在上1篇，我们介绍了kafka server的1个核心组件Controller，今天我们介绍第2个核心组件ReplicaManager。ReplicaManager主要功能是完成消息从leader到其它followers的同步。ReplicaManager核心数据结构假如有1堆的broker: b0, b1, b2, b3, … 当前结点为b2； b2有3个partition: t0p0, t0
数据可靠性·RocketMQ支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步Replication，异步Replication·Kafka使用异步刷盘方式，异步Replication王启军评：这个地方描述有问题，kafka无法设置同步刷盘，但是可以设置同步Replication，使用request.required.acks=-1，所有的replicas接收才返回ack。总结：RocketMQ的同步刷盘在单机可靠
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2024-04-03 10:18:36
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啥是异步模式kafka的生产者可以选择使用异步方式发送数据，所谓异步方式，就是我们调用 send() 方法，并指定一个回调函数， 服务器在返回响应时调用该函数。kafka在客户端里暴露了两个send方法，我们可以自己选择同步或者异步模式。我们来看一个kafka的生产者发送示例，有个直观的感受。这个示例是一个同步的模式。ProducerRecord<String, String> rec
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2024-03-22 06:26:38
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之前参加 rocketmq 的 meetup，台上有人讲，kafka 不支持同步刷盘，当时没太在意，今天抽空看了下代码： kafka 提供了配置参数来支持同步刷盘，和 rocktmq 的做法不同（4.7 的 rmq 在 sync_disk 模式，统一在 GroupCommitService 中刷盘，
原创
2022-11-15 15:06:50
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MQ的扩展1 JMS消息服务器ActiveMQhttp://activemq.apache.org/说明:ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支
持JMS1.1和J2EE 1.4规范的。
主要特点：
a、多种语言和协议编写客户端。语言: Java, C, C++, C#, Ruby, Perl, Python,PHP；
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2024-06-18 10:49:16
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简介： Kakfa 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（message queue），主要应用于大数据的实时处理领域。 其具有高吞吐低延迟的消息出来，支持客户端高并发，集群可扩展，消息的持久性可靠性及节点失败的容错性等特性。 可以在需要模块间解耦，数据可恢复性，消息队列缓冲及削峰填谷应对突发流量，模块间异步通信等场景进行应用。kafka的可靠性： kafka的可靠性主要通过副本技术来实现，
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2024-02-17 17:37:11
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Kafka如何保证消息不丢失普通说法 消息要持久化 添加消息确认机制我的看法 我从三个点来阐述一下自己的理解 第一点 先从咱们的服务端开始 设置broker中的配置unclean.leader.enable= false, 来保证咱们的一个所有副本同步 同时 生产者将消息投递到服务器的时候 需要把消息进行持久化 也就是说会进行同步到磁盘 这个过程中 存在同步刷盘和异步刷盘 如果选择同步刷盘 那是一
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2024-05-11 19:50:51
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前言我们在学习RocketMQ的时候，我们知道RocketMQ的刷盘策略有两个刷盘策略同步刷盘同步刷盘即Broker消息已经被持久化到硬盘后才会向客户端返回成功。同步刷盘的优点是能保证消息不丢失，但是这是以牺牲写入性能为代价的。异步刷盘异步刷盘是指Broker将信息存储到pagecache后就立即向客户端返回成功，然后会有一个异步线程定时将内存中的数据写入磁盘，默认时间间隔为500ms。Broke
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2024-07-01 09:54:00
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Kakfa和RocketMQ对比一、数据可靠性RocketMQ支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步Replication，异步ReplicationKafka使用异步刷盘方式，异步Replication RocketMQ的同步刷盘在单机可靠性上比Kafka更高，不会因为操作系统Crash，导致数据丢失。 同时同步Replication也比Kafka异步Replication更可靠，数据完全无单点。
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2024-03-15 20:08:41
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刷盘机制同步刷盘和异步刷盘在broker配置文件里修改参数配置是同步还是异步
原创
2023-02-14 11:10:28
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技术头条：干货、简洁、多维全面。更多云计算精华知识尽在眼前，get要点、solve难题，统统不在话下！大家都知道 Kafka 是一个非常牛逼的消息队列框架，阿里的 RocketMQ 也是在 Kafka 的基础上进行改进的。对于初学者来说，一开始面对这么一个庞然大物会不知道怎么入手。那么这篇文章就带你先了解一下 Kafka 的技术架构，让你从全局的视野认识 Kafka。了解了 Kafka 的整
从源码中我们发现在Sender的run方法中，并没有涉及到append追加操作。因此可以看到源码中，如果消息收集器中的消息收集结果为空或者新的消息批次已经创建好，进行sender唤醒，执行wakeup操作的，唤醒Sender线程的。因此可以看到核心代码就是append和sender线程唤醒启动，最终将发送的结果进行返回：//在消息收集器中追加信息，为批量发送消息做准备 重要 append重点
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目前市面上各种中间件层出不穷，我们在做具体的选型时难免会纠结，在这里阐述点粗浅的看法，其实每个中间件在其设计上，都有其独有的特点或优化点，这些恰好应该是我们所关注的，这样才能做到物尽其用，将其特性发挥到最大；同时还要了解它们各自的劣势，这主要为了避坑。各种中间件就像是积木，我们能做的，就是选择合适形状的积木，搭出需要的房子。不得不说Kafka这块积木，既能做消息中间件削峰解耦，又能做实时流处理，数
RocketMQ拥有海量的消息积压能力，主要是因为它支持消息的持久化，Broker接收到消息后，会将消息写入CommitLog文件。但是，磁盘IO的效率较低，为了保证性能和吞吐量，RocketMQ通过顺序写、内存映射和零拷贝、异步刷盘等一系列手段来优化性能。 首先是Linux系统的高速页缓存(PageCache)，通过将一部分内存用作PageCache，写数据时先写到Cache，再由异步线程将脏页
在今天的很多程序员招聘里，都会要求能够熟练运用Apache Kafka等至少一种消息队列，Apache Kafka也是程序员面试里的常客。在大多数人的印象中，写磁盘都是比较慢的，可是，为什么Apache Kafka在各大MQ性能的评测中，还能够击败众多对手，取得不错的成绩呢？顺序写磁盘在我们的生产环境中，为了节约成本，大部分服务器仍然使用机械磁盘，而非固态硬盘。我们知道，机械磁盘读写数据，首先需要
1.测试结果表格里面的kafka同步刷盘和异步刷盘，我认为不准确，会误导用户，因为同步刷盘意味着log.flush.interval.messages=1.而我的理解是文中想表达的是kafka消息同步复制和消息异步复制，即acks=-1和acks=1。因为producer的send()已经是异步发送消息了。入队 QPS(w/s)
平均耗时(ms)
PhxQueue(同步刷盘)
18
90
Kafk
Kafka是一个高性能、分布式、持久化的消息系统，它的核心原理包括发布/订阅模型、分布式日志存储和高吞吐量的数据流处理。发布/订阅模型：Kafka采用发布/订阅模型，消息的生产者将消息发送到一个或多个主题（Topic），而消费者则订阅一个或多个主题并消费其中的消息。分布式日志存储：Kafka将消息以日志的形式持久化存储在磁盘上。每个主题被分为多个分区（Partition），每个分区都是一个有序的日
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2024-08-05 17:38:35
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# Redis同步与异步刷盘机制解析
Redis是一个高性能的键值存储系统，它支持多种类型的数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。在Redis中，数据的持久化是非常重要的，以确保在系统故障时数据不会丢失。Redis提供了两种数据刷盘机制：同步刷盘和异步刷盘。本文将详细介绍这两种机制的原理、优缺点，并给出代码示例。
## 同步刷盘
同步刷盘是指在每次写操作后，Redis都会立即将数
原创
2024-07-28 10:04:54
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前言请原谅我使用这种标题党标题。文章内容比较松散,涉及Kafka基本概念、后台设计、运营优化等各个方面。假如每一项都掌握很好的话，一定就是kafka高手!正文同一主题下的不同分区包含的消息是不同的，分区在存储层面可以看作一个可追加的日志（Log）文件，消息在被追加到分区日志文件的时候都会分配一个特定的偏移量（offset）。offset是消息在分区中的唯一标识，Kafka通过它来保证消息在分区内的
详细介绍了RocketMQ的消息刷盘策略，以及RocketMQ的消息双写机制。 文章目录1 RocketMQ的消息刷盘2 RocketMQ的消息双写 1 RocketMQ的消息刷盘同步刷盘：如上图所示，只有在消息真正持久化至磁盘后RocketMQ的Broker端才会真正返回给Producer端一个成功的ACK响应。同步刷盘对MQ消息可靠性来说是一种不错的保障，但是性能上会有较大影响，一般适用于金融
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2024-09-03 20:02:10
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