最近碰到了消息时间戳的问题,于是花了一些功夫研究了一下,特此记录一下.   Kafka消息的时间戳 在消息中增加了一个时间戳字段和时间戳类型.目前支持的时间戳类型有两种: CreateTime 和 LogAppendTime 前者表示producer创建这条消息的时间:后者表示broker接收到这条消息的时间(严格来说,是leader broker将这条消息写入到log的时间)   为什么要加入时间戳? 引入时间戳主要解决3个问题: 日志保存(log retention)策略:Kafka目前会定

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

原创文章,同步首发自作者个人博客.转载请务必在文章开头处以超链接形式注明出处http://www.jasongj.com/kafka/high_throughput/ 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五)- Kafka性能测试方法及Benchmark报告>从测试角度说明了Kafka的性能.本文从宏观架构层面和具体实现层面分析了Kafka如何实现高性能. 宏观架构层面 利用Partition实现并行处理 Partition提供并行处理的能力 Kafka是一个Pub-Sub的消息系统,无论是

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 network Processor SocketServer.Processor override def run() { startupComplete() try { while (isRunning) { try { // 从connetions queue 中取出 New connection 配置相关信息(register OP_READ),初始化配置 configureNewConnections() //处理所有响应client的 io write //(request

本文从宏观架构层面和微观实现层面分析了Kafka如何实现高性能.包含Kafka如何利用Partition实现并行处理和提供水平扩展能力,如何通过ISR实现可用性和数据一致性的动态平衡,如何使用NIO和Linux的sendfile实现零拷贝以及如何通过顺序读写和数据压缩实现磁盘的高效利用. 原创文章,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/high_throughput/ 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五

消息的存储原理: 消息的文件存储机制: 前面我们知道了一个 topic 的多个 partition 在物理磁盘上的保存路径,那么我们再来分析日志的存储方式.通过 [root@localhost ~]# ls /tmp/kafka-logs/firstTopic-1/命令找到对应 partition 下的日志内容:       00000000000000000000.index 00000000000000000000.log        00000000000000000000.timein

消息的存储原理: 消息的文件存储机制: 前面我们知道了一个 topic 的多个 partition 在物理磁盘上的保存路径,那么我们再来分析日志的存储方式.通过 ll /tmp/kafka-logs/testTopic-0/ 命令找到对应 partition 下的日志内容: kafka 是通过分段的方式将 Log 分为多个 LogSegment,LogSegment 是一个逻辑上的概念,一个 LogSegment 对应磁盘上的一个日志文件和一个索引文件,其中日志文件是用来记录消息的.索引文件是用

1.  概述 数据层:结构化数据+非结构化数据+日志信息(大部分为结构化) 传输层:flume(采集日志--->存储性框架(如HDFS.kafka.Hive.Hbase))+sqoop(关系型数据性数据库里数据--->hadoop)+kafka(将实时日志在线--->sparkstream在数据进行实时处理分析) 存储层:HDFS+Hbase(非关系型数据库)+kafka(节点上默认存储1G数据) 资源调度层:Yarn 计算层:MapReduce+ Hive(计算+存储型框架:sql--

1.写入方式 producer采用推(push)模式将消息发布到broker, 每条消息都被追加(append)到分区(patition)中,属于顺序写磁盘(顺序写磁盘效率比随机写内存要高,保障kafka吞吐率). 2. 分区(Partition) 消息发送时都被发送到一个topic,其本质就是一个目录,而topic是由一些Partition Logs(分区日志)组成,其组织结构如下图所示: 我们可以看到,每个Partition中的消息都是有序的,生产的消息被不断追加到Partition log

1.kafka日志结构 直接举例子: 例如kafka有个名字叫 haha 的topic,那么kafka日志下面有kafka-0,kafka-1,kafka-2...,kafka-n,具体多少个,创建分区的时候有几个分区,n就是几. [root@haha kafka]# ls haha- haha-0/ haha-1/ haha-2/ 每个目录下面有三个日志文件,xxx.log是消息集文件, xxx.index 偏移量索引文件 ,xxx.timeindex 时间戳索引文件 [root@haha k

将arvo格式数据发送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: { "type": "record", "name": "userlog", "fields": [ {"name": "ip","type": "string"}, {"name": "identity"

0.引言 Kafka是LinkedIn开源出来的一款消息服务器,用Scala语言实现:这货的性能是百万级的QPS(估计是挂载了多块磁盘),我随便写个测试程序就是十万级. 1.Kafka基本概念 在Kafka中消息是按照Topic进行分类的: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Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处). 每个Topic包

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(六)- Kafka高性能架构之道 本文从宏观架构层面和微观实现层面分析了Kafka如何实现高性能.包含Kafka如何利用Partition实现并行处理和提供水平扩展能力,如何通过ISR实现可用性和数据一致性的动态平衡,如何使用NIO和Linux的sendfile实现零拷贝以及如何通过顺序读写和数据压缩实现磁盘的高效利用. 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五)Kafka性能测试方法及Benchmark报告>从测试角度说明了Kafka的性能.本

第1章 Kafka概述 1.1 消息队列 (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此. (2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者) 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型.发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订

一 Kafka概述 1.1 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. 1)Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成.是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目. 2)Kafka最初是由LinkedIn开发,并于2011年初开源.2012年10月从Apache Incubator毕业.该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一.高通量.低等待的平台. 3)Kafka是一个分布式消息队列.Kafka对消息保存

1.大纲 了解 Apache Kafka是什么 掌握Apache Kafka的基本架构 搭建Kafka集群 掌握操作集群的两种方式 了解Apache Kafka高级部分的内容 2.消息系统的作用是什么? 消息系统最核心的功能有三个,分别是解耦.异步.并行. 下面我们通过用户注册的案例来说明消息系统的作用: 2.1.用户注册的一般流程 问题:随着后端流程越来越多,每步流程都需要额外的耗费很多时间,从而会导致用户更长的等待延迟. 2.2.改进成并行流程 问题:系统并行的发起了4 个请求,4 个请求中

本文来自于网易云社区 一.消息总线MQ和Kafka (挡在请求的第一线) 1. 几个应用场景 case a:上游系统往下游系统推送消息,而不关心处理结果: case b:一份新数据生成,需要实时保存到数据库,索引系统,统计系统等: case c:调用一个耗时很长的接口,需要在任务完成的时候告知调用方: 这个时候消息总线(Message Queue)就可以发挥作用,它的特长是"解耦": case a:消息先推送到MQ,下游从MQ拿消息: case b:新数据推送到MQ, 数据库.索引系统

本文在个人技术博客不同步发布,详情可猛戳 亦可扫描屏幕右侧二维码关注个人公众号,公众号内有个人联系方式,等你来撩... 为什么需要消息队列 周末无聊刷着手机,某宝网APP突然蹦出来一条消息"为了回馈老客户,女朋友买一送一,活动仅限今天!".买一送一还有这种好事,那我可不能错过!忍不住立马点了去.于是选了两个最新款,下单.支付一气呵成!满足的躺在床上,想着马上有女朋友了,竟然幸福的失眠了-- 第二天正常上着班,突然接到快递小哥的电话: 小哥:"你是xx吗?你的女朋友到了,我现在

kafka基于zookeeper. 需要安装kafka.zookeeper. 安装方法参考:http://tzz6.iteye.com/blog/2401197 启动zookeeper:点击zkServer.cmd启动zookeeper. 启动kafka: