1. 磁盘顺序写Kafka在数据写入到磁盘时，采用的是顺序写方式（因为磁盘随机写方式的性能很差），即将数据追加到文件的末尾。这种方式极大的降低了寻址时间，提高性能。2.页面缓存（PageCache）PageCache是操作系统级别的缓存，它把尽可能多的空闲内存当作磁盘缓存来使用，从而进一步提高I/O效率。另外，当其他进程申请内存时，回收PageCache的代价也很小。由于PageCache时操作系
生产者：流程：send方法先经过拦截器，序列化器，分区器，然后到缓冲区，缓冲区默认32M，当缓冲区内批次数据大小到达16k或等待linger.ms设置时间后，消息会发送到达Kafka集群，集群会根据ack应答策略应答，如果失败会重试提高吞吐量配置参数： (1).buffer.memory ：RecordAccumulator 缓冲区总大小，默认 32m，生产课调到64，增大吞吐量 (2).batc
1、Kafka的客户端缓冲机制 首先，先得给大家明确一个事情，那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候，一定是有一个内存缓冲机制的。也就是说，消息会先写入一个内存缓冲中，然后直到多条消息组成了一个Batch，才会一次网络通信把Batch发送过去。整个过程如下图所示： 2、内存缓冲造成的频繁GC问题 那么这种内存缓冲机制的本意，其实就是把多条消息组成一个Batch
目录1、缓存策略2、Kafka特性3、Kafka实时数据缓存4、Kafka的优点5、kafka集群图解6、实时计算架构 1、缓存策略数据分析主要分为离线数据处理和实时数据处理：结构图大致如下： 离线数据处理流程图：一般是对历史数据进行处理 实时数据处理流程图： 由以上两个流程图可以发现，kafka是一种可用于处理实时数据的高吞吐量的分布式发布订阅消息系统：官
MetadataCache 是指 Broker 上的元数据缓存，这些数据是 Controller 通过 UpdateMetadataRequest 请求发送给 Broker 的。换句话说，Controller 实现了一个异步更新机制，能够将最新的集群信息广播给所有 Broker，Kafka 通过异步更新机制来保证所有 Broker 上的元数据缓
kafka + sparkStreaming 有什么好处：1、解耦 2、缓冲 （系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信） kafka消息队列的特点：可靠性保证： 自己不丢数据，消费者不丢数据 消息系统的特点：生产者消费者模式 ，FIFO --partition内部是FIFO的，pa
kafka读写速度块，是基于两点实现：1、页缓存技术 + 磁盘顺序写2、零拷贝技术页缓存技术 + 磁盘顺序写：为了保证数据写入性能，首先Kafka是基于操作系统的页缓存来实现文件写入的。其实操作系统本身有一层缓存，叫做page cache是在内存里的缓存，我们也可以称之为os cache ,意思就是操作系统自己管理的缓存，在写入磁盘文件是，先直接写入os cache,然后在有操作系统决定什么时候刷
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。但是实际上 Kafka 在这里有极为优秀和出色的设计，就是为了保证数据写入性能，首先 Kafka 是基于操作系统的页缓存来实现文件写入的。操作系统本身
1.动机设计 kafka 初衷，作为统一平台处理大公司的实时数据。所以 必须具有如下特性：支持海量数据高吞吐量低延迟（实时性）支持分区，分布式容错2.持久化kafka 高度依赖 文件系统 存储和缓存消息。通过对磁盘的顺序读写，并借助 OS 层面的 页缓存（page cache），保证优于缓存在内存中或其他结构中。为何使用磁盘效率仍然很高：利用磁盘的顺序读写，操作一个文件，将数据追加到文件的末尾。相
目录一、顺序写入磁盘与I/O优化 1.1 数据在kafka中是如何存储的二、批量处理三、页缓存技术四、零拷贝技术 4.1 DMA 技术  
1.动机设计 kafka 初衷，作为统一平台处理大公司的实时数据。所以 必须具有如下特性：支持海量数据高吞吐量低延迟（实时性）支持分区，分布式容错 2.持久化kafka 高度依赖 文件系统 存储和缓存消息。通过对磁盘的顺序读写，并借助 OS 层面的 页缓存（page cache），保证优于缓存在内存中或其他结构中。为何使用磁盘效率仍然很高
经常有人问的一个问题就是：Kafka broker到底是不是无状态的？网上有这样的说法：正常情况下consumer会在消费完一条消息后线性增加这个offset。当然，consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为offet由consumer控制，所以Kafka broker是无状态的。。。。。。 我猜想作者的意思应该是说：broker不保存消费者的状态。如果从这个
闲话Cache：始篇Caching（缓存）在现代的计算机系统中是一项最古老最基本的技术。它存在于计算机各种硬件和软件系统中，比如各种CPU, 存储系统（IBM ESS， EMC Symmetrix…），数据库，Web服务器，中间件等。它的一个重要的作用就是用于弥补不同速度的硬件之间的存取速度的差距，cache可以完全通过硬件实现（算法也是通过硬件实现的），也可以通过在更快硬件上通过软件控制来实现。
kafka的设计从四方面进行了考量：吞吐量/延时 高吞吐量
消息持久化 高可用
负载均衡和故障转移 高可用
伸缩性 高伸缩性
吞吐量和延时写入消息kafka写入磁盘的速度很快，得益于他对磁盘的使用方式不同。虽然Kafka会持久化所有数据到磁盘，但本质上每次写入操作系统的其实只是把数据写入到操作系统的页缓存，然后由操作系统自行决定什么时候把页缓存数据写回磁盘。
# Redis和Kafka：缓存数据库的完美结合
在当今大数据时代，对于数据的处理和存储变得越来越重要。为了提高系统的性能和处理速度，缓存数据库成为了一个不可或缺的组件。Redis和Kafka作为两个热门的技术，结合起来可以为我们提供更高效的缓存解决方案。
## Redis简介
Redis是一个开源的内存数据库，它提供了一个键值存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis支持多种数
导读：Redis5.0最新重点推出了Stream的支持，给众多架构师在消息队列方面带来了新的选择，特别是Redis粉丝们绝对是一个福音。那么Redis的Stream有哪些特别的功能？跟kafka有哪些异同？怎么更好的使用它呢？本文作者老钱对此调研颇多，小编读后觉得受益很大，大家也不妨详细了解下。作者简介：钱文品（老钱），互联网分布式高并发技术十年老兵，目前任掌阅科技资深后端工程师。熟练使用 Jav
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2023-08-08 21:23:54
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Kafka是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金
最近看kafka源码，着实被它的客户端缓冲池技术优雅到了。忍不住要写篇文章赞美一下（哈哈）。注：本文用到的源码来自kafka2.2.2版本。背景当我们应用程序调用kafka客户端 producer发送消息的时候，在kafka客户端内部，会把属于同一个topic分区的消息先汇总起来，形成一个batch。真正发往kafka服务器的消息都是以batch为单位的。如下图所示：这么做的好处显而易见。客户端和
首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示。 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？答案是肯定的。实际上Kafka在这里有极为优秀和出色的设计，就是为了保证数据写入性能，首先Kafka是基于操作系统的页缓存来实现文件写入的。Ø 操作系统本身有一层缓存，叫做page cache，是在内存里的缓存，我们也可以称之为os cache，意思就是操
页缓存是操作系统实现的一种主要的磁盘缓存，以此用来减少对磁盘I/O的操作。具体来说，就是把磁盘中的数据缓存到内存中，把对磁盘的访问变为对内存的访问。为了弥补性能上的差异 ，现代操作系统越来越多地将内存作为磁盘缓存，甚至会将所有可用的内存用途磁盘缓存，这样当内存回收时也几乎没有性能损失，所有对于磁盘的读写也将经由统一的缓存。当一个进程准备读取磁盘上的文件内容时，操作系统会先查看待读取的数据所在的页（
