作者 | 元毅 阿里云智能事业群高级开发工程师 导读:当前在 Knative 中已经提供了对 Kafka 事件源的支持,那么如何基于 Kafka 实现消息推送呢?本文作者将以阿里云 Kafka 产品为例,给大家解锁这一新的姿势. 背景 消息队列 for Apache Kafka 是阿里云提供的分布式.高吞吐.可扩展的消息队列服务.消息队列 for Apache Kafka 广泛用于日志收集.监控数据聚合.流式数据处理.在线和离线分析等大数据领域,已成为大数据生态中不可或缺的部分. 结合 Knat

引言 IM即时通信场景下,最重要的一个能力就是推送:在线的直接通过长连接网关服务转发,离线的通过APNS或者极光等系统进行推送.   本文主要是针对在线用户推送场景来进行总结和探讨:如何利用Kafka的Assign模式,解决百万级长链接海量消息的路由广播问题?如何解决超大聊天室成员(超过10万)的消息推送问题? 问题背景 考虑到用户体验和一些技术限制,通常一些社交软件都会限制群成员的上限,比如微信是500,QQ是2000.但是某些特定的场景下,希望突破这个上限,需要怎么实现呢?   如下图,这是

Kafka——分布式消息系统 架构 Apache Kafka是2010年12月份开源的项目,采用scala语言编写,使用了多种效率优化机制,整体架构比较新颖(push/pull),更适合异构集群. 设计目标: (1) 数据在磁盘上的存取代价为O(1)(2) 高吞吐率,在普通的服务器上每秒也能处理几十万条消息(3) 分布式架构,能够对消息分区(4) 支持将数据并行的加载到hadoop Kafka实际上是一个消息发布订阅系统.producer向某个topic发布消息,而consumer订阅某个top

 from:http://blog.csdn.net/colorant/article/details/12081909 快速理解Kafka分布式消息队列框架 标签: kafkamessage queue消息队列 2013-09-27 10:05 32961人阅读 评论(3) 收藏 举报  分类: 00.Cloud(44)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http:

2015-01-05 大数据平台 Hadoop大数据平台 基本概念 kafka的工作方式和其他MQ基本相同,只是在一些名词命名上有些不同.为了更好的讨论,这里对这些名词做简单解释.通过这些解释应该可以大致了解kafka MQ的工作方式. Producer (P):就是网kafka发消息的客户端 Consumer (C):从kafka取消息的客户端 Topic (T):可以理解为一个队列 Consumer Group (CG):这是kafka用来实现一个topic消息的广播(发给所有的consum

Commit Log Kafka储存消息的文件被它叫做log,按照Kafka文档的说法是: Each partition is an ordered, immutable sequence of messages that is continually appended to—a commit log 这反应出来的Kafka的行为是:消息被不断地append到文件末尾,而且消息是不可变的. 这种行为源于Kafka想要实现的功能:高吞吐量,多副本,消息持久化.这种简单的log形式的文件结构能够更好

基本架构 Kafka分布式消息队列的作用: 解耦:将消息生产阶段和处理阶段拆分开,两个阶段互相独立各自实现自己的处理逻辑,通过Kafka提供的消息写入和消费接口实现对消息的连接处理.降低开发复杂度,提高系统稳定性. 高吞吐率:kafka通过顺序读写磁盘提供可以和内存随机读写相匹敌的读写速度,灵活的客户端API设计,利用Linux操作系统提供“零拷贝”特性减少消息网络传输时间,提供端到端的消息压缩传输,对同一主题下的消息采用分区存储.  kafka通过诸多良好的特性利用廉价的机器就可以实现高吞吐率

1.大纲 了解 Apache Kafka是什么 掌握Apache Kafka的基本架构 搭建Kafka集群 掌握操作集群的两种方式 了解Apache Kafka高级部分的内容 2.消息系统的作用是什么? 消息系统最核心的功能有三个,分别是解耦.异步.并行. 下面我们通过用户注册的案例来说明消息系统的作用: 2.1.用户注册的一般流程 问题:随着后端流程越来越多,每步流程都需要额外的耗费很多时间,从而会导致用户更长的等待延迟. 2.2.改进成并行流程 问题:系统并行的发起了4 个请求,4 个请求中

kafka的吞吐量很大,在保证带宽的情况下,网上的一些测试表明3台broker,没有replication,6个partition的情况下,一般的写入速度可以达到300MB/s.参考:kakfa测试 kafka生产消息的速度和什么相关又和什么不相关呢? 相关项: 1,producer线程数:这个不言而喻,多个生产者肯定比一个生产者要快得多. 2,同步发送还是异步发送:一般异步发送要快,速度可以提倍.batch的大小也可能绝对速度的大小,毕竟减少了磁盘的IO.当然,如果kafka的生产场景中生产消

Kafka 分布式消息队列 类似产品有JBoss.MQ 一.由Linkedln 开源,使用scala开发,有如下几个特点: (1)高吞吐 (2)分布式 (3)支持多语言客户端 (C++.Java) 二.组成: 客户端是 producer 和 consumer,提供一些API,服务器端是Broker,客户端提供可以向Broker内发布消息.消费消息,服务器端提供消息的存储等功能 Kafka 特点是支持分区.分布式.可拓展性强 三.Kafka 的消息分几个层次 (1)Topic 一类主题 (2)Pa

KAFKA分布式消息系统  转自:http://blog.chinaunix.net/uid-20196318-id-2420884.html Kafka[1]是linkedin用于日志处理的分布式消息队列,linkedin的日志数据容量大,但对可靠性要求不高,其日志数据主要包括用户行为(登录.浏览.点击.分享.喜欢)以及系统运行日志(CPU.内存.磁盘.网络.系统及进程状态). 当前很多的消息队列服务提供可靠交付保证,并默认是即时消费(不适合离线).高可靠交付对linkedin的日志不是必须的

一.介绍 在学习UNIX网络编程 卷1时,我们当时可以利用Socket套接字来实现回射客户/服务器程序,但是Socket编程是存在一些不足的,例如: 1. 服务器必须启动之时,客户端才能连上服务端,并与服务端进行通信: 2. 利用套接口描述符进行通信,必须知道对端的IP与端口. 二.相关函数介绍 下面,我们利用System V消息队列来实现进程间的通信: 首先,我们先来了解一下下面几个函数: 1. msgget: 该函数用于打开或创建消息队列,其作用相当与文件操作函数open. #include

开发测试时给 Kafka 发消息的 UI 发送器――Mikasa 说来话长,自从入了花瓣,整个人就掉进连环坑了. 后端元数据采集是用 Storm 来走拓扑流程的,又因为 @Zola 不是很喜欢 Java,所以退而求其次选择了 Clojure,所以正在苦逼地学习 Clojure 和 Storm 中. 目前来说外面的 Storm 拓扑的 Spout 是从 Kafka 中流入数据的.但是我们要给 Kafka 发送测试数据的时候,就需要跑到 Kafka 的测试服务器打开它的一个发送脚本进去发送,非常蛋疼

在第二篇文章<Android中利用Handler实现消息的分发机制(一)>中,我们讲到主线程的Looper是Android系统在启动App的时候,已经帮我们创建好了,而假设在子线程中须要去使用Handler的时候,我们就须要显式地去调用Looper的 prepare方法和loop方法,从而为子线程创建其唯一的Looper. 详细代码例如以下: class LooperThread extends Thread { public Handler mHandler; public void run

Kafka发送消息方法如下: Properties properties = new Properties(); properties.put("zookeeper.connect", "server1:2181"); properties.put("serializer.class",StringEncoder.class.getName()); properties.put("metadata.broker.list",&

目的: 利用rabbit_mq队列消息实现对一组主机进行命令下发 server: #!/usr/bin/env python3.5 # -*- coding:utf8 -*- import os,sys BASEDIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) sys.path.append(BASEDIR) import pika from conf import setting def rabbit(cmd):

转载自http://blog.chinaunix.net/uid-20196318-id-2420884.html Kafka[1]是linkedin用于日志处理的分布式消息队列,linkedin的日志数据容量大,但对可靠性要求不高,其日志数据主要包括用户行为(登录.浏览.点击.分享.喜欢)以及系统运行日志(CPU.内存.磁盘.网络.系统及进程状态). 当前很多的消息队列服务提供可靠交付保证,并默认是即时消费(不适合离线).高可靠交付对linkedin的日志不是必须的,故可通过降低可靠性来提高性

大家都知道 Kafka 是一个非常牛逼的消息队列框架,阿里的 RocketMQ 也是在 Kafka 的基础上进行改进的.对于初学者来说,一开始面对这么一个庞然大物会不知道怎么入手.那么这篇文章就带你先了解一下 Kafka 的技术架构,让你从全局的视野认识 Kafka.了解了 Kafka 的整体架构和消息流程之后,脑海里就会有一个大致的结构,这时候再去学习每个部分就容易得多了. 我们先来看一下 Kafka 的整体架构图: Kafka 的架构图可以分为四个部分: Producer Cluster:生

原文地址:https://www.cnblogs.com/chanshuyi/p/quick_start_of_kafka.html 大家都知道 Kafka 是一个非常牛逼的消息队列框架,阿里的 RocketMQ 也是在 Kafka 的基础上进行改进的.对于初学者来说,一开始面对这么一个庞然大物会不知道怎么入手.那么这篇文章就带你先了解一下 Kafka 的技术架构,让你从全局的视野认识 Kafka.了解了 Kafka 的整体架构和消息流程之后,脑海里就会有一个大致的结构,这时候再去学习每个部分就

参考:https://www.cnblogs.com/fengjian2016/p/5841556.html    https://www.cnblogs.com/hei12138/p/7805475.html https://blog.csdn.net/lhmood/article/details/79099615   https://www.cnblogs.com/Orgliny/p/5730381.html ELK可以使用redis作为消息队列,但redis作为消息队列不是强项而且redi