1 Producer和Consumer的数据推送拉取方式   Producer Producer通过主动Push的方式将消息发布到Broker n Consumer Consumer通过Pull从Broker消费数据 Push  优势:延时低 劣势:可能造成Consumer来不及处理消息:网络拥塞 Pull   优势:Consumer按实际处理能力获取相应量的数据:Broker实现简单 劣势:如果处理不好,实时性相对不足(例如需要大量不断请求浪费资源,Kafka使用long polling,一次

producer  producer 1.启动流程 Producer如何感知要发送消息的broker即brokerAddrTable中的值是怎么获得的, 1. 发送消息的时候指定会指定topic,如果producer集合中没有会根据指定topic到namesrv获取topic发布信息TopicPublishInfo,并放入本地集合 2. 定时从namesrv更新topic路由信息, Producer与broker间的心跳 Producer定时发送心跳将producer信息(其实就是procdue

本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1.另外,由于Kafka目前提供了两套Producer代码,一套是Scala版的旧版本:一套是Java版的新版本.虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer,但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API.今天我们就分析一下旧版producer的代码.  producer还分为同步和异步模式,由属性producer.type指定,默认是sync,即同步发送模式.本文主要关注于同步发送的代码走读.下面以console-pr

生产者-消费者模型是多线程问题里面的经典问题,也是面试的常见问题.有如下几个常见的实现方法: 1. wait()/notify() 2. lock & condition 3. BlockingQueue 下面来逐一分析. 1. wait()/notify() 第一种实现,利用根类Object的两个方法wait()/notify(),来停止或者唤醒线程的执行:这也是最原始的实现. public class WaitNotifyBroker<T> implements Broker<

    Kafka 0.8.2引入了一个用Java写的producer.下一个版本还会引入一个对等的Java版本的consumer.新的API旨在取代老的使用Scala编写的客户端API,但为了兼容性的考虑两版API还要同时存在一段时间.另外,新版的API可以打成独立的jar包,而Scala版本的不行.     Kafka官网是鼓励用户使用java版的producer的,而kafka.core.producer包实际上是老版的实现.这个包中还包括一个async包,应该是实现异步发送的,与之平行的

简介 最近工作中有一个需求:要求发送http请求到某站点获取相应的数据,但对方网站限制了请求的次数:一分钟最多200次请求. 搜索之后,在stackoverflow网站查到一个类似的问题..但里面用到了Reactive Extensions,权衡之下最后还是决定自己简单实现一分钟最多200次请求. 思路 思路很简单,一分钟200次,平均下来一次请求300ms,大概3次的时候将近一秒,所以一次异步发送三个请求,然后线程暂停900ms. 这里的关键是运行代码时尽量不要堵塞线程,可以速度很快执行发送请

粘贴一下这个配置,与我自己的程序做对比,看看能不能完善我的异步带代码:   -----------------------------------------    详解Kafka生产者Producer配置 2016-04-26 14:57:50 标签:消息队列 Kafka Producer 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://favccxx.blog.51cto.com/2890523/1767882 基本配置

转载自:http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/4583249.html     供参考 本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1.另外,由于Kafka目前提供了两套Producer代码,一套是Scala版的旧版本:一套是Java版的新版本.虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer,但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API.今天我们就分析一下旧版producer的代码.  producer还分为同步和异步模式,由属性produ

来源:https://www.zybuluo.com/jewes/note/63925 @jewes 2015-01-17 20:36 字数 1967 阅读 1093 Kafka Producer相关代码分析 kafka Kafka Producer将用户的消息发送到Kafka集群(准确讲是发送到Broker).本文将分析Producer相关的代码实现.   类kafka.producer.Producer 如果你自己实现Kafka客户端来发送消息的话,你就是用到这个类提供的接口来发送消息.(如

from:http://www.cnblogs.com/xhcqwl/p/3905412.html kafka C客户端librdkafka producer源码分析 简介 kafka网站上提供了C语言的客户端librdkafka,地址在这. librdkafka是使用C语言根据apache kafka 协议实现的客户端.另外这个客户端还有简单的c++接口.客户端作者对这个客户端比较上心,经常会修改bug并提交新功能. librdkafka的基本原理和我之前博客说的java版producer类似

producer接口: /** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information regarding copyright ownership. * The ASF licenses this

1.官网上下载kafka安装包:http://kafka.apache.org/downloads.html 2.执行命令运行zookeeper 实例(单点): bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 3. 启动kafka broker 服务: bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 其中的 server.properties 有些配置需要修改: listen

brokers和消费者使用zk来获取状态信息和追踪消息坐标. 每一个partition是一个有序的,不可变的消息序列. 只有当partition里面的file置换到磁盘文件以后,才开放给消费者来消费. 每一个partition是跨服务器地被复制到其他地方,为了容错的目的. 这个partition可以理解为hadoop中block的单位. 但是只有被选择为leader的服务器partition来服务消费者的读和生产者的写, followers只是把数据同步过去.同步状态较好的被列入ISR,这些IS

import java.util.Random; import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue; class producer {     Random rdm = new Random();     void produce( LinkedBlockingQueue<Integer> productlist)     {          while(true)          {              if(productlist.s

4.3.1.2.1 Producer和DataSource之间适配器处理的逻辑 还是从程序的入口开始说吧 CloseableProducerToDataSourceAdapter.create() 源码 此处看到无非是创建了一个新的数据适配器而已CloseableProducerToDataSourceAdapter public static <T> DataSource<CloseableReference<T>> create( Producer<Close

我们以mProducerFactory.newNetworkFetchProducer()为例,因为这些创建新的producer的方式类似,区别在于是否有包装的处理器,即如果当前处理器中没有正在处理的数据或者等待处理的数据,便交给包装的处理器来处理 在查看NetworkFetchProducer的源码之前,先来看看producer的接口 Producer的源码 这个接口的功能其实看看类和方法的注释就知道了,就是用于产生结果的,这个使用与网络数据的获取,磁盘缓存,内存缓存,解码,编码和图片的变性处

Producer 最简配置 metadata.broker.list参数指定broker地址,这里不需要填上所有的broker地址,但是如果只写一个,这个broker挂掉后就无法往topic中写入信息,一般写入2-3个broker地址. serializer.class指定序列化的方式 props.put("metadata.broker.list","broker1:9092,broker2:9092,broker3:9092") props.put("

以下内容转自: 原文链接: stackoverflow 翻译: ImportNew.com- 刘志军 译文链接: http://www.importnew.com/8966.html ----------------------------------------------------------------------- 什么是PECS?  PECS指“Producer Extends,Consumer Super”.换句话说,如果参数化类型表示一个生产者,就使用<? extends T>

先解释下两个概念: high watermark (HW) 它表示已经被commited的最后一个message offset(所谓commited, 应该是ISR中所有replica都已写入),HW以下的消息都已被ISR中各个replica同步,从而保持一致.HW以上的消息可能是脏数据:部分replica写成功,但最终失败了. Kafka Partition:  1> 均衡各个Broker之间的数据和请求压力: 2> 分摊处理不同的消费者进程: 3> 在partition内可以保证局部

Kafka Producer 消息发送 producer直接将数据发送到broker的leader(主节点),不需要在多个节点进行分发.为了帮助producer做到这点,所有的Kafka节点都可以及时的告知:哪些节点是活动的,目标topic目标分区的leader在哪.这样producer就可以直接将消息发送到目的地了. 客户端控制消息将被分发到哪个分区.可以通过负载均衡随机的选择,或者使用分区函数.Kafka允许用户实现分区函数,指定分区的key,将消息hash到不同的分区上(当然有需要的话,也

Amazon Kinesis 是一种托管的服务,用于有弹性与扩展性的实时处理大规模的流数据.该服务收集大数据记录流,多个可在 Amazon EC2 实例上运行的数据处理应用程序随后可实时使用此流. 在我目前的使用中,Kinesis更多的时候是作为一个数据管道使用,生产者不断地的产生数据,向Kinesis推送,消费者不断的从Kinesis取出数据进行处理,分发,计算等. 本来使用的是Kinesis的原始API做处理,但是需要自己做一些网络传输异常.各种异常的捕捉,需要写不少逻辑.和AWS的专家沟通