写在前面的 最近看了Kafka Summit上的这个分享,觉得名字很霸气,标题直接沿用了.这个分享源于社区的KIP-500,大体的意思今后Apache Kafka不再需要ZooKeeper.整个分享大约40几分钟.完整看下来感觉干货很多,这里特意总结出来.如果你把这个分享看做是<三国志>的话,那么姑且就把我的这篇看做是裴松之注吧:) 客户端演进 首先,社区committer给出了Kafka Java客户端移除ZooKeeper依赖的演进过程.下面两张图总结了0.8.x版本和0.11.x版本(是

问题导读 1.Kafka的设计基本思想是什么?2.Kafka消息转运过程中是如何确保消息的可靠性的? 本节主要从整体角度介绍Kafka的设计思想,其中的每个理念都可以深入研究,以后我可能会发专题文章做深入介绍,在这里只做较概括的描述以便大家更好的理解Kafka的独特之处.本节主要涉及到如下主要内容: Kafka设计基本思想 Kafka中的数据压缩 Kafka消息转运过程中的可靠性 Kafka集群镜像复制 Kafka 备份机制 一.kafka由来     由于对JMS日常管理的过度开支和传统JMS

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/37606001      本节主要从总体角度介绍Kafka的设计思想,当中的每一个理念都能够深入研究.以后我可能会发专题文章做深入介绍,在这里仅仅做较概括的描写叙述以便大家更好的理解Kafka的独特之处. 本节主要涉及到例如以下主要内容: Kafka设计基本思想 Kafka中的数据压缩 Kafka消息转运过程中的可靠性 Kafka集群镜像复制

32, 33都是和时间相关的, KIP-32 - Add timestamps to Kafka message 引入版本,0.10.0.0 需要给kafka的message加上时间戳,这样更方便一些, 比如在做retention,rolling,或getMessageByTime的时候 在config里面可以配置, message.timestamp.type - This topic level configuration defines the type of timestamp in t

转载自: http://my.oschina.net/geecoodeer/blog/194829 本文没有特意区分它们之间的区别,仅仅是列出其中笔者认为好的设计思想,供后续设计参考. 目前笔者并没有深入代码研究其细节,如有不正确的地方,请斧正. 概念和术语 消息,全称为Message,是指在生产者.服务端和消费者之间传输数据. 消息代理:全称为Message Broker,通俗来讲就是指该MQ的服务端或者说服务器. 消息生产者:全称为Message Producer,负责产生消息并发送消息到m

收集的一些kafka的信息: http://my.oschina.net/geecoodeer/blog/194829

http://my.oschina.net/geecoodeer/blog/194829

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

版本介绍 从使用上来看,以0.9为分界线,0.9开始不再区分高级/低级消费者API. 从兼容性上来看,以0.8.x为分界线,0.8.x不兼容以前的版本. 总体拓扑架构 从上可知: 1.生产者不需要访问zookeeper. 2.消费者fetch消息.生产者发布消息总是向leader节点发请求,不会发送给follower. 3.和rocketmq一样,为了线性提高性能,每个topic被分为partition(跟数据库的分库分表一样的道理,对业务而言透明,属于技术策略,不是业务策略),每个partit

终于下定决心写一点普及类的东西.很多同学对Kafka的使用很感兴趣.如果你想参与到Kafka的项目开发中,很多资源是你必须要提前准备好的.本文罗列了一些常用的Kafka资源,希望对这些developer有所帮助: Kafka最新版本文档: 包含了详尽的设计概要.使用说明.参数定义及其他 Kafka JIRA:Issue列表 Kafka KIP:Kafka Improvement Proposals,可以看到最新的Kafka新功能提议及其讨论 Kafka Design site:几乎可以找到所有的

Kafka最核心的思想是使用磁盘,而不是使用内存,可能所有人都会认为,内存的速度一定比磁盘快,我也不例外.在看了Kafka的设计思想,查阅了相应资料再加上自己的测试后,发现磁盘的顺序读写速度和内存持平. 而且Linux对于磁盘的读写优化也比较多,包括read-ahead和write-behind,磁盘缓存等.如果在内存做这些操作的时候,一个是Java对象的内存开销很大,另一个是随着堆内存数据的增多,JAVA的GC时间会变得很长,使用磁盘操作有以下几个好处: 磁盘缓存由Linux系统维护,减少了程

原创文章转载请注明出处:@协思, http://zeeman.cnblogs.com   近来无事研究了一下kafka,并且用golang连接kafka做了producer和consumer的简单测试,对kafka有了一些基本的认识.   kafka不同于activemq和rabbitmq等这种符合AMQP协议的标准消息队列产品,它有一些list或者array的特征,可以指定从offset读取.阿里巴巴的rocketmq在原型产品中借鉴了kafka的设计思想,现已在阿里大规模使用,详情参考:ht

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

终于下定决心写一点普及类的东西.很多同学对Kafka的使用很感兴趣.如果你想参与到Kafka的项目开发中,很多资源是你必须要提前准备好的.本文罗列了一些常用的Kafka资源,希望对这些developer有所帮助: Kafka最新版本文档: 包含了详尽的设计概要.使用说明.参数定义及其他 Kafka JIRA:Issue列表 Kafka KIP:Kafka Improvement Proposals,可以看到最新的Kafka新功能提议及其讨论 Kafka Design site:几乎可以找到所有的

kafka版本:<kafka.version> 0.8.2.1</kafka.version> spark版本 <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId> object DmRealStat { def main(args: Array[String]): Unit = { /** * 1.集成kafka进行数据进行数据读取 * 程序第一次启动从数据库获取偏移量,开始读取 */ val sp

大家好,这是<吃透 MQ 系列>的第二弹,有些珊珊来迟,后台被好几个读者催更了,实属抱歉! 这篇文章拖更了好几周,起初的想法是:围绕每一个具体的消息中间件,不仅要写透,而且要控制好篇幅,写下来发现实在太难了,两者很难兼得. 最后决定还是分成多篇写吧.一方面,能加快下输出频率:另一方面,大家也更容易消化. 废话不多说了,第二弹开始发车. 01 为什么从 Kafka 开始? <吃透 MQ >的开篇 围绕 MQ 「一发一存一消费」的本质展开,讲解了 MQ 的通用知识,同时系统性地回答了:

消息服务MNS和消息队列ONS产品对比 MNS已经进过严格测试,已达到商业化的稳定性要求,其主要特点和适用场景 1.数据高可靠(10个9),对于数据可靠性敏感(要求消息数据不丢)的应用场景建议选择. 2.所有API符合HTTP RESTFUL 标准,方便接入,对于由于有不同网络安全域之间数据交换要求的场景建议选择,只需要http80端口开放就可以(一般默认开放),不需要开放额外端口. 3.后端存储采用阿里云自主研发的飞天分布式系统(已广泛应用于阿里云各个云产品),单集群规模已达到5k台,消息堆积

一.简介 EQueue是一个参照RocketMQ实现的开源消息队列中间件,兼容Mono,具体可以参看作者的文章<分享一个c#写的开源分布式消息队列equeue>.项目开源地址:https://github.com/tangxuehua/equeue,项目中包含了队列的全部源代码以及如何使用的示例. 二.安装EQueue Producer.Consumer.Broker支持分布式部署,安装EQueue需要.NET 4, Visual Studio 2010/2012/2013. 目前EQueue

大型互联网架构概述 目录 架构目标 典型实现 DNS CDN LB WEB APP SOA MQ CACHE STORAGE 本文旨在简单介绍大型互联网的架构和核心组件实现原理. 理论上讲,从安装配置,最佳实践以及源码来剖析各个组件,这个自然是极好的.由于笔者时间以及知识有限,有很多知识没有在工作中亲自实践的机会.所以有些地方语焉不详,还请大家多多指教. 大型互联网架构 解决问题的通用思路是将分而治之(divide-and-conquer),将大问题分为若干个小问题,各个击破.在大型互联网的架构

1.kafka的message包括哪些信息 一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成 header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成. 当magic的值为1的时候,会在magic和crc32之间多一个字节的数据:attributes(保存一些相关属性, 比如是否压缩.压缩格式等等):如果magic的值为0,那么不存在attributes属性 body是由N个字节构成的一个消息体,包含了

Pulsar简介 Apache Pulsar是一个企业级的分布式消息系统,最初由Yahoo开发并在2016年开源,目前正在Apache基金会下孵化.Plusar已经在Yahoo的生产环境使用了三年多,主要服务于Mail.Finance.Sports. Flickr. the Gemini Ads platform. Sherpa以及Yahoo的KV存储. Pulsar之所以能够称为下一代消息队列,主要是因为以下特性: 线性扩展.能够丝滑的扩容到成百上千个节点(Kafka扩容需要占用很多系统资源在