Kafka高级目录概述需求：设计思路实现思路分析Kafka高级_工作流程Kafka高级_文件存储 Survive by day and develop by night. talk for import biz , show your perfect code,full busy，skip hardness,make a better result,wait for change,challen
kafka消息顺序保证 kafka分布式的单位是partition，同一个partition用一个write ahead log组织，所以可以保证FIFO的顺序。不同partition之间不能保证顺序。绝大多数用户都可以通过message key来定义，因为同一个key的message可以保证只发送到同一个partition，比如说key是user id，table row id等等，所以同一个u
消息分区策略这里不是说Kafka的主题为什么要分区，而是说在分区的结构下，如何让具有某种特点的消息发送到特定分区。这里有一个很明显的问题，就是主题分区，那么生产者发送的消息到底被发送到了哪个分区呢？一般我们都知道有轮询机制或者是随机机制，这两种机制都比较好理解。而且Kafka也都支持，在新版本中默认使用的是轮询机制，如下图所示：但是在某些场景下我们需要控制某种类型的消息发送到特定分区或者说我们需要
1. 消费者位置(consumer position)因为kafka服务端不保存消息的状态，所以消费端需要自己去做很多事情。我们每次调用poll()方法他总是返回已经保存在生产者队列中还未被消费者消费的消息。消息在每一个分区中都是顺序的，那么必然可以通过一个偏移量去确定每一条消息的位置。偏移量在消费消息的过程中处于重要的作用。如果是自动提交消息，那么poll()方法会去在每次获取消息的时候自动提交
在实际应用中，如果我们需要把磁盘中的某个文件内容发送到远程服务器上， 那么它必须要经过几个拷贝的过程，。 从磁盘中读取目标文件内容拷贝到内核缓冲区 CPU 控制器再把内核缓冲区的数据赋值到用户空间的缓冲区中 接着在应用程序中，调用 write()方法，把用户空间缓冲区中的数据拷贝到内核下 的 Socket Buffer 中。 最后，把在内核模式下的 SocketBuffer 中的数据赋值到网卡缓冲
每一个partition目录下的文件被平均切割成大小相等（默认一个文件是500兆，可以手动去设置）的数据文件，
每一个数据文件都被称为一个段（segment file），但每个段消息数量不一定相等，这种特性能够使得老的segment可以被快速清除。
默认保留7天的数据。 每个partition下都会有这些每500兆一个每500兆一个（当然在上面的测试中我们将它设置为了1G一个）的se
本文主要讲解 Kafka 是什么、Kafka 的架构包括工作流程和存储机制，以及生产者和消费者。最终大家会掌握 Kafka 中最重要的概念，分别是 Broker、Producer、Consumer、Consumer Group、Topic、Partition、Replica、Leader、Follower，这是学会和理解 Kafka 的基础和必备内容。定义Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模
Kafka为什么速度那么快？Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。针对Kafka的基准测试可以参考，Apache Kafka基准测试：每秒
本篇我们将从 Kafka 生产者的设计和组件讲起，学习如何使用 Kafka 生产者。 将演示如何创建 KafkaProducer 和 ProducerRecords 对象、如何将记录发送给 Kafka，以及如何处理Kafka 返回的错误，然后介绍用于控制生产者行为的重要配置选项，最后深入探讨如何使用不同的分区方法和序列化器，以及如何自定义序列化器和分区器。生产者概览很多情况下我们需要往 Kafka
kafkaproducer和cosumer写入消息的方式直接发送ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(“CustomerCountry”, “Precision Products”,“France”); try { producer.send(record); } catch (Except
一、生产者发送消息的步骤创建一个 ProducerRecord 对象，对象中包含目标主题和要发送的内容。还可以指定键或分区。在发送 ProducerRecord 对象时，生产者要先把键和值对象序列化成字节数组，这样它们才能够在网络上传输。接下来，数据被传给分区器。分区器直接把指定的分区返回。如果没有指定分区，分区器会根据 ProducerRecord 对象的键来选择一个分区。选择好分区之后，生产者
Kafka 中文件的布局是以 Topic/partition 为主 ，每一个分区拥有一个物理文件夹，Kafka 在分区级别实现文件顺序写。如果一个 Kafka 集群中有成百上千个主题，每一个主题又有上百个分区，消息在高并发写入时，IO 操作就会显得很零散，效果相当于随机 IO。也就是说，Kafka 在消息写入时的 IO 性能，会随着 topic 、分区数量的增长先上升，后下降。而 RocketMQ
kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台,能够实时的收集反馈信息,并需要能够支撑较大的数据量,且具备良好的容错能力.1、持久性 kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文件进行append操作,因此磁盘检索的开支是较小的;同时为了
1、写入方式producer采用推（push）模式将消息发布到broker， 每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。2、 分区（Partition）消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic是由一些Partition Logs(分区日志)组成，其组织结构如下图所示：我们可以看到
顺序写盘指的是写磁盘上的文件采用顺序写的方式，我们先了解一下磁盘操作的过程，主要分为三个动作：寻道：磁头移动定位到指定磁道，时间很长，是指找到数据在哪个地方旋转延迟：等待指定扇区旋转到磁头下，机械硬盘和每分钟多少转有关系，时间很短数据传输：数据通过系统总线从磁盘传送到内存，时间很短磁盘读写最慢的动作是寻道，缩短寻道时间就能在一定程度上有效提升磁盘的读写速度，最优的方式就是不用寻道，随机写会导致磁头
大家好，这是一个为了梦想而保持学习的博客。这个专题会记录我对于 KAFKA 的学习和实战经验，希望对大家有所帮助，目录形式依旧为问答的方式，相当于是模拟面试。前言我们在前面几个文章，知道了 kafka 的生产者 / 消费者的基本原理，这里就让我们来思考一些常见的生产问题，例如标题中的那些。在讨论这些问题之前，我需要强调一下：消息交付是一个端到端的问题，所以我们需要进行全链路的分析和思考才能得到问题
数据的顺序性（1）rabbitmq保证数据的顺序性如果存在多个消费者，那么就让每个消费者对应一个queue，然后把要发送 的数据全都放到一个queue，这样就能保证所有的数据只到达一个消费者从而保证每个数据到达数据库都是顺序的。 rabbitmq：拆分多个queue，每个queue一个consumer，就是多一些queue而已，确实是麻烦点；或者就一个queue但是对应一个consumer，
一、KafkaKafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但
一、消息分区
不受单台服务器的限制，可以不受限的处理更多的数据
并且数据量过大之后，还会分段存储
二、顺序读写
Kafka的消息时存储在磁盘中的文件中的，在写文件时以追加的方式写入，这个顺序读写效率是很高的
效率高主要是和随机读写进行比较，主要是磁盘的寻址过程效率高
磁盘顺序读写，提升读写效率
三、页缓存
页缓存是linux中的
前阵子，师长给大家系统梳理过Kafka相关知识点，如下几篇：RabbitMQ和Kafka到底怎么选？17 个方面，综合对比 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ 四个分布式消息队列大白话+13张图解 KafkaKafka 基本原理（8000 字小结）但是有的读者还是不明白Kafka为什么速度那么快？针对这一问题，梳理一篇，以供参考。零、正文Kafka 的消息是保存或缓存
