摘要：本文讲述如何在保存Kafka特有能力的情况下给Kafka扩充一个具有能处理延时消息场景的能力。作者：HuaweiCloudDeveloper 。1、背景Kafka是一个拥有高吞吐、可持久化、可水平扩展，支持流式数据处理等多种特性的分布式消息流处理中间件，采用分布式消息发布与订阅机制，在日志收集、流式数据传输、在线/离线系统分析、实时监控等领域有广泛的应用，Kafka它虽有以上这么多的应用场景
1、防止消息丢失发送方将ack设为1或者-1/all，可以防止消息丢失；如果要做到99.99999%防止丢失，把ack设为all,把min.insync.replicas设为你的集群分区副本的数量即可；# 表示要将消息刷入集群环境的2个副本中后，才会返回ack；
min.insync.replicas=2消费方把自动提交改为手动提交，也就是说当我消费成功后才会进行提交。如果设为自动提交的话，那么不
延时消息，顾名思义就是发送消息后延迟多少时间接收。 使用场景举例，例如用户买票后，出票后要给用户发一个反现金红包，但是出票一般是异步出票，所以我们可以设定一个最大时间，例如30分钟。在买票30分钟后，根据出票结果决定是否发反现金红包。此时就可以使用延时队列，在用户购票的时候发送一个30分钟的延时消息，在接收到延时消息后查出票结果决定是否发红包。 实现方式可如下几种 定时器 在发送延
作者 | 丁威1、故障现象笔者在双十一期间负责的kafka集群的响应时间飙升到了10～30s，严重影响消息的写入。 通过对日志分析发现存在大面积分区Leader选举，__consumer_offsets主题的分区也大量进行分区Leader选举，从而导致消息发送几乎停止，大量消费组触发重平衡，整个集群接近瘫痪，最终确定了根因：Broker节点与Zookeeper会话超时，触发大量分区重新选举。本文
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2023-09-30 16:51:42
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一、Kafka VS RabbitMQ 检验一款消息队列的核心性能指标是 系统吞吐量 和 系统延迟 。吞吐量测试测量队列在硬件（特别是磁盘和 CPU）使用方面的效率。延迟测试测量每个系统传递实时消息的差别，这是实时任务关键型应用程序以及微服务架构的核心要求。结论：吞吐量：Kafka 在三个系统中的吞吐量最高，是 Rabbit
基于某些原因， 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确，在一些案例场景下选择 RabbitMQ 还是 Kafka 没什么差别，但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。不同的场景需要不同的解决方案，选错一个方案能够严重的影响你对软件的设计，开发和维护的能力。第一篇文章介绍了 RabbitMQ 和 Apache Kafka 内部实现的相关概念。本篇文章会从两个方面探讨这两种技术之间的
利用Kafka实现延迟队列实践一、RocketMq二、kafka实践三、kafka实践+四、更多 一、RocketMq阿里提供的RocketMq消息中间件是天然支持消息先延迟队列功能的 二、kafka实践项目中采用的消息中间件是kafka，那如何在kafka上实现类似延迟队列的功能。kafka本身是不支持延迟队列功能，我们可以通过消息延时转发新主题，曲线完成该功能。主要实践原理是通过定阅原始主题
1 缓解延时症状不要创建具备超多分区数的topic，因为适当增加分区数的确可以提升TPS，但是大量的分区的存在对于延时确实损害，分区数越多，broker端就需要越长的时间实现follower与leader的同步。适当增加Broker数来分散分区数，从而限制了单台Broker上的总分区数，减轻了单台Broker端分区访问压力。增加num.replica.fetchers参数提升broker端的I/O
背景在自己接触到的业务系统中，很多地方会有定时任务的需求，比如支付的交易超时自动关闭、连接超时、支付异步通知等等。常见的做法有：1.考虑使用JDK中的Timer定时任务来实现2.通过封装quartz搭建专门的调度平台来管理目前项目中运用的是第2种。 场景应用看到netty中hashedwheeltimer原理，自己可以仿造一种数据结构，用来实现延时消息触发。首先分析项目中哪些
kafka学习笔记-01Kafka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队列，一般用作系统间解耦、异步通信、缓冲流量削峰填谷，同时提供了简单的流处理功能.1.什么叫系统间解耦、异步通信、缓冲流量削峰填谷系统间解耦/异步通信。示例1：我们用一个用户注册的场景来举例如图：用户注册共分2步用户注册，数据库保存用户信息调
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2023-09-24 20:35:19
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延时消息（定时消息）指的在分布式异步消息场景下，生产端发送一条消息，希望在指定延时或者指定时间点被消费端消费到，而不是立刻被消费。延时消息适用的业务场景非常的广泛，在分布式系统环境下，延时消息的功能一般会在下沉到中间件层，通常是 MQ 中内置这个功能或者内聚成一个公共基础服务。本文旨在探讨常见延时消息的实现方案以及方案设计的优缺点。实现方案基于外部存储实现的方案这里讨论的外部存储指的是在 MQ 本
简介Kafka是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replication）的基于发布/订阅模式的消息队列，主要应用于大数据实时处理领域。消息的传输过程中保存消息的容器叫做消息队列。把数据放到消息队列叫做生产者，从消息队列里边取数据叫做消费者.特性1）高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, 消费
# Java实现Kafka延时推送消息
在现代应用开发中，消息 broker 已成为分布式系统的重要组成部分。Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息系统，广泛应用于实时数据处理。尽管 Kafka 本身并不直接提供延时消息的功能，但我们可以通过一些额外的实现策略来实现这一目标。本文将介绍如何使用 Java 实现 Kafka 的延时推送消息，包括相关的代码示例。
## 一、延时消息的需求
为什么
前言项目最近需要接入一个推送功能，之前都是用云端内部接口模拟推送诊修消息的，但是实际触发场景是：诊修服务会将消息下发到kafka充当生产者，然后kafka推送给下游云端进行消费，所以，要模拟生产者往kafka推送消息，并且还要模拟批量推送的场景，以便掌握批量推送诊修消息的性能是否满足正常要求（每秒20~50条左右的强度）性能场景（jmeter）jmeter工具是常规性能测试工具，功能比较完善，这里
目录一、Kafka VS RabbitMQ 1、衡量指标2、结论二、Kafak的高吞吐和低延迟是怎么实现的？1.页缓存技术+磁盘顺序写 2.零拷贝技术三、关于页缓存、磁盘顺序写、Socket缓存1、页缓存2、磁盘顺序写3、Socket缓存一、Kafka VS RabbitMQ 1、衡量指标检验一款消息队
你一定遇到过这种情况，接收到消息时并不符合马上处理的条件（例如频率限制），但是又不能丢掉，于是先存起来，过一阵子再来处理。系统应该怎么设计呢？可能你会想到数据库，用一个字段来标记执行的状态，或者设置一个等待的时间戳，不管是哪种都需要反复地从数据库存取，还要考虑出异常情况状态的维护。 作为一款优秀的消息处理服务，kafka 具有完善的事务管理，状
问题背景所谓"延时消息"是指当消息被发送以后，并不想让消费者立即拿到消息，而是等待指定时间后，消费者才拿到这个消息进行消费。场景一：客户A在十二点下了一个订单，我想半个小时后来检查一下这个订单的付款状态，根据付款状态来作下一步的处理。 a. 针对场景一，建议采用方案数据库保存+schedule的方式也许更合适。场景二：mdc系统更新了一个A信息，我要通知给A门店信息发生了变化，通知他们
# Java实现发送Kafka消息
Kafka是一个分布式流处理平台，广泛应用于实时数据管道、数据收集和日志传输等场景。本文将介绍如何使用Java语言实现发送Kafka消息的方法，并提供代码示例。
## Kafka概述
Kafka是一种分布式流处理平台，由Apache软件基金会开发。它通过将数据分片并存储在多个服务器上，实现高可靠性和可扩展性。Kafka提供了高吞吐量、持久性和可靠的消息传递
kafka原理1. 什么是kafka？2. kafka基础架构3. 文件存储结构4. 生产者4.1 分区策略4.2 ISR机制4.3 ACk机制与ExactlyOnce4.4 数据一致性问题5. 消费者5.1 消费者的消费方式5.1 消费者、消费者组、分区的关系 1. 什么是kafka？Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理
Kafka 11 .1 Kafka的特性· 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒·可扩展性：kafka集群支持热扩展· 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失· 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）· 高并发：支持数千个客户端同时读写21.2 Kafka一些重要设计思想 下面介绍先大体介绍一下Ka
