1.什么是kafka？注：高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。能力：流处理。发布订阅消息。1.1没有架构时候：用户调用系统注册板块，然后板块写入db，然后成功了，再去调用短信接口，在返回。1.2 如果短息服务出现了故障。那么所有调用注册都会发生异常。异步发送：加上消息队列，用户注册将数据写入db，同时注册系统，会将成功信息发到消息队列，发送短信服务里的消费者会不停去取队列的消息，最后直接返回给用户。
前言针对于秒杀场景来说，流量往往在一个特定时间点有个高度集中的流量洪峰，这个瞬时对于资源的消耗是很大的，这时往往对于服务的稳定性带来了极大的挑战，如果按照流量洪峰预估系统资源，则可能存在极大的资源浪费。所以协调好处理流量洪峰和资源利用率，最好的方式就是设计错峰方案进行流量削峰。削峰目的：让服务处理请求更加平缓，节省服务器资源。针对于削峰来说，本质上是延缓用户请求的发送，减少和过滤一些无效请求。
目前，为倡导节约用电和低谷用电，我国很多地区的工业用电实行时段不同、电价不同的收费方法。例如，江苏省上午8点到中午12点、下午5点到晚上9点，这两个时间段是处于电价高峰(1.0697元)，而午夜12点到早晨8点这个时间段是电价低谷(0.3139元)。两者之间有0.7558元的差价。但大部分工业企业是24小时连续生产或者是白天进行生产，很难避开电价高峰，用电成本居高不下仍在困扰着企业发展。表1江苏省
什么是 Kafka
介绍
是一个消息系统是一个高吞吐量、分布式的发布 / 订阅消息系统最核心的是“削峰填谷”，谷和峰指的是数据流量的谷和峰，削峰填谷的含义即在数据生产方 A 和数据消费方 B 对数据流量的处理能力不同的时候，可以使用 Kafka 作为中间传输的管道结构
消息的生产者（Producer）
生产者负责生产消息，将消息写入 Kafka 集群消息的消
Kafka概述为什么要使用Kafka削峰：在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。 如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列 能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。解耦和扩展性：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。缓冲：有助于控制和优化数据流经过系统的速
之前很泛的介绍了消息队列常见的问题，本篇聚焦到 Kafka，记录 Kafka 相关知识：Kafka 是一款分布式发布/订阅消息系统，也就是常说的消息队列。目前市面上绝大多数业务系统使用消息队列的主要原因如下：解耦：当下游系统需要当前系统数据时，无需通过 RPC 或 HTTP 接口的方式传递，直接发送 MQ，下游需要时直接从队列消费即可削峰：对于突发性的流量，通过消息队列将请求先保存在队列，之后从队
如果观看抽奖或秒杀系统的请求监控曲线，你就会发现这类系统在活动开放的时间段内会出现一个波峰，而在活动未开放时，系统的请求量、机器负载一般都是比较平稳的。为了节省机器资源，我们不可能时时都提供最大化的资源能力来支持短时间的高峰请求。所以需要使用一些技术手段，来削弱瞬时的请求高峰，让系统吞吐量在高峰请求下保持可控。——百度百科流量削峰方案：无损方案：排队、验证、分层过滤，不会损失用户发出的请求。有损方
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2023-08-28 18:19:06
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什么是秒杀秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。秒杀系统场景特点秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购，网站瞬时访问流量激增。秒杀一般是访问请求数量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功
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2023-08-11 19:25:45
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前两天和一个哥们讨论了一下kafka的性能问题，感觉现在要想干实时项目，还得把kafka捡起来好好学一遍，今天就简单来说一说自己对于kafka的一点了解，也是让自己再重新复习一遍，希望能对各位有所帮助 kafka在业务场景中最重要的功能其实主要就是两个方面：削峰和异步通讯，当然什么解耦呀，减少冗余啊，业务代码的健壮性啊，也是有的，可是生产环境中，主要看的还是削峰和异步通讯
文章目录一、前言1.为什么引入MQ？2.哪些场景需要MQ？3.使用MQ需要注意哪些？二、Kafka概述与日志存储结构1.Kafka名词解释：2.Kafka特性：3.Kafka日志存储：3.1 Partition的数据文件3.2 数据文件的分段3.3 数据文件的索引3.4 偏移量索引3.6 时间戳索引三、结语 一、前言本系列是Kafka基本知识与原理解读，不涉及源码的翻译与解释，可以全面了解Kaf
今天想和大家聊聊`削峰填谷`，最近 `B 站`发生的`机房断电`事件，和`A站`的服务雪崩，让我们对高可用关注了起来，之前梳理了高可用三剑客 `限流`，`熔断`和`降级`，今天想继续聊聊`削峰填谷`,也为后面的`高性能篇` 做一下铺垫， 想回顾一下之前相关内容的童鞋,可以查看一下，下面文章，欢迎`点赞`，`收藏`，`关注`三连，感谢！
概述今天想和大家聊
如何保证Kafka不丢失消息
引入 MQ 消息中间件最直接的目的：系统解耦以及流量控制（削峰填谷）。 系统解耦： 上下游系统之间的通信相互依赖，利用 MQ 消息队列可以隔离上下游环境变化带来的不稳定因素。 流量控制： 超高并发场景中，引入 MQ 可以实现流量 “削峰填谷” 的作用以及服务异步处理，不至于打崩服务。&
1、消息队列解决削峰要对流量进行削峰，最容易想到的解决方案就是用消息队列来缓冲瞬时流量，把同步的直接调用转换成异步的间接推送，中间通过一个队列在一端承接瞬时的流量洪峰，在另一端平滑地将消息推送出去。消息队列中间件主要解决应用耦合，异步消息， 流量削锋等问题。常用消息队列系统：目前在生产环境，使用较多的消息队列有 ActiveMQ、RabbitMQ、 ZeroMQ、Kafka、MetaM
为什么要用kafka? 1.流量削峰：在秒杀或抢购活动中，一般会因为流量暴增，应用因处理不过来而挂掉，此时一般会引入消息队列，这样流量会先进入消息队列，我们的应用再根据自己的实际处理能力来消费这些消息，从而达到缓解流量暴增对系统构成的压力。 2.应用解耦：在系统交互时，有时我们很难一次性就设计出非常完善的接口，可能会随着业务发展，这些交互接口也会不断的变迁，如果我们的系统较多，系统间交互也较多，维
文章目录消息队列的优点消息队列的两种模式点对点模式发布/订阅模式Kafka基本架构 消息队列的优点异步解耦允许你独立扩展或者修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的约束即可可恢复性
系统一部分组件失效时，不会影响整个系统。消息队列降低了进程之间的耦合性，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理缓冲
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息
目录1、解耦2、接口异步处理3、流量削峰：4、问题1、消息的顺序性MQ怎么保证？2、缓冲和削峰：3、什么情况下一个 broker 会从 isr中踢出去4、kafka producer如何优化打入速度5、为什么Kafka不支持读写分离？1、解耦首先我们看下耦合较高的情况，谁愿意负责A系统？难道被累死么？负责A系统的大兄弟自作主张引入MQ消息队列后，我管你老王、老张还是老李要什么数据，我放在MQ中，你
使用RocketMQ、RabbitMQ、Kafka的延时消息，消息在发送到消息队列服务端后并不会立马投递，而是根据消息中的属性延迟固定时间后才投递给消费者。目录为什么使用消息队列？解耦异步削峰消息队列有什么优点和缺点？优点：解耦、异步、削峰缺点： （1）系统可用性降低 （2）系统复杂性提高 &
大家好，我叫谢伟，是一名程序员。今天的主题：kafka 使用指南，单节点版本。1. 使用场景如果你是一名后端工程师，设计的应用正常的线上运行，某次秒杀活动，突然间把系统搞崩了，排查系统发现很多的流量没有处理，导致系统挂了，这个时候有两种思路： 1. nginx 反向代理，把更多的请求转发给内部网络的服务器上进行处理，达到一个负载均衡的目的 2. 使用消息系统，将更多的请求使用中间件“缓存”起来，再
一、Kafka是什么？Kafka是一个分布式消息中间件,支持分区的、多副本的、多订阅者的、基于zookeeper协调的分布式消息系统。通俗来说： kafka就是一个存储系统，存储的数据形式为“消息”；它的主要作用类似于蓄水池，起到一个缓冲作用；二、为什么拥有解耦、异步、削峰？(1)解耦传统模式: 传统模式的缺点：系统间耦合性太强，如上图所示，系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码，如
消息队列的作用：解耦，削峰，异步，顺序性（在一定程度上保证）。解偶快递员可以选择自己的时间，把快递放到柜子里，不需要关心小明是否在家。小明也不需要一直等待给快递员开门，两个人解耦了。异步快递员把快递放到柜子里发个信息就可以去送下一件，不需同步等待结果。削峰到了双十一，小明一天要到100个快递，由于小明一天只能消化10个快递，剩下的就放在了柜子里，等10天后才拿完。Kafka架构总览kafka如何支
