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？这篇文章我们来一点一点说一下。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
【上一章 【Kafka】第二篇-Kafka的核心概念及分区消费规则】 学习路线Kafka集群架构Kafka集群环境1、kafka是一个压缩包，直接解压即可使用，所以我们就解压三个kafka；2、配置kafka集群：server.properties（1）三台分别配置为：（2）三台分别配置listener=PAINTEXT:IP:PORT（3）配置日志目录（4）配置zookeeper连接地址（5）设
前言如果使用 EMQ 来承载百万级别的用户连接可以吗？毕竟在 MQTT 官方介绍上说 EMQ X 可以处理千万并发客户端，而 EMQ X 自己官方称 4.x 版本 MQTT 连接压力测试一台 8 核心、32G 内存的 CentOS 服务器能够承载 130 万台设备的连接。究竟性能如何呢？试了才知道。系统调优Linux 操作系统参数系统全局允许分配的最大文件句柄数：# 2 millions syst
1、并发和多线程 并发的作用在于充分利用资源（多处理器or多核），在有限的资源下进行多任务的处理。 并发的概念表现在编程上，则为多线程编程，常见的实例：java web中的servlet就是采用的多线程机制。 线程作为轻量进程，本身不具有资源，而进程才是拥有资源的主体。2、为什么使用多线程 多线程建立在操作系统的产生之后，在此之前，机器或者说处理器处理程序时，只能按照单个的执行流程进行，即
前言我第一次了解egg.js时候，感觉非常nb。稍微学了一下，结果后来又忘差不多了。我现在养成了一种不写博客就感觉自己不会的习惯。就算当时会了，过段时间也忘了。官网插件egg的构造有点像jekins里那个worker和master的感觉。node是单进程单线程，所以只使用一个cpu核，egg会做一个node集群，通过master来控制worker达到多核的利用。当客户端请求来时，会先发给maste
Kafka简介Kafka概述：Kafka由 linked-in 开源 。kafka-高产出的分布式消息系统(A high-throughput distributed messaging system)。Kafka是一个高吞吐、分布式、基于发布订阅的消息系统，利用Kafka技术可以在廉价的PC Server上搭建起大规模消息系统。Kafka的特性：高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消
Kafka从0.8开始提供partition级别的replication，replication的数量可在$KAFKA_HOME/config/server.properties中配置。default.replication.factor = 1 在Repl
并发冲突是一个比较常见的问题，无论是elasticSearch还是类似于mysql的数据库都存在并发冲突的问题。 并发冲突出现的场景：例如当前售卖苹果，由于是圣诞节，苹果按个来买。当前有100个苹果。当用户1过来购买苹果1个时，用户2同时过来购买1个苹果，用户1对应的线程从es中取出数据为100，用户2对应的线程从es中取出的数据也为100。当用户1的线程执行完成之后苹果的个数减1,变成99.此时
并发的基本概念并发的概念： 指网站在同一时间访问的人数，人数越大，瞬间带宽要求更高。服务器并发量分为： 1.业务并发用户数；2.最大并发访问数；3.系统用户数；4.同时在线用户数； 估算业务并发量的公式： C=nL/T C^=C+3×(C的平方根) 其中：C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T是指考察的时间段长度
要将redis运用到工程项目中，只使用一台redis是万万不能的，原因如下：
（1）从结构上，单个redis服务器会发生单点故障，并且一台服务器需要处理所有的请求负载，压力较大。
（2）从容量上，单个redis服务器内存容量有限，就算一台redis服务器内存容量为256g，也不能将所有内容都用作redis存储内存，一般情况下，单台redis最大使用内存不应该超过20g
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2023-05-25 09:14:44
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QPSQPS：全名 Queries Per Second，意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够响应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。 简单的说，QPS = req/sec = 请求数/秒。它代表的是服务器的机器的性能最大吞吐能力。 服务器的 QPS 一般我们可以使用 http_load 来测试，统计处 web 服务器的吞吐量和负载TPSTPS 即 Tr
1. 调优策略1.1 系统参数调优1.1.1 limits.conf参数调优该文件（/etc/security/limit.conf）可以修改最大进程数以及最大打开文件限制,打开limits.conf后，下面四行可以调整修改（如果没有可以直接追加到最后），一般修改最大打开文件数肯定要超过预期连接数，这个可以稍微大一点。*表示对所有用户有效,soft指的是当前系统生效的设置；hard表明系统中所能设
上篇讲述gateway的部署和使用，gateway统一管理和转发了HTTP请求，在互联网中大型项目一定存在复杂的业务关系，尤其在商城类软件中如淘宝、PDD等商城，尤其在秒杀场景中，并发量可以到达千万级别，此时数据库就会显得很无力。 以Mysql为例，
一台数据库服务器能够承受多大的并发量受内外两方面因素影响。内在因素搞清楚需要估算的数据库服务器是什么配置：1. 确定数据库是MySQL还是Oracle亦或是DB2、PostgreSQL等；2. CPU是几核？现代数据库应用都充分的运用了多核CPU的并行处理能力；3. 内存多大？数据库的索引数据、缓存数据都会进入内存中；4. 磁盘IO能力：数据库文件都存储在磁盘中，所以磁盘的IO能力将是影响数据库性
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2023-08-08 10:50:40
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第5章 商品搜索学习目标Elasticsearch安装docker安装Elasticsearch
系统参数问题
跨域操作IK分词器配置Kibana的使用->DSL语句Kibana->DSL语句操作->ElasticsearchES导入商品搜索数据Sku数据导入到Elasticsearch
Map数据类型->Object关键词搜索->能够实现搜索流程代码的编写分类统计搜
第1章 走入并行世界1 并发(Concurrency)和并行(Parallelism)都可以表示两个或多个任务一起执行。但并发偏重于多个任务交替执行，而多个任务之间有可能还是串行。并行是真正意义上的“同时执行”。2 有关并行的两个重要定律。Amdahl定律强调当串行比例一定时，加速比是有上限的。Gustafson定律关心的是如果可被并行化的代码所占比重足够多，那么加速比就能随着CPU的数量线性增长
在高并发业务场景下，典型的阿里双11秒杀等业务，消息队列中间件在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。我之前介绍了【MQ消息队列的12点核心原理总结】，【如何从0到1设计一个MQ消息队列】，以及【RPC远程调用和消息队列MQ的区别】。今天我们一起来探讨：全量的消息队列究竟有哪些？ Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较，以及消息队列的选型。最全MQ消息队列有哪些？那么目前在业界有哪
redis集群原理 redis是单线程，但是一般的作为缓存使用的话，redis足够了，因为它的读写速度太快了。 官方的一个简单测试：测试完成了50个并发执行100000个请求。设置和获取的值是一个256字节字符串。结果:读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 在这么快的读写速度下，对于一般程序来说足够用了，但是对于访问量特别大的网站来说，还是稍有不足。那么，如何提升red
分布式缓存技术-redis缓存的用途高性能：redis是基于内存进行操作的，性能较高，前端发送请求后，后端会查询数据库，中间加入redis后可以将数据先存在redis中，下次读取的时候会直接读取redis的数据性能就会提高高并发：mysql的数据库每秒查询率（QPS）是2000，redis的上限就比较大，单点下系统吞吐量（TPS）是8W/S ，每秒查询率（QPS）是10W ，redis集群情况下根
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2023-06-14 17:11:08
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Nginx报错Nginx服务器访问量非常高，在Nginx的错误日志中不停的输出如下错误信息。
2021-06-17 02:53:49 [alert] 13576#0: accept() failed (24: Too many open files)2021-06-17 02:53:49 [alert] 13576#0: accept() failed (24: Too many open fi
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2021-07-30 15:13:17
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