1、Kafka写数据流程：producer先从zookeeper的broker-list的节点找到partition（分区）的leader；producer将消息发送给该leader的partition；leader将消息写入本地log；followers从leader pull消息，实现replication的副本备份机制，同样写入本地log；replication写入本地log后向leader
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2024-03-26 08:49:26
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目录一、Mutex（互斥锁）不加锁示例加锁示例二、RWMutex（读写锁）并发读示例并发读写示例三、死锁场景Lock/Unlock不是成对出现锁被拷贝使用循环等待虽然Go语言提供channel来保证协程的通信，但是某些场景用锁来显示保证协程的安全更清晰易懂。Go语言中主要有两种锁，互斥锁Mutex和读写锁RWMutex，下面分别介绍一下使用方法，以及出现死锁的常见场景。一、Mutex（互斥锁）Mu
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2024-03-16 07:15:56
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kafka具有高吞吐量、低延时的主要原因有三个：一是其在每次写入数据时只是将数据写入到操作系统的页缓存中，这就相当于只是在内存中写入数据，而繁杂的磁盘IO工作则交由操作系统自行进行；二是kafka在写入数据的时候是采用追加的方式写入到磁盘中的，这种方式省略了磁头的随机移动而产生的随机IO，其效率甚至比内存的随机读取都要高；三是在为kafka配置了较大的页缓存时，数据大部分的数据读取和写入工作都
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2024-04-03 10:01:07
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[code="go"]
package main
import (
"bufio"
"fmt"
"io"
"os"
)
func check(e error) {
if e != nil {
panic(e)
}
}
func write_file(file_name string) {
f, err := os.Create(file_n...
原创
2023-04-11 00:21:41
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在 Kafka 中，生产者写入消息、消费者读取消息的操作都是与 leader 副本进行交互的，从而实现的是一种主写主读的生产消费模型。数据库、Redis 等都具备主写主读的功能，与此同时还支持主写从读的功能，主写从读也就是读写分离，为了与主写主读对应，这里就以主写从读来称呼。Kafka 并不支持主写从读，这是为什么呢?从代码层面上来说，虽然增加了代码复杂度，但在 Kafka 中这种功能完全可以支持
k
原创
2023-05-03 03:19:24
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go 文件读写主要有os、io/ioutil、bufio这几个包。io/ioutilio/ioutil包中主要有这几个函数：func ReadAll(r io.Reader) ([]byte, error)ReadAll()主要是用来是从一个打开的io.Reader中读取直到遇到error或EOF并返回读取的数据；成功的读取返回的err为nil，而不是EOF。因为ReadAll定义为从资源读取数据
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2023-09-01 07:45:30
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一、背景 做项目有个需求：kafka使用SSL加密连接，限制客户端访问， 减轻服务端的压力,项目也具有安全性,这就需要给客户端发证书，只允许持有证书的客户端访问。 二、实现思路 1.在实现的时候参考了很多的帖子,java版的实现很多,go实现的目前只找到一篇,或许是其它的每能及时发现,在这个过程中我遇到很多的坑,说多了就是累,希望给有相同需求的人少走点弯路!! 根据其它的帖子实现的思路是这样的:
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2024-06-21 15:51:12
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# 使用 Spark 读写 Kafka 的流程指导
## 1. 概述
Apache Spark 提供了强大的数据处理能力，而 Kafka 是一种流行的分布式消息队列。结合 Spark 和 Kafka，可以轻松实现对实时数据流的处理。在本文中，我们将逐步学习如何通过 Spark 来读写 Kafka 的数据。
## 2. 流程概述
以下是实现 Spark 读写 Kafka 的步骤：
| 步骤
依赖<dependency> <g
原创
2023-05-30 21:23:51
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为什么需要消息队列 周末无聊刷着手机，某宝网APP突然蹦出来一条消息“为了回馈老客户，女朋友买一送一，活动仅限今天！”。买一送一还有这种好事，那我可不能错过！忍不住立马点了去。于是选了两个最新款，下单、支付一气呵成！满足的躺在床上，想着马上有女朋友了，竟然幸福的失眠了…… 第二天正常上着班，突然接到快递小哥的电话： 小哥：“你是xx吗？你的女朋友到了，我现在在你楼下，你来拿一下吧！”。
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2024-10-08 22:44:57
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（ 一 ）、Kafka 介绍
（ 一 ）、Kafka 介绍 官方中文文档： https://kafka.apachecn.org/intro.html3.0 文档: https://kafka.apache.org/documentation/下载：https://kafka.apachecn.org/downloads.html&n
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2024-03-06 15:08:01
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Kafka高吞吐的实现顺序读写零拷贝topic分区批量发送数据压缩 顺序读写kafka的消息是不断追加到文件中的，这个特点使得kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能，什么是顺序读写，顺序读写不需要磁盘磁头来回的寻道，，只需要很少的扇区寻找时间，所以速度远大于随机读写（hbase底层就是随机读写）零拷贝利用java中的nio，摒弃了用户客户端第三方的内存，实现了通道对拷。 这里要提及一些文件系统
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2024-03-31 19:40:00
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python3文件的读写操作open函数：对文件进行读写操作前，先打开文件，获取文件的句柄：注意： 1：读取文件操作时read()方法读取文件所有内容，读取出的结果为str类型 2：readlines()方法读取文件时，结果默认保存为列表当中打开文件模式：r：只读模式
w：只写模式【不可读，不存在，则创建；存在，则清空重写】
x：只写模式【不可读，不存在，则创建；存在，则报错】
a：追加模式
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2023-08-18 18:04:35
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kafka2.4之后,kafka提供了有限的读写分离,也就是说follower副本能够提供读服务 之前没有,因为读写分离适用于读负载很大,而写操作相对不频繁的场景.可kafka不属于这样的场景 同步机制:kafka采用pull 方式实现follwer的同步,因此Follwer与leader存在不一致性窗口,如果允许读follwer副本,就势必要处理消息滞后的问题生产者发送到broker里面的策略和
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2024-03-05 12:42:10
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关于 go 的 kafka client 有很多开源项目，例如
sarama: 具有完整协议支持的纯 Go 实现。包括消费者和生产者实施，支持 GZIP 和 Snappy 压缩。
confluent-kafka-go: Confluent 的 Golang Kafka 客户端包装了 librdkafka C 库，提供完整的 Kafka 协议支持，具有出色的性能和可靠性。提供了高级生产者和消费者，支
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2024-04-22 18:10:27
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Kafka 无消息丢失配置如何实现？1.如何保证kafka消息不丢失？1.1“已提交”的消息 是什么？1.2有限度的持久化保证 是什么？2.kafka“消息丢失”案例2.1 生产者程序丢失数据2.1.1 问题描述：“发射后不管”2.1.2 问题描述：“数据过大”2.2 解决方案 使用自定义kafka回调类Callback2.3 消费者程序丢失数据3.最后总结3.1 Producer生产者3.1.
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2024-04-12 09:19:10
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概要Reader是暴露给应用程序的接口，前一章提到的Consumer Group是集成在本类型中使用的。之前提到的Consumer Group主要处理消费topic的相关metadata信息，如relabance，commit offset，heartbeat等。而Reader类主要负责从kafka brokers中拉取数据。Reader有两种使用模式，一是单topic单partition的情形，
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2024-03-17 10:23:09
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kafka2.4之后,kafka提供了有限的读写分离,也就是说follower副本能够提供读服务之前没有,因为读写分离适用于读负载很大,而写操作相对不频繁的场景.可kafka不属于这样的场景同步机制:kafka采用pull 方式实现follwer的同步,因此Follwer与leader存在不一致性窗口,如果允许读follwer副本,就势必要处理消息滞后的问题Kafka数据存储流程Partition
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2024-04-07 17:46:33
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文章目录Kafka高效读写数据1）顺序写磁盘2）应用Pagecache3）零复制技术Zookeeper在Kafka中的作用Kafka事务1 Producer事务2 Consumer事务（精准一次性消费） Kafka高效读写数据1）顺序写磁盘Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到600M/
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2024-04-10 12:07:33
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