文章目录概述图解 概述Kafka 的高性能主要依赖于以下几个关键因素:分布式架构:Kafka 采用分布式集群架构,可以水平扩展到上万个节点,支持每秒处理百万级消息。持久化存储:Kafka 使用文件系统持久化存储消息,避免了数据库成为性能瓶颈,大大提高了吞吐量。顺序读写:Kafka 的消息和文件都是顺序读写的,不需要频繁的随机寻址,这种顺序写入的方式非常高效。零拷贝:Kafka 使用 SendFi
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2024-03-19 02:33:05
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第1步：下载代码下载 1.0.0版本并解压缩。 > tar -xzf kafka_2.11-1.0.0.tgz
> cd kafka_2.11-1.0.0 第2步：启动服务器Kafka使用ZooKeeper，所以如果你还没有ZooKeeper服务器，你需要先启动一个ZooKeeper服务器。您可以使用与kafka一起打包的便捷脚本来获取快速而简单的单节点ZooKeeper
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2024-08-25 16:10:51
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这篇文章来聊一下 Kafka 的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。Kafka 是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的 Kafka 集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。那么 Kafka 到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来详细说一下。页缓存技术 + 磁盘顺序写首先 Kafka 每次接收到数据都会往
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2023-12-02 23:05:35
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Kafka原理在Kafka中向topic发送消息者称为Producer，从topic获取数据者称为Consumer，Consumer被定义到一个Consumer Group中，整个Kafka集群通过Zookeeper进行协调 Kafka集群由多个broker实例组成，消息按照topic进行分类存储，每个topic被分为多个分区，每个分区又存在多个副本，保证数据对可用性 Partition内顺序存
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2024-02-20 10:13:53
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1、简介 设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。
我们直到Kafka是一个自称高性能的消息队列引擎，一般来说对于中间件的设计需要从计算、存储、网络三方面进行下手，而消息从产生到消费，也会经历多个流程，比如在生产者端采用异步\同步方式发送，采用高效的压缩算法，高效的序列化方式，以及网络IO等。那么Kafka主要实现高性能IO的。批量消息发送我们直到通过send方法，不管是同步还是异步方式，消息都会直接先暂存到内存中，然后等够一批数据消息后，才会发送
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2024-04-07 14:44:34
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工具：Python3.7需求描述：将EXCEL中 第二行 数据 填在 word 对应位置上，然后保存为 "姓名+任务.docx"文件。 再将EXCEL中 第三行 数据 填在 word 对应位置上，然后保存为 "姓名+任务.docx"文件。 依此类推。EXCEL数据信息 如下图所示： word数据信息 如下图所示：最终需求结果 如下图所示： 开始操作：
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2024-01-23 22:38:13
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效图
######################################
#### 程序名称：文件夹照片批量插入word ###
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'''
需求：野外调查照片按日期进行了归档，并存储到pic文件夹中；需要将照片导入word，其中照片所在的日期文件夹名字作为一级索引；按4*3标准表格插入word，照片下面
是照片
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2024-01-14 22:21:00
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最新最全的ERP视频教程:SAP 15模块视频教程123G/SAP ECC6。0虚拟机带DEMO数据/SAP BW7。0虚拟机/SAP 7大模块后台配置录像用友U87X（U870 U871 U872）视频教程全套大合集用友NC5。X实施顾问视频教程用友NC5。X实施顾问考试参考资料大全用友NC5。X知识库合集用友U890实施顾问视频教程用友U890虚拟机带DEMO数据/U872虚拟机带DEMO数据
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2024-08-26 07:43:25
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本文使用.NET开源组件koogra实现读取excel内容批量上传,在企业应用中经常会遇到批量上传数据的需求，客户要求使用excel表格录入一批数据，然后通过网页上传该excel表格，实现批量导入数据。这样的需求其实主要就是处理Excel表格，把Excel表格中的内容读取出来后，做一些必要的校验，然后上传校验成功的数据，返回失败数据的行号以及校验失败的信息。koogra项目组件下载地址：http:
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2023-09-25 11:04:01
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本篇博客主要分享通过kafkaStream处理过的数据发送到doris如何处理数据顺序问题业务场景:实时统计快递订单及时揽收率并录入doris数据库先看下大致的数据来源:业务处理逻辑简介:首先先把订单数据和揽收数据发送到kafka的topic中,然后通过kafkaStream提供的各类窗口函数将数据源处理成自己需要的数据类型输出到其他topic中使用doris处理:对于相同的网点ID和揽收时间来说
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2024-03-01 16:59:26
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Kafka - 05生产者生产消息解析 一、生产者发送消息原理1.1 生产者数据发送过程消息封装成对象把对象序列化成二进制对象通过分区器(partitioner)， 决定往topic的哪个分区发送向broker获取元数据(随机一台), 每一台broker元数据都一样获取到信息后， 将数据保存到缓冲区从缓冲区源源不断获取数据，封装成一个个的batch， 多条消息合并成一个batc
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2024-05-17 11:54:27
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{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
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2024-07-10 16:37:07
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[TOC]背景对于Kafka这方面的集群了解越发迷茫，结合Kafka 高并发写入数据，自己心里有个疑问：kafka的集群是怎么架构的，分布式存储是什么样的？等等自己会默默的比对一下其它中间件在 集群方面的一致性方面的处理，如ZK的ZAB协议集群内数据一致性的处理；主要特点同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。可进
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2024-03-25 08:23:26
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Kafka消费者以消费者组(Consumer Group)的形式消费一个topic，发布到topic中的每个记录将传递到每个订阅消费者者组中的一个消费者实例。Consumer Group 之间彼此独立，互不影响，它们能够订阅相同的一组主题而互不干涉。生产环境中消费者在消费消息的时候若不考虑消费者的相关特性可能会出现重复消费的问题。在讨论重复消费之前，首先来看一下kafka中跟消费者有关的几个重要配
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2023-11-06 17:00:14
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Kafka写入流程：1.producer 先从 zookeeper 的 “/brokers/…/state” 节点找到该 partition 的 leader 2. producer 将消息发送给该 leader 3. leader 将消息写入本地 log 4. followers 从 leader pull 消息，写入本地 log 后 leader 发送 ACK 5. leader 收到所有 I
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2023-10-10 22:19:10
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kafka消息中间件如何实现每秒几十万的高并发写入？1、页缓存技术 + 磁盘顺序写首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示。那么在这里我们不禁有一个疑问了，如果把数据基于磁盘来存储，频繁的往磁盘文件里写数据，这个性能会不会很差？大家肯定都觉得磁盘写性能是极差的。没错，要是真的跟上面那个图那么简单的话，那确实这个性能是比较差的。但是实际上Kafka在这里有极为优秀和出色的设计，就是为
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2023-12-12 11:42:05
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导读：通过本文可以学习到SpringBoot整合Kafka、逐条消费Kafka消息、批量收取Kafka消息以及SpringBoot整合EmbeddedKafka进行无需启动外部kafka-server的单元测试。 开发环境springboot： 2.2.6.RELEASEkafka-server：kafka_2.12-2.3.0spring-kafka：2.3.7
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2023-11-02 11:11:12
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1. kafka 高吞吐之道-------异步提交批量发送简约的发送接口----后面隐藏着并不简单的设计kafka发送消息的接口非常简约，在简约的表面上，其背后却并不简单。先看下发送接口kafkaProducer.send(new ProducerRecord(topic,msg), new Callback() {
@Override
public
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2024-06-17 06:10:30
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@目录文章目的和缘由所谓单消息体非批量消费各种类说明和具体实现方式推荐最简单的consumer分析和目的实现和说明变体和说明简化变化文章目的和缘由在实际工作中，笔者使用了kafka，业务场景并不算太复杂，结合网络上一些帖子（绝大部分是互相重复的），简单快速的实现了。然而，在后续的观察中，发现里面有一些不大不小的坑，于是又白嫖了一堆帖子（依旧是各种相互重复）进行了修复，经过一段较长时间的观察和测试，
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2024-06-17 14:26:16
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