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 + STORM +REDIS Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。Kafka最初是由LinkedIn开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕
最近在面试中被问到了两种连接方式的区别，对Receiver 获取数据方式没什么印象，只回答了 Direct 方式。现在整理一下，以备不时之需。不过Receiver 已经是非常古老的方式了，在 Spark 2.3 中已经不提倡使用了，未来会被废弃。 我认为其实这并不是一个很好的面试题，因为Receiver 已经属于上古时期的方式了，我们这里只做了解，
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2024-08-07 09:08:23
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1、场景需求1.1、基础知识1.1.1、需求在分布式场景中，相对于大量的用户请求来说，内部的功能主机之间、功能模块之间等，数据传递的数据量是无法想象的，因为一个用户请求，会涉及到各种内部的业务逻辑跳转等操作。
那么，在打用户量的业务场景中，如何保证所有的内部业务逻辑请求都处于稳定而且快捷的数据传递呢？ -- 消息队列(Message Queue)1.1.2、消息队列所谓的消息队列，我们可以通过名
一、Intranet/Internet 平台简述 上图中，虚线下面是Internet,它可提供Web服务、DB服务、DNS服务、Exchange服务等等；上面是Intranet，它提供的服务与Internet类似。本文着重论述在此结构下的邮件体系。二、Intranet 平台中的电子邮件体系结构 邮件服务是建立在网络基础设施
1、kafka基本介绍Kafka：高吞吐量的分布式发布订阅消息系统（1）kafka是一个消息中间件(一个对消息进行统一管理的中间件) （2）kafka分布式集群，每台Kafka服务器内部维护着一个queue，MeaasgeQueue是一个共享资源(producer,consumer) （3）kafka底层用scala实现的，每秒能够处理百万级的消息生产和消费2、Kafka基本概念 （1）Broke
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2024-02-21 20:12:02
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笔者在某次实践过程中，搭建了一个Flink监控程序，监控wikipedia编辑，对编辑者编辑的字节数进行实时计算，最终把数据sink到kafka的消费者中展示出来，监控程序本身比较简单，只要在程序中指定好WikipediaEditsSource源并配置好sink与kafka关联就可以，类似一个略微复杂版的wordcount，按照网络上的教程，在实践的最后，开启zookeeper服务和ka
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2024-09-24 07:06:27
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框架简介Martin Fowler在自己网站上写了一篇LMAX架构的文章，在文章中他介绍了LMAX是一种新型零售金融交易平台，它能够以很低的延迟产生大量交易。这个系统是建立在JVM平台上，其核心是一个业务逻辑处理器，它能够在一个线程里每秒处理6百万订单。业务逻辑处理器完全是运行在内存中，使`用事件源驱动方式。业务逻辑处理器的核心是Disruptor。Disruptor它是一个开源的并发框架，并获得
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2024-03-24 14:17:07
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# 从Redis到Disruptor：高性能消息处理的进化之路
在当今的信息时代，数据处理的速度和效率对于各行各业都至关重要。对于需要高性能消息处理的场景来说，选择合适的工具和技术显得尤为重要。在这篇文章中，我们将介绍两种常用于高性能消息处理的工具：Redis和Disruptor。我们将从Redis开始，逐步引入Disruptor，展示它们在高性能消息处理中的优势和应用。
## Redis：快
原创
2024-04-14 06:17:52
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作用：用于缓存官网https://pythonhosted.org/Flask-Cache/安装pip install Flask-Cache
或
pip install Flask-Caching配置（三种方式）第一种from flask import Flask
from flask_caching import Cache
app = Flask(__name__)
# Check Con
将异步通信用于微服务时，通常使用消息代理。代理确保不同微服务之间的通信可靠且稳定，确保消息在系统内得到管理和监视，并且消息不会丢失。您可以选择一些消息代理，它们的规模和数据功能各不相同。这篇博客文章将比较三种最受欢迎的经纪人：RabbitMQ，Kafka和Redis。但是首先，让我们了解微服务通信。微服务通信：同步和异步微服务之间有两种常见的通信方式：同步和异步。在同步通信中，调用方在发送下一条消
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2023-08-12 19:22:51
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首先做个对比： disruptor： 内存队列，使用场景一般在系统内部，提高在高并发的情况下系统的性能，一般作用于线程间的消息传递 kafka： 分布式消息队列，使用场景一般在系统和系统间的消息传递，吞吐量高，也适用于消息流数据处理的中间件 已经不记得最早接触到 Disruptor 是什么时候了，只 ...
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2021-08-02 21:57:00
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消息系统分类 Peer-to-Peer
一般基于Pull或者Polling接收消息
发送到队列中的消息被一个而且仅仅一个接收者所接收
即使有多个接收者在同一个队列中侦听同一个消息
即支持异步 “即发即弃”的消息传送方式，
采集层 主要可以使用Flume, Kafka两种技术： Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展API。 Kafka：Kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题Topics。相比之下,Flume是一个专用工具被设计为旨在往HDFS,Hbase发送数据。它对HDFS有特殊
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2022-11-28 15:47:01
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前言 由于工作原因使用到了 Kafka，而现有的代码并不能满足性能需求，所以需要开发高效读写 Kafka 的工具，本文是一个 Python Kafka Client 的性能测试记录，通过本次测试，可以知道选用什么第三方库的性能最高，选用什么编程模型开发出来的工具效率最高。第三方库性能测试1.第三方库 此次测试的是三个主要的 Python Kafk
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2023-08-04 15:10:15
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最近也不知道写啥，看之前写过Kafka整合Springboot的文章，大家反响还挺热烈的，嘿嘿嘿，就感觉帮助到大家了还挺好的，也算是达到了自己的目的，正好，今天业务模块是springboot整合redis，因为之前做过，所以有现成的代码，cv一下之后就可以了，所以时间比较多，那就给大家整理一下Springboot整合Redis的代码实现吧，从项目搭建到源码实现，下面全都有，耐心看完，相信会对你有所
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2023-08-27 22:00:34
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首先得配置GateWay中的config.properties然后再看一下TBox中的propertiesmain方法中 Test中的config.properties Test中 先启动网管(GateWay)，再启动终端(TBox)，然后再运行KafkaTest启动TBox 在启动Te
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2023-06-13 15:33:48
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分布式缓存（Redis）及消息队列（Kafka）设想一种情况，服务A频繁的调用服务B的数据，但是服务B的数据更新的并不频繁。 实际上，这种情况并不少见，大多数情况，用户的操作更多的是查询。如果我们缓存读操作，这样就可以节省服务间调用及访问数据库的成本，从而极大的缩短服务A的请求时间，从而改善性能。 我们发现，如果数据更新，服务B必须及时调用服务A，让服务A删除该数据的缓存。
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2023-07-12 14:19:24
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部署elk+kafkaZookeeper是一种在分布式系统中被广泛用来作为：分布式状态管理、分布式协调管理、分布式配置管理、和分布式锁服务的集群zookeeper功能非常强大，可以实现诸如分布式应用配置管理、统一命名服务、状态同步服务、集群管理等功能，我们这里拿比较简单的分布式应用配置管理为例来说明。假设我们的程序是分布式部署在多台机器上，如果我们要改变程序的配置文件，需要逐台机器去修改，非常麻烦
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2024-03-27 09:56:41
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高性能队列框架-Disruptor首先介绍一下 Disruptor 框架，Disruptor是一个通用解决方案，用于解决并发编程中的难题（低延迟与高吞吐量），Disruptor 在高并发场景下性能表现很好，如果有这方面需要，可以深入研究其源码其本质还是一个队列（环形），与其他队列类似，也是基于生产者消费者模式设计，只不过这个队列很特别是一个环形队列。这个队列能够在无锁的条件下进行并行消费，也可以根
原创
精选
2023-12-11 10:06:12
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XDR平台的安全告警和安全事件数据会接入SIR平台进行处置闭环，当工单处置闭环后需要将安全事件和安全告警数据的处置状态同步给XDR平台。① 在操作安全告警或安全事件的处置状态后，需要将该数据的处置状同步给XDR平台。即将数据和修改后的安全告警状态封装成DealStatusSyncDto对象通过kafka生产者发送到 kafka 的 topic 中。② kafka消费者通过定时任务从kafka的to
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2024-05-22 09:52:06
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