Hadoop生态圈-kafka事务控制以及性能测试 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

前言 本文开始前我将循序渐进先了解下实现EF中的异步,并将重点主要是放在EF中的事务以及性能优化上,希望通过此文能够帮助到你. 异步 既然是异步我们就得知道我们知道在什么情况下需要使用异步编程,当等待一个比较耗时的操作时,可以用异步来释放当前的托管线程而无需等待,从而在管理线程中不需要花费额外的时间,也就是不会阻塞当前线程的运行. 在客户端如:Windows Form以及WPF应用程序中,当执行异步操作时,则当前线程能够保持用户界面持续响应.在服务器端如:ASP.NET应用程序中,执行异步操作可

kafka的事务指的是2个点   ① 生产者到kafka服务端的事务保障    ②消费者从kafka拉取数据的事务 kafka提供的事务机制是 第①点,  对于第②点来说 只能自己在消费端实现幂等性. 我们来介绍第①点, 因为生产者producer写到kafka可能会出现消息重复,比如 设置ack=all,写入到kafka的leader时,leader挂掉了, 没有及时反馈ack,导致生产者再次发送消息就会出现重复消息落盘.这种情况可以设置kafka的属性用来开启幂等.但是这种幂等 只能保证 p

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线

一.事务场景 最简单的需求是producer发的多条消息组成一个事务这些消息需要对consumer同时可见或者同时不可见 . producer可能会给多个topic,多个partition发消息,这些消息也需要能放在一个事务里面,这就形成了一个典型的分布式事务. kafka的应用场景经常是应用先消费一个topic,然后做处理再发到另一个topic,这个consume-transform-produce过程需要放到一个事务里面,比如在消息处理或者发送的过程中如果失败了,消费位点也不能提交. pro

特性背景 消息事务是指一系列的生产.消费操作可以要么都完成,要么都失败,类似数据库的事务.这个特性在0.10.2的版本是不支持的,从0.11版本开始才支持.华为云DMS率先提供Kafka 1.1.0的专享版服务,支持消息事务特性. 支持事务消息有什么作用?消息事务是实现分布式事务的一种方案,可以确保分布式场景下的数据最终一致性.例如最常用的转账场景,小王 转账到小明,实际操作是小王账户减去相应金额,小明的账户增加相应金额,在分库分表的前提下,2个账户存储在不同的数据库中,这时需要分布式事务才能保

apache kafka中国社区QQ群:162272557 Apache kafka性能优化架构分析 应用程序优化:数据压缩 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGl6aGl0YW8=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> consumer offset默认情况下是定时批量更新topic

事务 原文:http://yingminxing.com/mysql%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%86%85%E5%B9%95innodb%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%BC%95%E6%93%8E%EF%BC%8D%E4%BA%8B%E5%8A%A1%E5%A4%87%E4%BB%BD%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%B0%83%E4%BC%98/ transaction是数据库区别于文件系统的重要特性之一,innodb引擎完全符合事务的ACID特性. At

一.场景 线上已经有kafka集群,服务运行稳定.但是因为产品升级,需要对kakfa做安全测试,也就是权限验证. 但是增加权限验证,会不会对性能有影响呢?影响大吗?不知道呀! 因此,本文就此来做一下对比! 测试环境 本文使用的是单机kafka测试,仅在一台服务器做测试. 使用的kafka版本为kafka_2.12-2.1.0,zk直接使用kafka自带的. 硬件配置为:1(核)-4G内容-40G硬盘 二.普通版安装 关于普通版的kafka,请参考链接: https://www.cnblogs.c

Kafka 从 0.11 版本开始引入了事务支持.事务可以保证 Kafka 在 Exactly Once 语义的基 础上,生产和消费可以跨分区和会话,要么全部成功,要么全部失败. 开启幂等性的 Producer 在 初始化的时候会被kafka集群分配一个 PID(Producer ID),发往同一 Partition 的消息会附带 Sequence Number.而 Broker 端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存,当具有相同主键的消息提交时,Broker 只

复制简介 P61 关系型数据库通常会使用一个主服务器 (master) 向多个从服务器 (slave) 发送更新,并使用从服务器来处理所有读请求. Redis 也采用了同样的方法实现自己的复制特性,并将其用作扩展性能的一种手段. P69 在接收到主服务器发送的数据初始副本 (initial copy of the data) 之后,客户端每次向主服务器进行写入时,从服务器都会实时地得到更新. P69 复制 P62 对于一个正在运行的 Redis 服务器,用户可以通过发送 SLAVEOF NO O

kafka  单台机器部署 1个partition storm 单台机器部署 hbase 四台机器集群 机器配置大概是4G cpu 4G内存 从kafka 读出到storm,然后flush到hbase中 34秒处理了6869条记录,每条记录416字节 仅仅从kafka 读出到storm 4秒处理了6869条记录,每条记录416字节 如果开启两个bolt,flush到hbase 28秒处理了6869条记录,每条记录416字节 (提升了6秒) 如果开启5个bolt,flush到hbase 19秒处理

原创文章,首发自作者个人博客,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/transaction/ 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1.0.0版本. 为什么要提供事务机制 Kafka事务机制的实现主要是为了支持 Exactly Once即正好一次语义 操作的原子性 有状态操作的可恢复性 Exactly Once <Kafka背景及架构介绍>一文中有说明Kafka在0.1

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(八)- Exactly Once语义与事务机制原理 本文介绍了Kafka实现事务性的几个阶段——正好一次语义与原子操作.之后详细分析了Kafka事务机制的实现原理,并介绍了Kafka如何处理事务相关的异常情况,如Transaction Coordinator宕机.最后介绍了Kafka的事务机制与PostgreSQL的MVCC以及Zookeeper的原子广播实现事务的异同. 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/12/31/KafkaColumn5_kafka_benchmark 摘要 本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafka的性能,以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态,最后给出了Kafka的性能测试报告. 性能测试及集群监控工具 Kafka提供了非常多有用的工具,如Kafka设计解析(三)- Kafka High Avail

1. 幂等性设计1.1 引入目的生产者重复生产消息.生产者进行retry会产生重试时,会重复产生消息.有了幂等性之后,在进行retry重试时,只会生成一个消息. 1.2 幂等性实现1.2.1 PID 和 Sequence Number为了实现Producer的幂等性,Kafka引入了Producer ID(即PID)和Sequence Number. PID.每个新的Producer在初始化的时候会被分配一个唯一的PID,这个PID对用户是不可见的.Sequence Numbler.(对于每个P

Kafka-副本-分区设置-性能调优 SparkKafkaDemo - Executors kafka replication 负载均衡_百度搜索 Kafka 高性能吞吐揭秘 - 友盟博客 - SegmentFault Kafka集群partitions/replicas默认分配解析 - CSDN博客 kafka源码分析之kafka的consumer的负载均衡管理 - 综合编程类其他综合 - 红黑联盟 Kafka深度解析 - CSDN博客 揭秘Kafka高性能架构之道 - Kafka设计解析(六

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(五)- Kafka性能测试方法及Benchmark报告 摘要 本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafka的性能,以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态,最后给出了Kafka的性能测试报告. 目录 一.性能测试及集群监控工具 1. Kafka性能测试脚本 2. Kafka Metrics 2.1 使用JConsole查看单服务器Metrics 2.2 通过Kafka Manag

概述 事务是数据库系统中的核心概念之一.作为数据库系统的逻辑工作单元(Unit of Work),事务必须具有四个属性,即原子性.一致性.隔离性和持久性(ACID).数据库系统往往通过锁机制保证事务的隔离性,通过日志机制保证事务的持久性.应用程序可以通过启动.提交.回滚等操作来控制一个事务的执行与停止.从应用的角度来看,一个事务往往对应一系列紧密关联的用户操作,例如银行系统中的存款.转账等.对于用户而言,提交一个事务相当于完成某种交易行为,因此执行一个事务前后跨越的时间是影响用户体验的因素之一.

0x00 概述 本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafka的性能,以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态,最后给出了Kafka的性能测试报告. 0x01 性能测试及集群监控工具 Kafka提供了非常多有用的工具,如Kafka设计解析(三)- Kafka High Availability (下)中提到的运维类工具——Partition Reassign Tool,Preferred Replica Leader Elect