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

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,

简介 Apache 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是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Kafka架构 它的架构包括以下组件: 话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名. 生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象. 服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

Kafka 0.9版本对java client的api做出了较大调整,本文主要总结了Kafka 0.9在集群搭建.高可用性.新API方面的相关过程和细节,以及本人在安装调试过程中踩出的各种坑. 关于Kafka的结构.功能.特点.适用场景等,网上到处都是,我就不再赘述了,直接进入正文 Kafka 0.9集群安装配置 操作系统:CentOS 6.5 1. 安装Java环境 Zookeeper和Kafka的运行都需要Java环境,所以先安装JRE,Kafka默认使用G1垃圾回收器,如果不更改垃圾回收器

作者: Jason Guo 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,并保证即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消息消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用Message Queue 解耦 在项目

下载安装地址:http://kafka.apache.org/downloads.html  原文链接:http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 Kafka主要术语直观解释 BrokerKafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker Topic每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为topic.(物理上不同topic的消息分开存储,逻辑上一个topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的to

====Kafka消费者模型 参考博客:http://www.tuicool.com/articles/fI7J3m --分区消费模型 分区消费架构图 图中kafka集群有两台服务器(Server),每台服务器有2个分区(Patition),共4个分区. 由四个消费者实例(Consumer)来消费4个分区. 当然,Consumer1不一定对应Patition1,但是必须建立1对1的对应关系. 分区消费伪代码描述 --组(Group)消费模型 组消费架构图 途中有两个服务器Server1和Serv

kafkautil: import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.ProducerConfig; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; public class KafkaUtil { @Value("#{sys['connect']}") private static

在上一篇kafka入门的基础之上,本篇主要介绍Kafka的生产者和消费者. Kafka 生产者 kafka Producer发布消息记录到Kakfa集群.生产者是线程安全的,可以在多个线程之间共享生产者实例.一个简单的例子,使用producer发送一个有序的key/value(键值对),放到java的main方法里就能直接运行, public class ProducerDemo { private static final String KAFKA_TOPIC="kafka-topic&quo

先说说遇到的坑 回顾下kafka topic:生产组:P0\P1----P14 一个消费组:c0 c1 c2 依据Consumer的负载均衡分配 消费顺序"c0:p0-p4 c1:p5-p9 c2:p10-p14 问题:突然发现读offset 堆积太多 增加消费者也没用 原因: C2节点物理故障,会把数据分给C0和C1,然后C2恢复(生产上会用类似superviser从新启动挂掉的进程),再重新分配数据,这样来来回回浪费了很多时间 每次挪回都重新洗牌,新版本已经修复此问题,所以不应该随便恢复进程

1.动机 设计 kafka 初衷,作为统一平台处理大公司的实时数据.所以 必须具有如下特性: 支持海量数据 高吞吐量 低延迟(实时性) 支持分区,分布式 容错 2.持久化 kafka 高度依赖 文件系统 存储和缓存消息.通过对磁盘的顺序读写,并借助 OS 层面的 页缓存(page cache),保证优于缓存在内存中或其他结构中. 为何使用磁盘效率仍然很高: 利用磁盘的顺序读写,操作一个文件,将数据追加到文件的末尾.相比于随机读写,效率很高. 利用 OS 层面的页缓存(page cache),顺序

转载自:  https://blog.csdn.net/lp284558195/article/details/80297208 参考:   https://blog.csdn.net/qq_20597727/article/details/81639838 1 概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.

在第一篇博客我们了解到一个kafka系统,通常是生产者Producer 将消息发送到 Broker,然后消费者 Consumer 去 Broker 获取,那么本篇博客我们来介绍什么是生产者Producer. 1.生产者概览 我们知道一个系统在运行过程中会有很多消息产生,比如前面说的对于一个购物网站,通常会记录用户的活动,网站的运行度量指标以及一些日志消息等等,那么产生这些消息的组件我们都可以称为生产者. 而对于生产者产生的消息重要程度又有不同,是否都很重要不允许丢失,是否允许丢失一部分?以及是否

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r

第一部分:kafka概述 一.定义(消息引擎系统) 一句话概括kafka的核心功能就是:高性能的消息发送与高性能的消息消费. kafka刚推出的时候是以消息引擎的身份出现的,它具有强大的消息传输效率和完备的分布式解决方案,随着版本更新,在kafka0.10.0.0版推出了流式处理组件--Kafka Streams,使kafka交由下游数据处理平台做的事也可以自己做,自此kafka在消息引擎的基础上正式成为了一个流式处理框架.但无论是消息引擎还是流式处理平台,kafka的处理架构从未质变,概括如下

Kafka 的简介: Kafka 是一款分布式消息发布和订阅系统,具有高性能.高吞吐量的特点而被广泛应用与大数据传输场景.它是由 LinkedIn 公司开发,使用 Scala 语言编写,之后成为 Apache 基金会的一个顶级项目.kafka 提供了类似 JMS 的特性,但是在设计和实现上是完全不同的,而且他也不是 JMS 规范的实现. kafka 产生的背景: kafka 作为一个消息系统,早起设计的目的是用作 LinkedIn 的活动流(Activity Stream)和运营数据处理管道(P

1 概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. Kafka凭借着自身的优势,越来越受到互联网企业的青睐,唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一.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.如何确保消息的精确传输?如何确保消息的准确存储?如何

一直在思考写一些什么东西作为2017年开篇博客.突然看到一篇<Kafka学习之路>的博文,觉得十分应景,于是决定搬来这“他山之石”.虽然对于Kafka博客我一向坚持原创,不过这篇来自Confluent团队Gwen Shapira女士的博文实在精彩,所以还是翻译给大家,原文参见这里. ~~~~~~~~~~~~ Kafka学习之路 看上去很多工程师都已经把“学习Kafka”加到了2017年的to-do列表中.这没什么惊讶的,毕竟Apache Kafka已经是一个很火的框架了.只需了解一些基本的Ka

Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. 一.kafka体系架构 一个典型的Kafka体系架构包括若干Producer(可以是服务器日志,业务数据,页面前端产生的page view等等),若干broker(Kafka支持水平扩展,一般broker数量越多,集群吞吐率越高),