掌握一到两门java主流中间件，是敲开BAT等大厂必备的技能，送给大家一个Java中间件学习路线，助力大家实现职场的蜕变。在消息发送端遇到性能瓶颈时是否有办法正确的评估瓶颈在哪呢？如何针对性的进行调优呢？1、Kafka 消息发送端监控指标其实Kafka早就为我们考虑好了，Kafka提供了丰富的监控指标，并提供了JMX的方式来获取这些监控指标，在客户端提供的监控指标如下图所示： 主要的监控指标分类如
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2024-05-09 19:21:47
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Kafka定义：
最初由Linkedin公司开发，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Kafka特性：
高吞吐量、低延迟：K
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2024-03-14 07:02:53
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测试方法在其他虚拟机上使用 Kafka 自带 kafka-producer-perf-test.sh 脚本进行测试 Kafka 写入性能尝试使用 kafka-simple-consumer-perf-test.sh 脚本测试 Kafka Consumer 性能，但由于获取到的数据不靠谱，放弃这个测试方法性能数据注：Gzip 和 Snappy 的传输速度 MB/S 是通过压缩
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2024-03-27 15:33:02
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影响Kafka性能因素 磁盘 ： 影响最大的是生产者。读写速度。 HDD机械（多个分区，多个目录） 内存：消费者性能 网络: 生产者和消费者写入、读取速度 cpu: 压缩，不是kafka首选 ...
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2021-11-03 14:50:00
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Kafka 是一个高性能、分布式的消息队列系统，优化 Kafka 可以提高其性能和可靠性，以下是一些可能的优化措施：调整 Kafka 集群的配置：可以通过调整 Kafka 的一些配置参数来提高其性能，如调整消息存储的副本数、扩大 Kafka 集群的规模、调整批处理的大小等。合理规划主题和分区：在设计 Kafka 主题和分区时，需要考虑主题的数据量、消息生产者和消费者的数量，以及消息处理的延迟等因素
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2024-03-04 06:24:41
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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，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作；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
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2024-04-01 10:53:07
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不同于Redis和MemcacheQ等内存消息队列，Kafka的设计是把所有的Message都要写入速度低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力。实际上，Kafka使用硬盘并没有带来过多的性能损失，“规规矩矩”的抄了一条“近道”。首先，说“规规矩矩”是因为Kafka在磁盘上只做Sequence I/O，由于消息系统读写的特殊性，这并不存在什么问题。关于磁盘I/O的性能，引用一组Kafka官方给出的
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2024-02-22 23:36:48
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前言：最近在做kafka、mq、redis、fink、kudu等在中间件性能压测，压测kafka的时候参考了这篇文章，大家可以借鉴下！一、测试环境测试使用到三台机器，机器配置如下： 共同配置： Intel® Core™ i7-7700 CPU @ 3.60GHz、Cores:4、Threads:2 32GB内存 1000Mb/sec网卡差异化配置 2TB、7200rpm、SATA 3.1, 6.0
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2024-03-01 09:41:11
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1. 批量处理传统消息中间件的消息发送和消费整体上是针对单条的，这样会造成多次网络传输。Kafka是通过将发送到相同partition的数据组装成一个批量消息，然后进行发送，这在前面文章中介绍batch.size参数时提到过，这种方式大大减少了请求的数量，提升了客户端和服务器的性能。2. 客户端优化新版生产者客户端摒弃了以往的单线程，而采用了双线程：主线程负责将消息置入客户端缓存Sender线程负
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2024-02-19 20:00:46
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Kafka特点高吞吐量、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,consumer group 对partition进行consume操作。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
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2024-02-24 06:25:44
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1. 批量处理 传统消息中间件的消息发送和消费整体上是针对单条的，这样会造成多次网络传输。Kafka是通过将发送到相同partition的数据组装成一个批量消息，然后进行发送，这在前面文章中介绍batch.size参数时提到过，这种方式大大减少了请求的数量，提升了客户端和服务器的性能。2. 客户端优化 新版生产者客户端摒弃了以往的单线程，而采用了双线程：主线程负责将消息置入客户端缓存 Sender
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2024-07-18 10:12:50
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近些年，项目中基本是离不开消息队列，消息队列的存在可以给我解决很多问题，特别是在数据量并发很大的情况下，带来的收益是很客观的，因此很多消息队列的框架都创建的出来，比如RabbitMQ，ActiveMQ，Kafka，RocketMQ，每个消息都有优劣，在这里我们只谈论Kafka，因为项目中用到的是Kafka哈哈哈，抱歉哈，目前只能说说Kafka，后面有机会可以说说其他的消息队列，比如RabbitMQ
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2024-03-21 08:57:10
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前言Apache Kafka 最早是由 LinkedIn 开源出来的分布式消息系统，现在是Apache旗下的一个子项目，并且已经成为开源领域应用最广泛的消息系统之一。尤其是做日志中间件。Kafka是一个分布式系统，具备高扩展高吞吐高性能的特性.Kafka的单机吞吐量可达十万级别，时效性是ms级别。对比ActiveMQ吞吐量猜到万级别。在集群维度下，随着topic数量增多，分区数量增多，可以自由往上
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2024-04-03 21:25:53
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Spark streaming 说明文档综述SparkStreaming 是一套框架。 SparkStreaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量，具备容错机制的实时流数据处理。 Spark Streaming 接收Kafka Flume HDFS Kinesis TCP sockets 等来源的实时输入数据，进行处理后，处理结构保存在HDFS，DB ，Dashboard等各
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2023-05-30 23:58:26
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诞生的场景背景Kafka 作为一款明星级产品，能够彻底满足海量数据场景下高吞吐、高并发需求，在短短几年内，已经被阿里、腾讯、百度、字节跳动、Netflix、Twitter 等超一线大厂视为技术核心。然而，技术的世界从没有“三十年河东三十年河西”的说法，夸张地比喻一下：很多技术经常是今天诞生、明天爆火、后天淘汰。Kafka 被誉为消息传递系统之王，它全面具备：高吞吐量、低延迟、容错、持久性、可伸缩性
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2024-05-29 09:17:37
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Redis，它首先是一个内存数据库，其提供的PUB/SUB功能把消息保存在内存中(基于channel)，因此如果你的消息的持久性需求并不高且后端应用的消费能力超强的话，使用Redis PUB/SUB是比较合适的使用场景。比如官网说提供的一个网络聊天室的例子：模拟IRC，因为channel就是IRC中的服务器。用户发起连接，发布消息到channel，接收其他用户的消息。这些对于持久性的要求并不高，使
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2023-07-08 19:32:37
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消费者 rebalance 策略 1.什么是Rebalance重新负载？ Rebalance，即对 Kafka 中的分区进行重新分配的过程。如需详细了解 Kafka 的分区分配策略2.什么时候触发Rebalance操作 当出现以下几种情况时，Kafka 会进行一次重新分区分配操作，即 Kafka 消费者端的 R
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2024-03-21 11:20:01
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Kafka在提高效率方面做了很大努力。Kafka的一个主要使用场景是处理网站活动日志，吞吐量是非常大的，每个页面都会产生好多次写操作。读方面，假设每个消息只被消费一次，读的量的也是很大的，Kafka也尽量使读的操作更轻量化。我们之前讨论了磁盘的性能问题，线性读写的情况下影响磁盘性能问题大约有两个方面：太多的琐碎的I/O操作和太多的字节拷贝。I/O问题发生在客户端和服务端之间，也发生在服务端内部的持
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精选
2016-06-08 15:12:32
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一、测试环境准备Cpu内存硬盘Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz3
原创
2022-01-04 10:53:13
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kafka高性能的原因：1.顺序读写磁盘2.充分利用操作系统页缓存3.零拷贝4.对消息批量读写5.对消息批量压缩：节省网络IO的开销，提高了数据的传输效率6.存储方面通过分区，分段+索引的方式。（1）顺序读写：基于磁盘的随机读写确实很慢，但磁盘的顺序读写性能却很高，一些情况下磁盘顺序读写性能甚至要高于内存随机读写。（Kafka的message是不断追加到本地磁盘文件末尾的，而不是随机的写入，这使得
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2024-03-07 13:49:02
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