ActiveMQ和 RabbitMq 以及Kafka在之前的项目中都有陆续使用过，当然对于三者没有进行过具体的对比，以下摘抄了一些网上关于这三者的对比情况，我自己看过之后感觉还是可以的，比较清晰的反馈了这三个的具体情况已经使用场景，具体的对比如下： 1)TPS比较： Kafka最高，RabbitMq 次之， ActiveMq 最差。 2)吞吐量对比： kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处
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2024-10-17 12:04:21
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Apache Kafka能够实现高吞吐量的原因归结于其独特的设计和架构选择。以下是几个关键因素：1. 批处理Kafka将消息以批的形式处理和存储。这意味着生产者将多个消息打包成一个批次，然后一次性发送。同样，消费者也可以批量地拉取和处理消息。批处理减少了网络调用的次数，提高了I/O效率。2. 零拷贝技术（Zero-Copy）Kafka利用了操作系统的零拷贝（Zero-Copy）特性来传输数据。这意
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2024-10-12 15:02:36
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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
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2024-03-04 22:13:09
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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
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2024-02-25 07:33:44
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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
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2024-03-18 00:02:21
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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
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2024-02-26 23:38:18
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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
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2024-02-21 21:57:16
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ApacheKafka是最流行的事件流处理系统。在这个领域中有很多同类的系统可以拿来比较。但是最关键的一点就是性能。Kafka以速度著称，但是，它现在能有多快，以及与其他系统相比又如何呢？我们决定在最新的云硬件上测试kafka的性能。 为了进行比较，我们选择了传统的消息broker RabbitMQ和基于Apache Bookeeper的消息broker Apache Pulsar。我们要关注以下
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2024-07-01 09:47:51
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配置文件详解kafka分区与groupkafka高吞吐量的奥秘(详解在下面)kafka主要使用了以下几个方式实现了超高的吞吐率 顺序读写kafka的消息是不断追加到文件中的，这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间，只需很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写Kafka官方给出了测试数据(Raid-5，7200rpm)：顺序 I/O: 600M
一、rocketmq是什么？为什么要用？1、消息中间件，具有高性能、低延迟和高可靠特性2、主要用来系统解耦、流量削锋、异步处理以提升系统性能二、使用rocketmq有哪些缺点？1、系统可用性降低2、系统复杂度提高3、事务一致性问题三、rocketmq和kafka有什么区别？1、单机吞吐量：两个都是10万级别，高吞吐量2、topic数量看吞吐量：rocketmq达到几百几千吞吐量会有较小幅度下降，k
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2024-10-24 20:39:21
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Kafka概要设计吞吐量/延时消息持久化负载均衡和故障转移伸缩性 吞吐量/延时对于任何一个消息引擎而言，吞吐量都是至关重要的性能指标。何为吞吐量？吞吐量是某种处理能力的最大值。对于kafka而言，它的吞吐量就是每秒能处理的消息数或者每秒能处理的字节数。很显然，我们希望消息引擎的吞吐量越大越好。 消息引擎还有一个名为延时的性能指标。他衡量的是一段时间间隔，可能是发出某个操作与接受操作响应之间的时间
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2024-03-21 09:45:03
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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
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2024-03-27 15:12:06
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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
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2024-04-18 13:29:46
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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
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2024-04-30 12:25:45
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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
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2024-03-21 08:54:50
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存储介质-磁盘一般而言消息中间件的消息都存储在本地文件中，因为从效率来看直接放本地文件是最快的，并且稳定性最高。毕竟要是放类似数据库等第三方存储中的话，就多一个依赖少一份安全，并且还有网络的开销。那对于将消息存入磁盘文件来说一个流程的瓶颈就是磁盘的写入和读取。我们知道磁盘相对而言读写速度较慢，那通过磁盘作为存储介质如何实现高吞吐呢？顺序读写答案就是顺序读写。首先了解一下页缓存，页缓存是操作系统用来
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2024-09-27 11:59:19
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Kafka在提高效率方面做了很大努力。Kafka的一个主要使用场景是处理网站活动日志，吞吐量是非常大的，每个页面都会产生好多次写操作。读方面，假设每个消息只被消费一次，读的量的也是很大的，Kafka也尽量使读的操作更轻量化。 我们之前讨论了磁盘的性能问题，线性读写的情况下影响磁盘性能问题大约有两个方面：太多的琐碎的I/O操作和太多的字节拷贝。I/O问题发生在客户端和服务端之间，也发生在服务端内部的
Kafka高吞吐、低延时、高性能的实现原理？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，这其中的原由值得我们一探究竟，让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。一、页缓存技术 + 磁盘顺序写首先Kafka每次接收到数据都会
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2024-09-21 19:22:42
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通过上一篇文章对 dq 生产者*的分析，我们知道 dq 是基于 beanstalk 的封装。至于 *生产者 我们在后续的文章继续分享，本篇文章先来分析一下 go-queue 中的 kq。kq 基于 kafka 封装，设计之初是为了使 kafka 的使用更人性化。那就来看看 kq 的使用。上手使用func main() {
// 1. 初始化
pusher := kq.NewPusher
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
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2024-06-06 09:51:46
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