通过之前的文章<Kafka分区分配策略>和<Kafka高性能揭秘>,我们了解到:Kafka高吞吐量的原因之一就是通过partition将topic中的消息保存到Kafka集群中不同的broker中.无论是Kafka的producer,还是consumer都可以并发操作topic中的partition,因此partition是Kafka并行度调优的最小单元. 理论上说,如果一个topic分区越多,理论上整个集群所能达到的吞吐量就越大. 但是,实际生产中Kafka topic的分区数真

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 大家下午好,我是来自腾讯云基础架构部ckafka团队的高级工程师闫燕飞.今天在这里首先为大家先分享一下开源Kafka在高性能上面的一些关键点,然后我会分享一下我们腾讯云ckafka对社区Kafka所做的一些优化点,最后我会介绍一下我对Kafka社区未来的展望. Kafka高性能揭秘 在这里首先我会介绍一下整个Kafka的架构,让大家对Kafka有一个较为宏观的了解,紧接着我会在更加详细的介绍一下

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/bV8AhqAjQp4a_iXRfobkCQ作者简介:郑志彬,毕业于华南理工大学计算机科学与技术(双语班).先后从事过电子商务.开放平台.移动浏览器.推荐广告和大数据.人工智能等相关开发和架构.目前在vivo智能平台中心从事 AI中台建设以及广告推荐业务.擅长各种业务形态的业务架构.平台化以及各种业务解决方案.博客地址:http://arganzheng.life. 背景 最近要把原来做的那套集中式

Kafka 原理和实战 https://segmentfault.com/a/1190000020120043 两个小时读完... 实在是看不完... 1.2k 次阅读  ·  读完需要 101 分钟 18 本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/bV8AhqAjQp4a_iXRfobkCQ 作者简介:郑志彬,毕业于华南理工大学计算机科学与技术(双语班).先后从事过电子商务.开放平台.移动浏览器.推荐广告和大数据.人工智能等相关开发和架构

序:如何保证kafka全局消息有序? 比如,有100条有序数据,生产者发送到kafka集群,kafka的分片有4个,可能的情况就是一个分片保存0-25,一个保存25-50......这样消息在kafka中存储是局部有序了.严格说,kafka是无法保证全局消息有序的,没有这个机制,只能局部有序. 1.Kafka是什么 在流式计算中,Kafka一般用来缓存数据,Storm通过消费Kafka的数据进行计算. Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成. Kafka是一个分布式消息队列

欢迎大家前往云加社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 译者:人工智能资讯小编 本译文自Jean-Paul Azar 在 https://dzone.com 发表的 Kafka Detailed Design and Ecosystem ,文中版权,图像代码的数据均归作者所有.为了本土化,翻译内容略作修改. Kafka生态系统 - Kafka核心,Kafka流,Kafka连接,Kafka REST代理和模式注册 Kafka的核心是经纪人,主题,日志,分区和集群.核心也包括像MirrorMaker

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 自我介绍 我是知乎的技术中台工程师,现在是负责知乎的存储相关组件.我的分享主要基于三个,一个是简单介绍一下Kafka在知乎是的应用,另外一个是为什么做基于Kubernetes的Kafka平台,还有我们如何去实现了基于Kubernetes平台 Kafka在知乎的应用 Kafka一个是非常优秀的,消息或者是数据流的组件,在知乎承载了日志,数据收集,消息队列的服务日志,显而易见就包括业务,包括运行的D

前言 前一篇文章<RabbitMQ和Kafka到底怎么选?>,我们在吞吐量方面比较了Kafka和RabbitMQ,知道了Kafka的吞吐量要高于RabbitMQ.本文从可靠性方面继续探讨两个队列的差异. RabbitMQ可靠性 我们通过前文知道,RabbitMQ的队列分为master queue和mirror queue,mirror queue 在master queue宕机之后,会被提升为master queue,如下图所示. 队列A的consumer在消费的时候,机器宕机,此时客户端和服

一．了解淘宝Kafka架构 在ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka消息中间件之间,我们为什么要选择Kafka?下面详细介绍一下,2012年9月份我在支付宝做余额宝研发,2013年6月支付宝正式推出余额宝,2013年8月担任支付宝淘宝彩票项目经理带领兄弟们一起做研发,期间需要与淘宝和500万对接竞彩接口数据,业余时间与淘宝的同事沟通,了解天猫在电商节如何处理这些大数据的?技术架构上采用了哪些策略呢? 一.应用无状态(淘宝session框架) 二.有效使用缓存(Tair)

Kafka作为大数据最核心的技术,作为一名技术开发人员,如果你不懂,那么就真的“out”了.DT时代的快速发展离不开kafka,所以了解kafka,应用kafka就成为一种必须. 什么是kafka?Kafka是一个分布式流平台,用于发布和订阅记录流.Kafka可以用于容错存储.Kafka将主题日志分区复制到多个服务器.Kafka的设计目的是为了让你的应用能在记录生成后立即就能处理.Kafka的处理速度很快,通过批处理和压缩记录有效地使用IO.Kafka会对数据流进行解耦.Kafka用于将数据流到

kafka各个版本特点介绍和总结 1.1 kafka的功能特点: 分布式消息队列 消息队列的数据模型, 形成流式数据. 提供Pub/Sub方式的海量消息处理.以高容错的方式存储海量数据流.保证数据流的顺序. 消费者:一份消息可多个消费者都处理,也可以只由一个消费者处理 线性扩展,高可用 分布式系统,易于向外扩展.所有的producer.broker和consumer都会有多个,均为分布式的.无需停机即可扩展机器. 动态的增加一个topic的partition文件数量,就可以线性扩展一个topic

最近工作中用到了两个很给力的项目,一个是Kafka,一个是Strom.本着自我学习并方便他人的目的,我会将我觉得比较有用的英文文档翻译在此(保留系统专有名词不作翻译). 1kafka介绍 在流式计算中,Kafka一般用来缓存数据,Storm通过消费Kafka的数据进行计算. Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成. Kafka是一个分布式消息队列:生产者.消费者的功能.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现. Kafka对消息保存

RabbitMQ和Kafka可靠性 https://www.cnblogs.com/haolujun/p/9641840.html 我们通过前文知道,RabbitMQ的队列分为master queue和mirror queue,mirror queue 在master queue宕机之后,会被提升为master queue,如下图所示. 队列A的consumer在消费的时候,机器宕机,此时客户端和服务端分别做如下动作: 服务端:把mirror queue提升为master queue 客户端:连

转载的,原文:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6386616.html ----------------------------------------------------------------------------------------------------- Kafka概念入门(一)   序:如何保证kafka全局消息有序? 比如,有100条有序数据,生产者发送到kafka集群,kafka的分片有4个,可能的情况就是一个分片保存0-25,一个保

一.kafka概述 1.1.定义 Kakfa是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(message queue),主要应用于大数据的实时处理领域 1.2.消息队列 1.2.1.传统的消息队列&新式的消息队列的模式 上面是传统的消息队列,比如一个用户要注册信息,当用户信息写入数据库后,后面还有一些其他流程,比如发送短信,则需要等这些流程处理完成后,在返回给用户 而新式的队列是,比如一个用户注册信息,数据直接丢进数据库,就直接返回给用户成功 1.2.2.使用消息队列的好处 A.        解

常用的几款消息队列的对比 前言 RabbitMQ 优点 缺点 RocketMQ 优点 缺点 Kafka 优点 缺点 如何选择合适的消息队列 参考 常用的几款消息队列的对比 前言 消息队列的作用: 1.应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败: 2.异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间: 3.限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况: 4.消息驱动的系统:系统分为消息队

背景现象 1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量,在之后的1个小时时间内,积压量呈上升趋势,一路到达50W左右,第二天的图没贴出具体是50W数字,以下是第一天晚上的贴图部分. 现象一: 现象二: 当时现场图后来就找不回来了,凭印象说明了一下数字. 简要说明一下上述两个图 图一:其实很明显,明显看出,消费者消费速度明显跟不上生产者的发送速度,导致出现积压情况. 图二:图二就有点意思了,因为上游通过Kafka消息队列发送消息给我,分区数是20个.由于消费组内消费者实例是17个,所以从宏观上分析

一.概述 Apache Kafka 发展至今,已经是一个很成熟的消息队列组件了,也是大数据生态圈中不可或缺的一员.Apache Kafka 社区非常的活跃,通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目,使得 Apache Kafka 功能越发丰富.性能越发稳定,成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环. Apache Kafka 作为一个热门消息队列中间件,具备高效可靠的消息处理能力,且拥有非常广泛的应用领域.那么,今天就来聊一聊基于 Kafka 的实时数仓在搜索的实践应用. 二.为什么需要 Kafk

一．了解淘宝Kafka架构 在ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka消息中间件之间,我们为什么要选择Kafka?下面详细介绍一下,2012年9月份我在支付宝做余额宝研发,2013年6月支付宝正式推出余额宝,2013年8月担任支付宝淘宝彩票项目经理带领兄弟们一起做研发,期间需要与淘宝和500万对接竞彩接口数据,业余时间与淘宝的同事沟通,了解天猫在电商节如何处理这些大数据的?技术架构上采用了哪些策略呢? 一.应用无状态(淘宝session框架) 二.有效使用缓存(Tair)

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

前言 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段.它具有低耦合.可靠投递.广播.流量控制.最终一致性等一系列功能,成为异步RPC的主要手段之一.当今市面上有很多主流的消息中间件,如老牌的ActiveMQ.RabbitMQ,炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发RocketMQ等.今天主要来介绍了下几大主流消息中间件的区别与联系. 1. 主流消息中间件介绍--ActiveMQ ActiveMQ是由Apache出品,ActiveMQ是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的JMS P