1. 问题 比如说我们建了一个 topic,有三个 partition.生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一定会被分发到同一个 partition 中去,而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的.消费者从 partition 中取出来数据的时候,也一定是有顺序的.到这里,顺序还是 ok 的,没有错乱.接着,我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息.因为如果消费者是单线程消费处理,而处理比较耗时的话,比

数据写入方式 1.  update-in-place原地更新 2.  append-only btree/copy on write tree顺序文件末尾追加   数据被按照特定方式放置,提升读性能,但写性能下降,对b+树和hash更新时需要随机读写: 1. 二分查找,将文件数据有序保存,使用二分查找来完成指定key的查找 2. 哈希,用哈希将数据分割为不同的bucket 3. B+树,减少外部文件的读取 4. 外部文件,将数据保存为日志,并创建一个hash或者查找树映射相应的文件   存储结构

(1) 读写最好还是不要多线程,硬盘读写的速度有限,单线程时已经满负荷了,多线程又会增加线程之间的切换,会增加时间. 如果想增加读写速度,应该增加硬盘,做raid (2)首先是硬盘的写入是串行的,CPU的计算才是并行的,如果你偏重计算那么多线程能提高,要不怎么叫做并行计算呢: 如果侧重存储,除非数据量达到足以体现优势的程度,否则加上线程之间切换的损耗当然会效率更加地下. (3)这个是按照算法来说的,目前来说大多数的算法都是很快的,瓶颈都在磁盘的IO上,我们针对大多数的算法都进行过测试,基本一半以

SSD以Page为单位做读写,以Block为单位做垃圾回收,Page一般有16KB大小,Block一般有几十MB大小,SSD写数据的逻辑是: 1)将该块数据所在的Page读出 2)修改该Page中该块数据的内容 3)找出一个新的空闲Block将2)中的Page写入,并将1)中提到的Page所在的Block中的Page标志为脏 理解了写原理,也就明白了为什么顺序写比随机写好了.四个字:垃圾回收!写相同数据量的情况下,顺序写制造更少的垃圾Block,所以比随机写有更高的性能. 这篇文章有详细的描述:

Log4J是Apache组织的开源一个开源项目,通过Log4J,可以指定日志信息输出的目的地,如console.file等.Log4J采用日志级别机制,请按照输出级别由低到高的顺序写出日志输出级别. 解答:Log4J分 为OFF.FATAL.ERROR.WARN.INFO.DEBUG.ALL或者您定义的级别.Log4j建议只使用四个级别,优先级从高到低分别是 ERROR.WARN.INFO.DEBUG.通过在这里定义的级别,您可以控制到应用程序中相应级别的日志信息的开关.比如在这里定义了INFO

一.前言 ● 随机写会导致磁头不停地换道,造成效率的极大降低:顺序写磁头几乎不用换道,或者换道的时间很短 ● 本文来讨论一下两者具体的差别以及相应的内核调用 二.环境准备 组件 版本 OS Ubuntu 16.04.4 LTS fio 2.2.10 三.fio介绍 通过fio测试,能够反映在读写中的状态,我们需要重点关注fio的输出报告中的几个关键指标: slat :是指从 I/O 提交到实际执行 I/O 的时长(Submission latency) clat :是指从 I/O 提交到 I/O

dd 工具使用: dd 也是我们经常使用到的磁盘测试工具,Linux服务器装好系统之后,想要知道硬盘的读写是否能满足服务的需要,如果不满足硬盘的IO就是服务的一个瓶颈.我们可以使用dd命令简单进行测试,更为专业的测试可以使用上面描述的fio 工具: time有计时作用,dd用于复制,从if读出,写到of.if=/dev/zero不产生IO,因此可以用来测试纯写速度.同理of=/dev/null不产生IO,可以用来测试纯读速度.bs是每次读或写的大小,即一个块的大小,count是读写块的数量. d

“严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失败的情况下,就没办法保证消息顺序. 比如你连续发了1,2,3. 过了一会,返回结果1失败,2, 3成功.你把1再重新发送1遍,这个时候顺序就乱掉了. 存储端 对于存储端,要保证消息顺序,会有以下几个问题: (1)消息不能分区.也就是1个topic,只能有1个队列.在Kafka中,它叫做partition:在RocketMQ中,

Kafka分布式的单位是partition,同一个partition用一个write ahead log组织,所以可以保证FIFO的顺序.不同partition之间不能保证顺序. 但是绝大多数用户都可以通过message key来定义,因为同一个key的message可以保证只发送到同一个partition,比如说key是user id,table row id等等,所以同一个user或者同一个record的消息永远只会发送到同一个partition上,保证了同一个user或record的顺序.

刨根问底,你知道:hover等4个伪类为什么要按顺序排列吗 引言 :link,:visited,:hover,:active这4个伪类大家都不陌生,4个伪类要按照LvHa这个爱恨原则来排(外国友人起的记忆方法),不然有些效果会出问题. 但是你们都想过这几个属性为什么要按顺序排吗? :link和:hover 当鼠标移动到a标签上时,会触发a标签上的:hover效果,但同时,此时的:link效果仍然存在于a标签上,既然两个效果都在a标签上起作用,那么根据css的就近原则,写在后面的css样式就覆盖了

基本思路:在kafka生产者生产消息时,把相同userId的消息落在同一个分区/partition public void sendTopic1(String tpoic, String userId, String message) { Properties props = new Properties(); //集群地址,多个服务器用","分隔 props.put("bootstrap.servers", servers); //key.value的序列化,此处

using System; using System.Collections.Generic; using System.Threading; public class LogManager { /// <summary> /// 构造函数 /// </summary> static LogManager () { Start(); } #region 队列方法 /// <summary> /// 日志队列 /// </summary> private st

Storm上游数据源之Kakfa 目标: 理解Storm消费的数据来源.理解JMS规范.理解Kafka核心组件.掌握Kakfa生产者API.掌握Kafka消费者API.对流式计算的生态环境有深入的了解,具备流式计算项目架构的能力. 大纲: 1.  kafka是什么? 2.  JMS规范是什么? 3.  为什么需要消息队列? 4.  Kafka核心组件 5.  Kafka安装部署 6.  Kafka生产者Java API 7.  Kafka消费者Java API 内容 1.Kafka是什么 在流式

面试问Kafka,这一篇全搞定 https://os.51cto.com/art/201911/606207.htm 图片来自 Pexels Kafka 基础 消息系统的作用 大部分小伙伴应该都清楚,这里用机油装箱举个例子: 所以消息系统就是如上图我们所说的仓库,能在中间过程作为缓存,并且实现解耦合的作用. 引入一个场景,我们知道中国移动,中国联通,中国电信的日志处理,是交给外包去做大数据分析的,假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析. 按照刚刚前面提到的消息系统的作用,我们知道了

插曲:大白话带你认识Kafka 2019-11-18 21:58:27 从事Java 阅读数 2更多 分类专栏: java Kafaka   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45674354/article/details/103132612 本文内容过长,文末小编准备了彩蛋!希望读者喜欢! 前言 应大部分的小伙伴的要求,在Yarn之前先来一个kafka的小插

一.部署kafka集群 启动zookeeper服务: zkServer.sh start 修改配置文件config/server.properties #broker 的全局唯一编号,不能重复 broker.id=0 #删除 topic 功能使能 delete.topic.enable=true #处理网络请求的线程数量 num.network.threads=3 #用来处理磁盘 IO 的现成数量 num.io.threads=8 #发送套接字的缓冲区大小 socket.send.buffer.

一.Kafka基础 消息系统的作用 应该大部份小伙伴都清楚,用机油装箱举个例子 所以消息系统就是如上图我们所说的仓库,能在中间过程作为缓存,并且实现解耦合的作用. 引入一个场景,我们知道中国移动,中国联通,中国电信的日志处理,是交给外包去做大数据分析的,假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析. 按照刚刚前面提到的消息系统的作用,我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存 ,且仅仅是起到了缓存的作用 而并不是真正的缓存,数据仍然是存储在磁盘上面而不是内存. 1.Topic 主题 kafk

一.Kafka基础 消息系统的作用 应该大部份小伙伴都清楚,用机油装箱举个例子 所以消息系统就是如上图我们所说的仓库,能在中间过程作为缓存,并且实现解耦合的作用. 引入一个场景,我们知道中国移动,中国联通,中国电信的日志处理,是交给外包去做大数据分析的,假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析. 按照刚刚前面提到的消息系统的作用,我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存 ,且仅仅是起到了缓存的作用 而并不是真正的缓存,数据仍然是存储在磁盘上面而不是内存. 1.Topic 主题 kafk

目录 第一章 kafka硬件配置选择 1.1 场景说明 1.2 服务器台数选择 1.3 磁盘选择 1.4 内存选择(堆内存,页缓存) 1.4.1 堆内存配置 1.4.2 页缓存选择 1.5 cpu选择 1.6 网络选择 第二章 kafka生产者 2.1 生产者核心参数配置 2.2 生产者如何提高吞吐量 2.3 数据可靠性 2.4 数据去重 2.5 数据有序 2.6 数据乱序 第三章 kafka Broker 3.1 Broker 核心参数配置 3.2 Leader Partition 负载平衡

公众号关注 「开源Linux」 回复「学习」,有我为您特别筛选的学习资料~ Kafka基础 消息系统的作用 应该大部分小伙伴都清楚,用机油装箱举个例子. 所以消息系统就是如上图我们所说的仓库,能在中间过程作为缓存,并且实现解耦合的作用. 引入一个场景,我们知道中国移动,中国联通,中国电信的日志处理,是交给外包去做大数据分析的,假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析. 按照刚刚前面提到的消息系统的作用,我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存,且仅仅是起到了缓存的作用而并不是真正的缓存

转发自segmentfault  https://segmentfault.com/a/1190000017346799 前端 1.数据驱动的高交互可视化图形语法 AntV - G2 G2 是一套基于可视化编码的图形语法,以数据驱动,具有高度的易用性和扩展性,用户无需关注各种繁琐的实现细节,一条语句即可构建出各种各样的可交互的统计图表. 同时,G2 也是 AntV 最重要的组成,始于<The Grammar of Graphics>一书描述的视觉编码语法系统(这也是 G2 项目命名的由来).