Kafka 高性能的原因 原创 公众号JavaEdge 2022-03-14 17:34:58 博主文章分类:消息队列 ©著作权 文章标签 Page Cache 文章分类 代码人生 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者公众号JavaEdge的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 顺序写,Page Cache 空中接力,高效读写0 拷贝后台异步、主动Flush预读策略,IO调度 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:Spring源码解析 - FactoryBean&&BeanFactory 下一篇:Linux 内核的文件 Cache 管理机制详解 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 图解Kafka:架构设计、消息可靠、数据持久、高性能背后的底层原理 01引言在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样,是的,这就是 Kafka 最重要的落地场景。异步解耦:同步调用转换成异步消息通知,实现生产者和消费者的解耦。想象一个场景,在商品交易时,在订单创建完成之后,需要触发一系列其他的操作,比如进行用户订单数据的统计、给用户发送短信、给用 数据 kafka 数据丢失 Rust与WebAssembly的高性能实践 一、WebAssembly技术优势解析1.1 性能基准对比任务类型JavaScript (ms)WebAssembly (ms)提升倍数图像卷积运算420587.2x物理模拟计算360458.0x加密算法处理280328.8xJSON序列化1281.5x1.2 Rust与WebAssembly的协同优势零成本抽象:编译后代码效率接近手写汇编内存安全保证:所有权系统防止内存泄漏和越界访问无缝JS互操 WebAssembly Data Rust Excel高性能导入方案! 前言今天要讨论一个让无数人抓狂的话题:如何高效导入百万级Excel数据。去年有家公司找到我,他们的电商系统遇到一个致命问题:每天需要导入20万条商品数据,但一执行就卡死,最长耗时超过3小时。更魔幻的是,重启服务器后前功尽弃。经过半天的源码分析,我们发现了下面这些触目惊心的代码...1 为什么传统导入方案会崩盘?很多小伙伴在实现Excel导入时,往往直接写出这样的代码:// 错误示例:逐行读取+逐条 批量插入 数据 sql kafka高性能吞吐原因 1. 简单回顾 Kafka作为时下最流行的开源消息系统,被广泛地应用在数据缓冲、异步通信、汇集日志、系统解耦等方面。相比较于Roc kafka 数据 消息系统 玩转Kafka—Kafka高性能原因分析 玩转Kafka—Kafka高性能原因分析Kafka最大的特点:高吞吐,即使在普通的机械硬盘下也可以达到每秒几百万的处理量对比RocketMQ:那么Kafk mysql 数据库 database kafka 内核态 Kafka高性能之道 作为MQ,Kafka的性能说第二,恐难有人敢说第一。一台配置较好的服务器,对Kafka做极限性能压测,Kafka单节点的极限处理能力接近2000万条消息/s,吞吐量达600MB/s。你可能会问,Kafka是如何做到这么高的性能的? kafka 数据 服务端 kafka高性能原理 最近翻了下kafka官方关于kafka设计的文档,面试上用,这里就总结下自己了解到的kafka设计上支持那么大吞吐量的原因。 从上层设计来说,kafka的生产者支持批量发送消息(可以设置发送的内容最大大小和最长等待时间)当这些批量的消息到达kafak的broker上 kafka 数据 发送消息 干货:Kafka设计解析- Kafka高性能架构,Kafka如何实现高性能? 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。Kafka是一个Pub-Sub的消息系统,无论是发布还是订阅,都须指定Topic。如《Kafka设计解析(一)- Kafka背景及架构介绍》一文所述,Topic只是一个逻辑的概念。每个Topic都包含一个或多个P kafka Kafka高性能架构之道 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,无论是发布还是订阅,都须指定Topic。如《Kafka设计解析(一)- Kafka背景 Kafka 高性能消息系统——Kafka https://github.com/abhioncbr/Kafka-Message-Server 什么是Kafka? 引用官方原文: “ Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.” 它提供了一个非常特殊的消息机制,不同于传统的mq。 官网:htt 大数据 java kafka zookeeper apache Kafka高性能设计_2 1. 存储消息的性能优化手段存储消息属于 Broker 端的核心功能IO多路复用, 磁盘顺序写, page缓存, 分区分段结构1.1 IO 多路复用对于 Kafka Broker 来说,要做到高性能 kafka 分布式 java 缓存 数据 高性能kafka配置 kafka高性能原因 1. 批量处理传统消息中间件的消息发送和消费整体上是针对单条的,这样会造成多次网络传输。Kafka是通过将发送到相同partition的数据组装成一个批量消息,然后进行发送,这在前面文章中介绍batch.size参数时提到过,这种方式大大减少了请求的数量,提升了客户端和服务器的性能。2. 客户端优化新版生产者客户端摒弃了以往的单线程,而采用了双线程:主线程负责将消息置入客户端缓存Sender线程负 高性能kafka配置 Kafka 高性能 数据 缓存 kafka 高新能 kafka高性能原因 Kafka是linkedin开源的组织做的一个开源的消息的分布式系统,它目前呢也是属于apache的顶级项目了,也是非常非常的有名气的一款消息中间件。Kafka呢它主要的特点是基于pull的模式来做消息的处理的。也就是说做一个这个拉模式的消息处理。然后呢,他追求高吞吐量,然后整个一开始项目的目的就是为了做日志收集和传输的。然后呢,对于Kafka它也有很多版本。比如说0.8版本以后,它就开始支持复制 kafka 高新能 kafka 分布式 java 数据 kafka高性能原因有哪些 kafka高可用原理 kafka作为大数据中常用的消息队列,除了其吞吐量高外,当然高可用更是保障数据可靠性的保证,作为载体的topic,在物理内部其实是由很多歌partition组成,也就是topic也是分片了的,这是高吞吐率的保证。每个partition又由多个segment组成,这是出于便于管理消息,因为若是按照partition作为基本单位的话,那么以后对消息的增删是个很大的问题。示意图如下:&nb kafka高性能原因有哪些 数据 kafka 高可用 redis 高性能配置 redis高性能原因 面试开始面试官: 今天聊聊 Redis 吧面试官 : 都说 Redis 速度快,那 Redis 为什么这么快呢?大彬 :主要是因为以下几点原因:基于内存 :Redis 是使用内存存储,没有磁盘 IO 上的开销。数据存在内存中,读写速度快。单线程实现 ( Redis 6.0 以前):Redis 使用单个线程处理请求,避免了多个线程之间线程切 redis 高性能配置 redis Redis 数据 单线程 kafka客户端的高性能配置 kafka高性能原理 目录1、高可用机制1.2、高可用保障机制1.2.1、消息备份机制1.2.2、ISR1.2.2.1、分区Leader副本的选举1.2.3、消息应答确认机制1.2.4、LEO和HW1.3、故障恢复机制1.3.1、Broker故障恢复分析1.3.1.1、场景一:Broker0与其他Broker断开连接1.3.1.2、场景二:Broker0与ZooKeeper断开连接1.3.2、Controller故障 kafka客户端的高性能配置 kafka 偏移量 数据 时间戳 kafka 性能描述 kafka性能高的原因 1. 批量处理 传统消息中间件的消息发送和消费整体上是针对单条的,这样会造成多次网络传输。Kafka是通过将发送到相同partition的数据组装成一个批量消息,然后进行发送,这在前面文章中介绍batch.size参数时提到过,这种方式大大减少了请求的数量,提升了客户端和服务器的性能。2. 客户端优化 新版生产者客户端摒弃了以往的单线程,而采用了双线程:主线程负责将消息置入客户端缓存 Sender kafka 性能描述 数据 缓存 偏移量 kafka高性能秘诀 3 Kafka技术原理 Kafka设计目的就是为业界提供一套高性能、高可靠的消息中间件,故下面将会从高性能、高可靠几个方面对Kafka的技术原理进行剖析。 3.1 性能 3.1.1 Kafka高性能的关键点 Message格式简单而且采用二进制编码,尤为关键的地方是sdk和后端broker一致,且最终存储在文件中的格式也是一致。故生产消费时没有任何编解码操作,并且可以采用sendfile做到零拷 kafka高性能秘诀 数据 字段 kafka 影响 kafka性能的原因 GitHub源码https://github.com/zhangchuangiie/SimpleKafkaSimpleKafka(Kafka客户端封装工具类)一个基于Kafka客户端封装的工具,Kafka开发效率神器特点:封装了常用的Kafka客户端操作,无需维护配置,无需初始化客户端,真正实现了一行代码调用将连接池的维护封装在工具类里面,多线程使用也无需维护客户端集合使用方式:只需要集成1个Ka 影响 kafka性能的原因 kafka java 数据 List 提高kafka发送性能 kafka性能高的原因 kafka高性能的原因:1.顺序读写磁盘2.充分利用操作系统页缓存3.零拷贝4.对消息批量读写5.对消息批量压缩:节省网络IO的开销,提高了数据的传输效率6.存储方面通过分区,分段+索引的方式。(1)顺序读写:基于磁盘的随机读写确实很慢,但磁盘的顺序读写性能却很高,一些情况下磁盘顺序读写性能甚至要高于内存随机读写。(Kafka的message是不断追加到本地磁盘文件末尾的,而不是随机的写入,这使得 提高kafka发送性能 数据 kafka 零拷贝 AI学习日记——深度学习 目录一、深度网络的设计与实现1. 深度CNN的架构设计2. 网络深度化的优势分析二、经典深度网络架构演进1. VGG:深度堆叠2. GoogLeNet:横向扩展3. ResNet(残差网络):跨越连接三、深度学习的高速化技术1. GPU2. 分布式学习3. 运算精度四、深度学习的多样化应用1. 物体检测与图像分割2. 多模态与图像描述3. 生成模型与强化学习五、深度学习的未来展望1. 风格迁移2. #人工智能 #学习 #深度学习 #神经网络 #python Snowy平台前端状态管理:Pinia vs Vuex4选型指南 一、为什么状态管理选型如此重要?你是否曾在大型前端项目中遇到过以下痛点:组件间数据共享需要层层传递props,代码冗余且难以维护复杂业务逻辑分散在各个组件中,状态变更轨迹难以追踪团队协作时因状态管理规范不统一导致代码冲突频发应用性能随着项目复杂度提升而急剧下降Snowy(小诺方舟)作为国内首个国密前后分离快速开发平台,基于Vue3+AntDesignVue4+Vite5技术栈构建,其状态管理方案直 List 持久化 API Ubuntu Linux 入门指南 Ubuntu Linux 入门指南对于刚接触 Linux 的新手来说,选择一款友好、稳定且社区活跃的发行版至关重要,而Ubuntu无疑是最佳选择之一。作为基于 Debian 的开源操作系统,Ubuntu 以易用性、安全性和丰富的软件生态著称,无论是日常办公、编程开发还是服务器部署,都能轻松应对。本文将带你从零开始,一步步掌握 Ubuntu 的基础操作,快速实现从 Windows/macOS 到 Linux 的过渡。 #linux #ubuntu #运维 Ubuntu Windows 衡石科技嵌入式BI:重构企业应用的数据智能生态 在数字化转型的浪潮中,嵌入式BI(Business Intelligence)正从“可选组件”升级为“企业应用的核心能力”。衡石科技通过其新一代AI增强的BI PaaS平台HENGSHI SENSE,将数据分析能力无缝集成到ERP、CRM、供应链管理等业务系统中,开创了“业务即分析”的全新范式。随着Agentic BI(智能体BI)技术的成熟,嵌入式BI将向“主动决策”和“自主优化”方向演进。衡石科技通过“通用能力+垂直行业Know-How”的策略,在金融、零售、制造、医疗等领域构建了差异化竞争优势。 #科技 #重构 #嵌入式bi #bi 数据 SQLBot:当“业务”干掉了“SQL” SQLBot是一个开源项目,旨在降低企业数据分析门槛,让不懂SQL的业务人员也能直接查询数据。它通过AI将自然语言问题自动转换为SQL,并返回可视化结果,大幅提升数据获取效率。项目采用本地化架构,支持多种大模型选择,确保数据安全。其核心流程包括意图识别、元数据增强、SQL生成修正和数据可视化。通过Docker可快速部署,让80%非技术人员实现数据自由对话,打破技术与业务间的壁垒。技术价值在于降低使用门槛,释放业务人员的生产力。 #github #开源软件 数据 SQL bash