因为在具体开发中某些环节考虑使用kafka却担心有消息丢失的风险,本周结合项目对kafka的消息可靠性做了一下调研和总结: 首先明确一下丢消息的定义.kafka集群中的部分或全部broker挂了,导致consumer没有及时收到消息,这不属于丢消息.broker挂了,只要消息全部持久化到了硬盘上,重启broker集群之后,使消费者继续拉取消息,消息就没有丢失,仍然全量消费了. 以我的理解,所谓丢消息,意味着:开发人员未感知到哪些消息没有被消费. 我把消息的丢失归纳了以下几种情况: 1). pro…

Kafka是分布式发布-订阅消息系统 https://www.biaodianfu.com/kafka.html Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务.它主要用于处理活跃的流式数据. 在大数据系统中,常常会碰到一个问题,整个大数据是由各个子系统组成,数据需要在各个子系统中高性能,低延迟的不停流转.传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理.为了已在同时搞定在线…

如果某个broker挂了,leader副本在该broker上的分区就要重新进行leader选举.来简要描述下leader选举的过程 1.4.1 KafkaController会监听ZooKeeper的/brokers/ids节点路径,一旦发现有broker挂了,执行下面的逻辑.这里暂时先不考虑KafkaController所在broker挂了的情况,KafkaController挂了,各个broker会重新leader选举出新的KafkaController 1.4.2 leader副本在该br…

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题.实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构,是大型分布式系统不可缺少的中间件. 本场 Chat 主要内容: Kafka 的架构解读: Kafka 为什么要将 Topic 进行分区: Kafka 高可靠性实现基础解读: Kafka 复制原理和同步方式: Leader 选举机制,及如何确保新选举出的 Leader 是优选: 同步副本 ISR: Kafka 数据可靠性和持久性保证: 深入解读 HW 机制: Kafka…

1. 消费者位置(consumer position) 因为kafka服务端不保存消息的状态,所以消费端需要自己去做很多事情.我们每次调用poll()方法他总是返回已经保存在生产者队列中还未被消费者消费的消息.消息在每一个分区中都是顺序的,那么必然可以通过一个偏移量去确定每一条消息的位置. 偏移量在消费消息的过程中处于重要的作用.如果是自动提交消息,那么poll()方法会去在每次获取消息的时候自动提交获取最后一条消息的偏移量,告诉服务器我们已经消费到这个位置,下次从下一个位置开始消费. 我们把更…

1. Kafka 总体架构 基于 Kafka-ZooKeeper 的分布式消息队列系统总体架构如下: 如上图所示,一个典型的 Kafka 体系架构包括若干 Producer(消息生产者),若干 broker(作为 Kafka 节点的服务器),若干 Consumer(Group),以及一个 ZooKeeper 集群.Kafka通过 ZooKeeper 管理集群配置.选举 Leader 以及在 consumer group 发生变化时进行 Rebalance(即消费者负载均衡,在下一课介绍).Pro…

本系列文章详细介绍使用 .net core 和 WPF 开发 升讯威在线客服与营销系统 的过程.本产品已经成熟稳定并投入商用. 在线演示环境:https://kf.shengxunwei.com 注意:演示环境仅供演示交流与评估,不保证 7x24 小时可用. 文章目录列表请点击这里 演示网络中断,直接禁用网卡,或者手机进入飞行模式,也不丢消息,不出异常. 视频地址:https://v.youku.com/v_show/id_XNTEwNzQ5Mzg2OA==.html TCP 报文的确认机制 首…

1.消息的发送流程 一条消息从生产到被消费,将会经历3个阶段 生产阶段,Producer 新建消息,然后通过网络将消息投递给MQ Broker 存储阶段,消息将会存储在Broker端磁盘中 消费阶段,Consumer将会从Broker拉取消息 以上3个阶段,都有可能会丢失消息,只要找到这3个阶段丢失消息的原因,采取合理的办法进行避免,就可以彻底解决丢失消息问题. 2.生产阶段 Prodducer 通过网络发送消息给Broker,当Broker收到之后,将会返回确认响应信息给Producer,所以…

Kafka作为时下最流行的开源消息系统,被广泛地应用在数据缓冲.异步通信.汇集日志.系统解耦等方面.相比较于RocketMQ等其他常见消息系统,Kafka在保障了大部分功能特性的同时,还提供了超一流的读写性能. 针对Kafka性能方面进行简单分析,相关数据请参考:https://segmentfault.com/a/1190000003985468,下面介绍一下Kafka的架构和涉及到的名词: Topic:用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上. Parti…

分布式发布订阅消息系统 Kafka kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,她有如下特性: 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化,这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能. 高吞吐量:即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息. 支持通过kafka服务器和消费机集群来分区消息. 支持Hadoop并行数据加载. 卡夫卡的目的是提供一个发布订阅解决方案,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 kafka_2.11-0.11.0.0 zookeeper-3.4.6 生产者: package com.qyg.test; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kaf…

一.RabbitMQ实例介绍RabbitMQ实例由华为云分布式消息服务(DMS)团队打造,实例采用物理隔离的方式部署,租户独占RabbitMQ实例.一键式部署,完全兼容开源RabbitMQ的使用方式,真正做到服务零改动快速迁移,大大节省维护和使用成本. 产品特点1.一键式部署 用户只需要在实例管理界面点击申请按钮,提交订单.后台将自动创建部署完成一整套RabbitMQ实例. 2.即时可用 用户只要等待实例创建完成后即可正常访问使用. 3.业务零修改迁移 完全兼容开源的RabbitMQ使用方式.使…

zookeeper和kafka的日志没有出现什么报错 linux下kafka的命令行能生产并收到消费消息 但是在idea(windows环境下)中,调用api,获取不到数据,也生产不了数据,现象就是没任何反应 如果网上其他解决办法,对你都没用,不妨试试下面 这两天你的虚拟机ip是不是变了?windos下的hosts文件内容是不是没改? 我改了windows下的hosts文件,一切都正常了,暂不知道为什么…

组里最近遇到一个问题,微软的Azure Service Bus Queue是否可靠?是否会出现丢失消息的情况? 具体缘由如下, 由于开发的产品是SaaS产品,为防止消息丢失,跨Module消息传递使用的是微软Azure消息队列(Service Bus Queue),但是出现一个问题,一个Module向Queue里发送消息,但另一个Module没有取到该消息.因为消息发送过程中并未有异常.所以大家怀疑,是否Azure Service Bus Queue不可靠,丢失了我们的一些消息? 官方的说法是,…

kafka对于消息体的大小默认为单条最大值是1M. 但是在我们应用场景中, 常常会出现一条消息大于1M, 如果不对kafka进行配置. 则会出现生产者无法将消息推送到kafka或消费者无法去消费kafka里面的数据, 这是我们就要对kafka进行以下配置: 1. 在consumer.properties配置文件中添加:fetch.message.max.bytes :    每个提取请求中为每个主题分区提取的消息字节数.要大于等于message.max.bytes 2. 在producer.pr…

继续上篇文章解决RabbitMQ消息丢失问题和保证消息可靠性(一) 未完成部分,我们聊聊MQ Server端的高可用和消费端如何保证消息不丢的问题? 回归上篇的内容,我们知道消息从生产端到服务端,为了保证消息不丢,我们必须做哪些事情? 发送端采用Confirm模式,注意Server端没成功通知发送端,需要重发操作需要额外处理 消息的持久化处理 上面两个操作保证消息到服务端不丢,但是非高可用状态,如果节点挂掉,服务暂时不可用,需要重启后,消息恢复,消息不会丢失,因为有磁盘存储. 本文先从消费端讲起…

目录 (0)写在前面 (1)如何保证宕机时数据不丢失? (2)多副本冗余的高可用机制 (3)多副本之间数据如何同步? (4)ISR到底指的什么东西? (5)acks参数的含义? (6)最后的思考   (0)写在前面  面试大厂时,一旦简历上写了Kafka,几乎必然会被问到一个问题:说说acks参数对消息持久化的影响? 这个acks参数在kafka的使用中,是非常核心以及关键的一个参数,决定了很多东西. 所以无论是为了面试还是实际项目使用,大家都值得看一下这篇文章对Kafka的acks参数的分析,…

是否有同样的经历?面试官问你做过啥项目,我一顿胡侃,项目利用到了消息队列,kafka,rocketMQ等等. 好的,那请开始你的表演,面试官递过一支笔:给我手写一个消息队列!!WHAT? 为了大家遇到这种场景还能愉快的zhuangbi,所以写一篇文章,凑合用一下. 想要实现一个消息队列,我们需要关组以下几点: 1.首先有一个队列(FIFO)来存放消息 2.消息队列容量有限 3.需要入队,出队方法 4.需要考虑多线程并发情况 <1>.简单版:用LinkedList实现一个简单的消息队列 这里用L…

1. 请先下载安装文件,java环境需提前安装,解压到指定目录:tar -zxvf kafka_2.11-2.3.1.tgz -C /root/soft/ 从官网下载文件,上传到centos虚拟机指定路径下,当前download文件夹下面 解压到指定目录soft文件夹下面: 2. 创建zk日志目录.mkdir zklogs3. 查看是否启动成功,ps -ef | grep zookeeper 4. 启动zookeeper nohup bin/zookeeper-server-start.sh .…

一.安装部署kafka 1.集群规划 hadoop102                                 hadoop103                          hadoop104 zk                                               zk                                         zk kafka                                          ka…

缓冲和削峰:上游数据时有突发流量,下游可能扛不住,或者下游没有足够多的机器来保证冗余,kafka在中间可以起到一个缓冲的作用,把消息暂存在kafka中,下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理. 解耦和扩展性:项目开始的时候,并不能确定具体需求.消息队列可以作为一个接口层,解耦重要的业务流程.只需要遵守约定,针对数据编程即可获取扩展能力. 冗余:可以采用一对多的方式,一个生产者发布消息,可以被多个订阅topic的服务消费到,供多个毫无关联的业务使用. 健壮性:消息队列可以堆积请求,所以消费端业务…

kafaka,生产者:./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic testTopic 消费者:./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic testTopic --from-beginning…

消息队列简介 什么是消息队列? 首先,我们来看看什么是消息队列,维基百科里的解释翻译过来如下: 队列提供了一种异步通信协议,这意味着消息的发送者和接受者不需要同时与消息保持联系,发送者发送的消息会存储在队列中,直到接受者拿到他. 一般我们把消息的发送者称为生产者,消息的接收者称为消费者:注意定义中的哪两个字'异步' 通常生产者的生产速度和消费者的消费速度是不相等的; 如果两个程序始终保持同步沟通,那势必有一方存在空等时间; 如果两个程序持续运行的话,消费者的平均速一定要大于生产者,不然队列堆积越…

引言 前几期的评测中,我们对比了Kafka和RocketMQ的吞吐量和稳定性,本期我们要引入一个新的评测标准--软件可靠性. 何为"可靠性"? 先看下面这种情况:有A,B两辆越野汽车,在城市的周边地区均能很好应对泥泞的路况.当一同开去穿越西藏,A车会因为西藏本地的汽油不达标,导致油路受阻无法点火,而B车顺利完成了穿越.因此我们说,B车的可靠性比A车高. 何为"软件可靠性"? "软件的可靠性"就是考察软件在各种异常突发的情况下的应对能力.常见的软件…

引言 前几期的评测中,我们对比了Kafka和RocketMQ的吞吐量和稳定性,本期我们要引入一个新的评测标准——软件可靠性. 何为“可靠性”? 先看下面这种情况:有A,B两辆越野汽车,在城市的周边地区均能很好应对泥泞的路况.当一同开去穿越西藏,A车会因为西藏本地的汽油不达标,导致油路受阻无法点火,而B车顺利完成了穿越.因此我们说,B车的可靠性比A车高. 何为“软件可靠性”? “软件的可靠性”就是考察软件在各种异常突发的情况下的应对能力.常见的软件异常有:磁盘损坏.进程意外退出.宿主机宕机等情况.…

Golang中如何正确的使用sarama包操作Kafka? 一.背景 在一些业务系统中,模块之间通过引入Kafka解藕,拿IM举例(图来源): 用户A给B发送消息,msg_gateway收到消息后,投递消息到Kafka后就给A返回发送成功.这个时候,其实还没有持久化到mysql中,虽然最终会保持一致性.所以,试想如果Kafka丢消息了,是不是就出大问题了?A认为给B发送消息成功了,但是在服务器内部消息丢失了B并没有收到.   所以,在使用Kafka的时候,有一些业务对消息丢失问题非常的关注.  …

虽然已经临近年末,但是还是萌生要看新机会的想法,主要的原因是觉得在目前的岗位上技术增长遇到的瓶颈,因此想去做一些更有挑战的工作.因为仍然准备继续在深圳工作,因此选定了三家公司,腾讯.字节跳动和 shopee,考虑的岗位方向仍然是后台开发(其他岗位也面不上呀,伤心).虽然年底跳拿不到年终奖了,但是我觉得和自己个人整个职业生涯的发展比起来算不了什么,最好的时机永远是当下. 准备 敲定了方向和目标后就开始系统准备,主要分为以下几个方面来准备. 算法题 事先已经看过别人的社招面经知道头条每轮技术面都有算…

前言 我大概我是从去年12月份开始看书学习,到今年的6月份,一直学到看大家的面经基本上百分之90以上都会,我就在5月份开始投简历,边面试边补充基础知识等.也是有些辛苦.终于是在前不久拿到了阿里的offer,定级P7. 我现在也来写面经,把我还能记住的,写下来,反馈给大家: 一面 : mysql知道哪些存储引擎,它们的区别 mysql索引在什么情况下会失效 mysql在项目中的优化场景,慢查询解决等 mysql有什么索引,索引模型是什么 B-树与B+树的区别?为什么不用红黑树 mysql主从同步怎…

准备 敲定了方向和目标后就开始系统准备,主要分为以下几个方面来准备. 算法题 事先已经看过别人的社招面经知道头条每轮技术面都有算法题,而这一块平时练习的比较少,校招时刷的题也忘记了很多.因此系统复习的时候算法题还是花了比较多时间的.先是快速刷完了剑指 offer,这个校招时已经刷过两边了,因此现在刷起来会相对快一些.然后就是啃 LeetCode 的题了,LeetCode 的题比较多,想在短短几周内刷完基本是不可能的,因此我主要按照类型去刷,每个类型刷几道就会比较有感觉了.比如链表的题优先考虑递归…

前言 前几天由于工作的原因一直没怎么看私信,昨天在整理私信的时候看到了一个粉丝给我疯狂私信想要我帮忙整理一份大厂面经,说自己工作也有几年了想跳槽冲刺一下,但是不知道该怎么做好前期准备.我看到这个粉丝也是挺执着的,一直在给我私信,也是花了两天时间把之前几个朋友的跳槽面试经历和经验整理了一下,具体干货都给大家放在下面了! 准备 敲定了方向和目标后就开始系统准备,主要分为以下几个方面来准备. 算法题 事先已经看过别人的社招面经知道头条每轮技术面都有算法题,而这一块平时练习的比较少,校招时刷的题也忘记了…