要点: 同步什么?可以是玩家具体操作(如移动操作),也可以…

转载自http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104470.htm 介绍 Kafka是一个分布式的.可分区的.可复制的消息系统.它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计.这个独特的设计是什么样的呢?   首先让我们看几个基本的消息系统术语: Kafka将消息以topic为单位进行归纳. 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个…

START:Flume是Cloudera提供的一个高可用的.高可靠的开源分布式海量日志收集系统,日志数据可以经过Flume流向需要存储终端目的地.这里的日志是一个统称,泛指文件.操作记录等许多数据. 一.Flume基础理论 1.1 常见的分布式日志收集系统 Scribe是facebook开源的日志收集系统,在facebook内部已经得到大量的应用. Chukwa 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统.这是构建在 hadoop 的 hdfs 和 map/reduce 框架之上的,继承了…

1.标准网络层次 网络由下往上分为:物理层.数据链路层.网络层.传输层.会话层.表示层和应用层. 下面的图表试图显示不同的TCP/IP和其他的协议在最初OSI模型中的位置: 7 应用层 例如HTTP.SMTP.SNMP.FTP.Telnet.SIP.SSH.NFS.RTSP.XMPP.Whois.ENRP 6 表示层 例如XDR.ASN.1.SMB.AFP.NCP 5 会话层 例如ASAP.TLS.SSH.ISO 8327 / CCITT X.225.RPC.NetBIOS.ASP.Winsoc…

转:http://blog.csdn.net/sundacheng1989/article/details/28239711 http://blog.csdn.net/sundacheng1989/article/details/52437128 在C#编写代码,很多时候会遇到Http协议或者TCP协议,这里做一个简单的理解.TCP协议对应于传输层,而HTTP协议对应于应用层,从本质上来说,二者没有可比性.Http协议是建立在TCP协议基础之上的,当浏览器需要从服务器获取网页数据的时候,会发出一…

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12882 经典入门教程 1.Kafka独特设计在什么地方?2.Kafka如何搭建及创建topic.发送消息.消费消息?3.如何书写Kafka程序?4.数据传输的事务定义有哪三种?5.Kafka判断一个节点是否活着有哪两个条件?6.producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)?7.Kafa consumer是否可以消费指定分区消息?8.Kafka消息是采用Pull…

13.2.4 事务机制 NoSQL系统通常注重性能和扩展性,而非事务机制. 传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制.要保证数据的一致性,通常多个事务是不可能交叉执行的,这样就导致了可能一个很简单的操作需要等等一个复杂操作完成才能进行的情况. 对很多NoSQL系统来说,对性能的考虑远在ACID的保证之上.通常NoSQL系统仅提供行级别的原子性保证,也就是说同时对同一个Key下的数据进行的两个操作,在实际执行的时候是会串行的执行,保证了每一个Key-Value对不会被破坏.对绝大多…

摘自:http://www.ituring.com.cn/article/4002# NoSQL系统的数据操作接口应该是非SQL类型的.但在NoSQL社区,NoSQL被赋予了更具有包容性的含义,其意为Not Only SQL,即NoSQL提供了一种与传统关系型数据库不太一样的存储模式,这为开发者提供了在关系型数据库之外的另一种选择. 在关联型的数据模型中,在现实世界中的不同类型的个体被存储在不同的表里.比如有一个专门存员工的员工表,有一个专门存部门的部门表.简单的查询操作,比如查询符合某个条件的…

Hadoop核心之HDFS 架构设计   老嗨 2015-09-18 16:55:00 浏览225 评论0 摘要: 概述:HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统,它的设计目标是把超大数据集存储到分布在网络中的多台普通商用计算机上,并且能够提供高可靠性和高吞吐量的服务.分布式文件系统要比普通磁盘文件系统复杂,因为它要引入网络编程,分布式文件系统要容忍... 概述:HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统,它的…

分布式系统的基础知识 阿姆达尔定律 多线程交互模式 互不通信,没有交集,各自执行各自的任务和逻辑 基于共享容器(如队列)协同的多线程模式->生产者-消费者->队列 通过事件协同的多线程模式->如B线程需要等到某个状态或事件发生后才能继续工作,而这个状态改变或者事件产生和A线程相关 避免死锁 网络通信基础知识 OSI.TCP/IP 网络IO实现方式 BIO NIO->Reactor模式 AIO->Proactor模式 负载均衡 硬件负载均衡 LVS等软件的负载均衡 名称服务 规…

一:什么是SOCKET socket的英文原义是"孔"或"插座".作为进程通信机制,取后一种意思.通常也称作"套接字",用于描述IP地址和端口,是一个通信链的句柄(其实就是两个程序通信用的).socket非常类似于电话插座.以一个电话网为例:电话的通话双方相当于相互通信的2个程序,电话号码就是ip地址.任何用户在通话之前,首先要占有一部电话机,相当于申请一个socket:同时要知道对方的号码,相当于对方有一个固定的socket.然后向对方拨号呼叫…

TCP是一个十分复杂的协议,通过前面几篇文章只涉及了TCP协议中一些基本的概念. 虽然说都是一些TCP最基本的概念,但是试验过程中一直在踩坑,例如:TCP flag设置错误,seq.ack号没有计算正确,TCP状态变迁错误等等. 通过Pcap.Net真正实验一下才发现了很多TCP协议中要注意的细节,例如:Ack.Seq号的计算,EthernetLayer.IpV4Layer .TcpLayer的层层包装,不同TCP flags的含义等等. TCP中还有很多重要的内容,先做个记录,后面再深入了解.…

  本帖最后由 desehawk 于 2015-5-3 00:45 编辑问题导读 1.Kafka独特设计在什么地方?2.Kafka如何搭建及创建topic.发送消息.消费消息?3.如何书写Kafka程序?4.数据传输的事务定义有哪三种?5.Kafka判断一个节点是否活着有哪两个条件?6.producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)?7.Kafa consumer是否可以消费指定分区消息?8.Kafka消息是采用Pull模式,还是Push模式?9.Procuder AP…

在客户/服务器通信模式中, 客户端需要主动创建与服务器连接的 Socket(套接字), 服务器端收到了客户端的连接请求, 也会创建与客户连接的 Socket. Socket可看做是通信连接两端的收发器, 服务器与客户端都通过 Socket 来收发数据. 这篇文章首先介绍Socket类的各个构造方法, 以及成员方法的用法, 接着介绍 Socket的一些选项的作用, 这些选项可控制客户建立与服务器的连接, 以及接收和发送数据的行为. 一. 构造Socket Socket的构造方法有以下几种重载形式:…