页缓存技术 + 磁盘顺序写首先 Kafka 每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示： 那么在这里我们不禁有一个疑问了，如果把数据基于磁盘来存储，频繁的往磁盘文件里写数据，这个性能会不会很差?大家肯定都觉得磁盘写性能是极差的。但是实际上 Kafka 在这里有极为优秀和出色的设计，就是为了保证数据写入性能，首先 Kafka 是基于操作系统的页缓存来实现文件写入的。操作系统本身
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2024-05-17 15:41:30
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1. kafka特性：高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。可扩展性：kafka集群支持热扩展持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）高并发：支
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2023-08-01 12:37:20
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1、Kafka的客户端缓冲机制 首先，先得给大家明确一个事情，那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候，一定是有一个内存缓冲机制的。也就是说，消息会先写入一个内存缓冲中，然后直到多条消息组成了一个Batch，才会一次网络通信把Batch发送过去。整个过程如下图所示： 2、内存缓冲造成的频繁GC问题 那么这种内存缓冲机制的本意，其实就是把多条消息组成一个Batch
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2024-02-26 14:36:45
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目录1、缓存策略2、Kafka特性3、Kafka实时数据缓存4、Kafka的优点5、kafka集群图解6、实时计算架构 1、缓存策略数据分析主要分为离线数据处理和实时数据处理：结构图大致如下： 离线数据处理流程图：一般是对历史数据进行处理 实时数据处理流程图： 由以上两个流程图可以发现，kafka是一种可用于处理实时数据的高吞吐量的分布式发布订阅消息系统：官
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2024-02-27 13:48:46
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一、Query CacheQuery Cache也称为Filter Cache，顾名思义它的作用就是对一个查询中包含的过滤器执行结果进行缓存。比如我们常用的term，terms，range过滤器都会在满足某种条件后被缓存，注意，这里的bool过滤器是不会被缓存的，但bool过滤器包含的子query clause会被缓存，我们可以用下面的命令来查询Query Cache的情况。http://192.
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2024-03-01 14:35:09
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1、Kafka 可以脱离 zookeeper 单独使用吗？为什么？kafka 不能脱离 zookeeper 单独使用，因为 kafka 使用 zookeeper 管理和协调 kafka 的节点服务器。 2、kafka 有几种数据保留的策略？kafka 有两种数据保存策略：基于过期时间和基于存储的消息大小。 3、什么情况会导致 kafka 运行变慢？cpu 性能瓶颈磁盘读写瓶颈网
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2024-06-08 18:34:24
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1.动机设计 kafka 初衷，作为统一平台处理大公司的实时数据。所以 必须具有如下特性：支持海量数据高吞吐量低延迟（实时性）支持分区，分布式容错2.持久化kafka 高度依赖 文件系统 存储和缓存消息。通过对磁盘的顺序读写，并借助 OS 层面的 页缓存（page cache），保证优于缓存在内存中或其他结构中。为何使用磁盘效率仍然很高：利用磁盘的顺序读写，操作一个文件，将数据追加到文件的末尾。相
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2024-05-01 20:14:45
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经常有人问的一个问题就是：Kafka broker到底是不是无状态的？网上有这样的说法：正常情况下consumer会在消费完一条消息后线性增加这个offset。当然，consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为offet由consumer控制，所以Kafka broker是无状态的。。。。。。 我猜想作者的意思应该是说：broker不保存消费者的状态。如果从这个
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2024-03-23 12:56:25
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1.动机设计 kafka 初衷，作为统一平台处理大公司的实时数据。所以 必须具有如下特性：支持海量数据高吞吐量低延迟（实时性）支持分区，分布式容错 2.持久化kafka 高度依赖 文件系统 存储和缓存消息。通过对磁盘的顺序读写，并借助 OS 层面的 页缓存（page cache），保证优于缓存在内存中或其他结构中。为何使用磁盘效率仍然很高
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2024-03-15 12:48:30
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MetadataCache 是指 Broker 上的元数据缓存，这些数据是 Controller 通过 UpdateMetadataRequest 请求发送给 Broker 的。换句话说，Controller 实现了一个异步更新机制，能够将最新的集群信息广播给所有 Broker，Kafka 通过异步更新机制来保证所有 Broker 上的元数据缓
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2024-03-21 10:58:58
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为什么要有缓存 应用需要离线工作的主要原因就是改善应用所表现出的性能。将应用内容缓存起来就可以支持离线。我们可以用两种不同的缓存来使应用离线工作。第一种是**按需缓存**，这种情况下应用缓存起请求应答，就和Web浏览器的工作原理一样；第二种是**预缓存**，这种情况是缓存全部内容（或者最近n条记录）以便离线访问。 像第14章中开发的Web服务应用利用按需缓存技术来改善可感知的性能而不是提供离线访问
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2023-05-23 08:06:18
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kafka + sparkStreaming 有什么好处：1、解耦 2、缓冲 （系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信） kafka消息队列的特点：可靠性保证： 自己不丢数据，消费者不丢数据 消息系统的特点：生产者消费者模式 ，FIFO --partition内部是FIFO的，pa
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2024-04-24 13:01:06
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闲话Cache：始篇Caching（缓存）在现代的计算机系统中是一项最古老最基本的技术。它存在于计算机各种硬件和软件系统中，比如各种CPU, 存储系统（IBM ESS， EMC Symmetrix…），数据库，Web服务器，中间件等。它的一个重要的作用就是用于弥补不同速度的硬件之间的存取速度的差距，cache可以完全通过硬件实现（算法也是通过硬件实现的），也可以通过在更快硬件上通过软件控制来实现。
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2024-04-03 07:24:11
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读写缓存像变量一样很容易，但是维护缓存，判定缓存有效性，就要根据业务需求来多多去实践。 方法一 为关键字建立Key 方法二 维护缓存中的数据结构，通过筛选器来筛 过程如上图，这个图是复制的别人的 方法三 内存数据库 未完
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2009-10-30 15:52:00
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读写缓存像变量一样很容易，但是维护缓存，判定缓存有效性，就要根据业务需求来多多去实践。 方法一 为关键字建立Key 方法二 维护缓存中的数据结构，通过筛选器来筛 过程如上图，这个图是复制的别人的 方法三 内存数据库 未完
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2009-10-30 15:52:00
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kafka的设计从四方面进行了考量：吞吐量/延时 高吞吐量
消息持久化 高可用
负载均衡和故障转移 高可用
伸缩性 高伸缩性
吞吐量和延时写入消息kafka写入磁盘的速度很快，得益于他对磁盘的使用方式不同。虽然Kafka会持久化所有数据到磁盘，但本质上每次写入操作系统的其实只是把数据写入到操作系统的页缓存，然后由操作系统自行决定什么时候把页缓存数据写回磁盘。
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2024-08-07 08:05:04
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Ack应答Acks=0无论leader的数据有没有落盘都可以发送，但数据的可靠性就非常差，一般都不会用，效率高Acks=1 当leader的数据落盘之后，follow不管有没有落盘，应答发送，可靠性中等，效率也中等（当leader挂了，重新选举leader，由于之前的应答，之前的数据就丢失了）Acks=-1只有当leader和isr中的follow的数据都落盘之后才能应答，效率最低，但数据的可靠性
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2024-03-28 08:05:01
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Jive的缓存机制Jive论坛的一个主要特点就是其性能速度快，因此很多巨大访问量的网站都采用了Jive论坛。这些都是由于Jive采取了高速缓存机制。缓存（Cache）机制是提高系统运行性能必不可少的技术。缓存机制从原理上讲比较简单，就是在原始数据第一次读取后保存在内存中，下次读取时，就直接从内存中读取。原始数据有可能保存在持久化介质或网络上。缓存机制也是代理模式的一种实现。4.1&n
前言今天我给大家再次分享一下，我最近的一些读书的感想，思考起来，确实能够给自己带来一些真实的帮助和启发，希望大家在平时的工作学习中，也能够认清楚学习的一些本质。如果我们的学习是在不断掌握应对具体工作场景和问题的方法，那就是在努力提升技术效率。在这种模式下，我们遇到每个新问题都要学习新知识。如果我们的学习是在了解问题本质，了解解决方案的底层规律，能够让我们认清楚问题表象背后的实质，那我们就是在提升认
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2023-07-04 21:15:27
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首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示。 如果把数据基于磁盘来存储，频繁的往磁盘文件里写数据，这个性能会不会很差？答案是肯定的。实际上Kafka在这里有极为优秀和出色的设计，就是为了保证数据写入性能，首先Kafka是基于操作系统的页缓存来实现文件写入的。Ø 操作系统本身有一层缓存，叫做page cache，是在内存里的缓存，我们也可以称之为os cache，意思就是操
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2024-03-18 11:34:39
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