kafka初衷 企业统一，高通量，低延迟。Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万 [2] 的消息。支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。支持Hadoop并行数据加载这篇写得也很好 http
前言_BenchMarkBenchMark是一个系统性能的测量工具，也可以看做是一种评价方式主要测试负载的执行时间、传输速度、吞吐量、资源占用率等对系统进行性能基准测试后，将得到基准数据作为性能指标的参照物，可以用于以下场景1.任意一项变更为系统产生的影响
修改某项配置参数后（启用某项参数），系统的变化情况
2.系统环境的变更对系统性能产生的影响
3.在相同场景下，不同框架的系统性能表现的差
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万。但是很多使用过Kafka的人,经常会被问到这样一个问题,Kafka为什么速度快,吞吐量大；大部分被问的人都是一下子就懵了，或者是只知道一些简单的点，本文就简单的介绍一下Kafk
目的大家说到kafka，肯定就会想到“快”和“高吞吐量”，特别是吞吐量这一点，好像目标就没有超越kafka的。 本文就是解释了kafka怎么做到“快”和“高吞吐量”。producerproducer客户端有4个跟吞吐量相关的配置：max.in.flight.requests.per.connection，每个连接没有收到响应的最大请求数，默认5。未确认的请求数达到该配置，那么对应的连接就不能再用来
本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。期待加入IOT时代最具战斗力的团队。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，如有任何学术交流，可随时联系。
概要
性能
吞吐量：broker或者client
Apache Kafka 作为一款高性能的消息队列系统，能够在大规模分布式环境中实现高吞吐量。其高吞吐量的实现主要依赖于以下几个关键设计与技术特点：**1. 分布式架构与水平扩展性Broker集群：Kafka 采用分布式架构，由多个独立的 Broker 组成集群。每个 Broker 负责存储和提供一部分主题分区的数据。客户端（Producer 和 Consumer）可以与整个集群交互，而非单个节点
Kafka为什么速度快、吞吐量大Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万。但是很多使用过Kafka的人,经常会被问到这样一个问题,Kafka为什么速度快,吞吐量大；大部分被问的人都是一下子就懵了，或者是只知道一些简单的
记录下和kafka相关的概念原理以及常用工具，文中很多理解参考文末博文、书籍还有前辈。kafka特性kafka是由领英(LinkedIn)提供给Apache，是一个消息引擎，现在发展成为还可以进行流处理（kafka streams）的一个平台，以下是它的架构图。（1）用的是发布-订阅模式，多个消费者都可以消费Message。（2）单机kafka吞吐量大概是80~100M/s，性能高，其中写性能基于
目录高吞吐量保证机制1. 高性能2.持久性，顺序读写3.零拷贝4.存在多个partition分区5.生产者缓冲区6.生产者数据压缩，节省网络带宽和Kafka存储成本7.分布式相比其他消息中间件的优势文章链接总结，简要回答高吞吐量保证机制1. 高性能单节点支持上千个客户端，百MB/s吞吐，接近网卡的极限2.持久性，顺序读写a.消息直接持久化在普通磁盘上，就是直接append到磁盘里去，这样的好处是直
一、什么是Kafka一、概述Kafka是发布订阅模式的消息队列Kafka是由LinkedIn（领英）公司开发后来贡献给了Apache的消息队列Kafka的特征：
发布和订阅消息流在存储消息流的时候要提供容错机制当数据流出现的时候能够及时处理Kafka的应用场景：
能够在系统或者应用之间构建可靠的数据传输的实时流管道能够构建一个转化或者应对数据流的实时流应用Kafka是利用了Scal
目录kafka的架构和流程小文件对HDFS影响：解决办法：kafka的架构和流程⾸先Kafka从架构上说分为⽣产者Broker和消费者,每⼀块都进⾏了单独的优化,⽐如⽣产者快是因为数据的批量发送，Broker快是因为分区,分区解决了并发度的问题,⽽且⽂件是采取的顺序写的形式。顺序写就可以有效的减少磁盘寻址的时间其次它还采⽤了分段的概念，就是所谓的Segment，每⼀个Segment⼜包含⼀个索引⽂
Kafka核心功能即：高性能的消息发送与高性能的消息消费 下载安装包后即可启动Kafka服务器，但是此前需要首先启动Zookeeper服务器，Zookeeper是为Kafka提供协调服务的工具，Kafka内置提供了一个Zookeeper服务器以及一组相关的管理脚本，直接使用该内置Zookeeper即可。 Kafka吞吐量/延时分析吞吐量：某种处理能力的最大值，对于Kafka而言
一、Producer端消息优化Kafka支持使用异步批量的方式发送消息。当Producer生产一条消息时，并不会立刻发送到Broker，而是先放入到消息缓冲区，等到缓冲区满或者消息个数达到限制后，再批量发送到Broker。Producer端需要注意以下参数：acks参数：**表示Producer发送消息后是否需要等待broker的应答。目前提供三个取值，acks=0 表示发送消息后立即返回，不需要
分享概要1、消息队列选型2、Kafka在360商业化的现状3、Kafka client框架4、数据高可用5、负载均衡6、鉴授权与ACL方案7、Quota机制8、跨IDC的数据同步9、监控告警10、线上问题及解决方案一、消息队列选型当时主要考虑以下几个维度：社区活跃度，客户端支持，吞吐量。对比几个系统下来，觉得Kafka比较符合我们的要求。现在有一个新的开源系统pulsar，我觉得也可以尝试一下。1
一脸懵逼学习KafKa集群的安装搭建--（一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统） kafka的前言知识：
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。kafka是一个生产-消费模型。
Producer：生产者，只负责数据生产，生产者的代码可以集成到任务系统中。
数据的分发策略由p
硬件配置对Kafka性能的影响磁盘吞吐量/磁盘容量磁盘吞吐量会影响生产者的性能。因为生产者的消息必须被提交到服务器保存，大多数的客户端都会一直等待，直到至少有一个服务器确认消息已经成功提交为止。也就是说，磁盘写入速度越快，生成消息的延迟就越低。磁盘容量的大小，则主要看需要保存的消息数量。如果每天收到1TB的数据，并保留7天，那么磁盘就需要7TB的数据。内存Kafka本身并不需要太大内存，内存则主要
1 提高吞吐量buffer.memory该参数用来设置生产者内存缓冲区的大小，生产者用它缓冲要发送到服务器的消息。如果应用程序发送消息的速度超过发送到服务器的速度，会导致生产者空间不足。这个时候，send()方法调用要么被阻塞，要么抛出异常，取决于如何设max.block.ms。当生产者调用时send()，消息并不会立即发送，而是会添加到内部缓冲区中。默认buffer.memory值为32MB。如
有人说：他曾在一台配置较好的机子上对 Kafka 进行性能压测，压测结果是 Kafka 单个节点的极限处理能力接近每秒 2000万 条消息，吞吐量达到每秒 600MB。那 Kafka 为什么这么快？如何做到这个高的性能？本篇文章主要从这 3 个角度来分析：生产端服务端 Broker消费端先来看下生产端发送消息，Kafka 做了哪些优化？（1）生产端 Producer先来回顾下 Producer 生
一、什么是吞吐量：吞吐量是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施，单位时间内成功地传送数据的数量 二、什么是kafka：百度百科：kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。简单大白话理解：举个例子，生产者生产鸡蛋，消费者消费鸡蛋，生产者生产一个鸡蛋，消费者就消费一个鸡蛋 几种情况分析：1、消费者消费鸡蛋的时候噎住了（系统宕机了
#一、Kafka简介# Kafka是LinkedIn使用Scala开发的一个分布式消息中间件，它以水平扩展能力和高吞吐率著称，被广泛用于日志处理、ETL等应用场景。Kafka具有以下主要特点：**消息的发布、订阅均具有高吞吐量：**据统计数字表明，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。**消息可持久化：**消息可持久化到磁盘并且通过Replicat
