这篇文章是关于LinkedIn如何用kafka作为一个中央发布-订阅日志，在应用程序，流处理，hadoop数据提取之间集成数据。无论如何，kafka日志一个好处就是廉价。百万级别的TPS都不是很大的事情。因为日志比起数据库或者K-V存储是更简单的东西。我们的生产环境kafka集群每天每秒处理上千万读写请求，并且只是构建在一个非常普通的硬件上。欢迎工作一到五年的Java工程师朋友们加入Java程序员
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2024-06-13 06:12:20
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目录一、点对点模式二、发布订阅模式消息队列的通信模式主要有两种：点对点模式发布订阅模式一、点对点模式如下图为点对点模式。点对点模式通常是基于拉取或者轮询的消息传送模型，这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个消费者进行处理。生产者将消息放入队列后，由消费者主动的拉取消息进行消费。消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue中
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2024-03-15 08:32:10
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简介kafka是一个分布式消息队列。具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。kafka对外使用topic的概念，生产者往topic里写消息，消费者从读消息。为了做到水平扩展，一个topic实际是由多个partition组成的，遇到瓶颈时，可以通过增加partition的数量来进行横向扩
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2024-08-22 16:43:42
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发送端不要使用 producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg, callback)。记住，一定要使用带有回调通知的 send 方法。设置 acks = all。acks 是 Producer 的一个参数，代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成 all，则表明所有副本 Broker 都要接收到消息，该消息才算是“已提交”
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2024-03-20 11:39:14
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在kafka中，消息丢失的场景有很多，但是并不是每一种场景都能被称为消息丢失，kafka中消息的丢失是有条件的。这里条件主要分为两个： 1、已经提交的消息丢失。 2、被持久化的消息的丢失。 如果不属于这两种情况的，那么严格来说就不属于消息丢失。消息丢失定义已提交消息丢失已提交的定义，就是对于发送者来说，producer发送一条消息后，收到一个或者多个broker的ack后，那么这个消息才算是已提交
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2024-03-26 13:09:01
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Kafka 应对场景：消息持久化、吞吐量是第一要求、状态由客户端维护、必须是分布式的。Kafka 认为 broker 不应该阻塞生产者，高效的磁盘顺序读写能够和网络 IO 一样快，同时依赖现代 OS 文件系统特性，写入持久化文件时并不调用 flush，仅写入 OS pagecache，后续由 OS flush。这些特性决定了 Kafka 没有做“确认机制”，而是直接将生产消息顺序写入文件、消息消费
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2024-03-29 07:05:20
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# Java Kafka 消息确认机制详解
在现代化微服务架构中，消息队列作为一种流行的通信方式，扮演着重要角色。Apache Kafka 是一个高吞吐量的消息队列，它为发布-订阅模式提供了强大支持。Kafka 中的消息确认机制至关重要，它有助于确保消息的可靠传输。本文将为刚入行的小白开发者详细介绍 Java Kafka 消息确认的实现过程。
## 一、消息确认流程
在使用 Kafka 的过
kafka apache开发的一个开源的流处理平台rabbitmq和kafka的对比吞吐量测试rabbit mq 36MB 轻量级 kafka 600MB 重量级 最新版本出了轻量级理论或者面试题请参见 从入门到入土 04 kafka理论篇环境：zookeeper(理解成数据库，也会检测心跳) 强一致性，选举Leader PS:建议分区数量最好的Broker的数量一致 C# 包：confluent
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2024-10-27 11:28:34
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文章目录kafka 基本知识一、基本术语二、从结构上理解kafka的高可用手段三、分区策略四、消息确认机制 kafka 基本知识一、基本术语消息：Record，是 Kafka 处理的主要对象消息位移：Offset，对应分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值主题：Topic，是承载消息的逻辑容器；实际使用中多用来区分具体的业务，不同topic即为不同业务生产者：Producer，发布消
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2024-03-15 14:28:16
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面试题为什么使用消息队列？消息队列有什么优点和缺点？Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别，以及适合哪些场景？面试官心理分析其实面试官主要是想看看：第一，你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西？ 不少候选人，说自己项目里用了 Redis、MQ，但是其实他并不知道自己为什么要用这个东西。其实说白了，就是为了用而用，或者是别人设计的架构，他从头到尾都没思
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2024-10-17 12:00:52
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阅读目录一、认识 Kafka二、Kafka 到底会不会丢失消息？三、生产者丢失消息四、Kafka Broker 丢失消息五、消费者丢失消息六、总结回到顶部一、认识 KafkaKafka 是分布式发布-订阅消息系统。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka 是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。1. kafk
下面代码只是消费信息的const kafka = require("kafka-node");
const Client = kafka.KafkaClient;
const Offset = kafka.Offset;
const Consumer = kafka.Consumer;
function toKafka() {
const client = new Client({ kafk
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2024-05-20 21:49:21
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一、如何保证百万级写入速度：目录1、页缓存技术 + 磁盘顺序写2、零拷贝技术3、最后的总结“这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢？这篇文章我们
相关术语从集群模型上说:broker: kafka集群中的每一个存储节点,用来持久化存储消息队列的. 可以自定义存储时间.可以保证消息的安全性(重用性:消费者可以重新消费信息Broker没有副本机制，一旦broker宕机，该broker的消息将都不可用。 Broker不保存订阅者的状态，由订阅者自己保存。 无状态导致消息的删除成为难题（可能删除的消息正在被订阅），Kafka采用基于时间的SLA（服
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2024-03-16 09:49:04
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1.怎么解决kafka数据丢失的问题？kafka有两种发送数据的模式，异步和同步，默认选择的是同步发送消息。同步：在同步模式如果ack消息确认机制为1只保证主节点写入成功，在进行主从复制如果主节点宕机，从节点将没有数据，数据就会丢失。所以设置ack消息确认机制为-1，消息写入主节点和从节点才算成功。异步：在异步模式当缓冲区满了，如果ack=0就会清空缓冲池消息。所以在kafka配置文件设置成不限制
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2023-08-02 22:31:33
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kafka定义Apache kafka is a distributed streaming platform，即官方定义 kafka 是一个分布式流式计算平台。而在大部分企业开发人员中，都是把 kafka 当成消息系统使用，即它是一个分布式消息队列，很少会使用 kafka 的流式计算。消息队列的特点模式这个模式主要是针对消费者来讲的，生产者是无模式概念说法的，生产者生产消息都是主动的。点对点 p
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2024-03-27 09:30:09
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大数据组件使用 总文章kafka 生产/消费API、offset管理/原理、kafka命令kafka 命令、APIKafka 安装、原理、使用mapreduce 实时消费 kafka 数据 创建topic
kafka-topics --create --zookeeper node1:2181 --replication-factor 3 --partitions
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2024-07-30 16:16:55
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Kafka1. 消息队列1.1 消息队列定义1.2 消息队列概述2. Kafka概念2.1 Kafka的定义2.2 基础角色2.3 主题与分区(Topic & Partition)2.4 分片与偏移量(Segment & Offset)2.5 Kafka 概念总结3. Kafka Shell命令3.1 Topic 创建 & 查看3.2 Topic 描述 & 删除3
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2024-04-15 14:35:09
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消息确认模式1.生产者的消息确认1.1默认模式1.2事务模式1.3消息确认模式1.4总结1.5消息确认模式的确认方式2.消费者应答2.
原创
2022-07-21 15:03:04
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# 如何在Java中使用Kafka确认消息发送成功
Kafka是一个分布式流处理平台，广泛应用于数据实时处理。发送和接收消息的过程中，有些场景需要确认消息发送成功，以确保消息的可靠性。本文将帮助刚入行的小白了解如何在Java中利用Kafka实现消息发送的确认。
## 实现流程
在实现消息发送确认的过程中，我们可以将步骤总结为以下几个环节：
| 步骤 | 描述
