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
Kafka的高吞吐率是一个使用起来很不错的性能，其中有如下几点原因： 一、Broker NIO异步消息处理，实现了IO线程与业务线程分离Kafka的网络通信模型是基于NIO的Reactor多线程模型来设计的，这里先引入Kafka源码中注释。An NIO socket server. The threading model is1 Acceptor thread that handles
优势：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：允许集群中节点故障（若副本数量为n,则允许n-1个节点故障）高并发：支持数千个客户端同时读写应用场景：日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种c
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
高吞吐TPS： Broker 端进程或 Client 端应用程序每秒能处理的字节数或消息数。
如下是kafka吞吐量优化
Broker 端参数 num.replica.fetchers 表示的是 Follower 副本用多少个线程来拉取消息，默认使用 1 个线程。如果你的 Broker 端 CPU 资源很充足，不妨适当调大该参数值，加快
有人说：他曾在一台配置较好的机子上对 Kafka 进行性能压测，压测结果是 Kafka 单个节点的极限处理能力接近每秒 2000万 条消息，吞吐量达到每秒 600MB。那 Kafka 为什么这么快？如何做到这个高的性能？本篇文章主要从这 3 个角度来分析：生产端服务端 Broker消费端 先来看下生产端发送消息，Kafka 做了哪些优化？（1）生产端 Producer 
kafka是一个基于zookeeper协调的分布式消息系统，并且有分区，数据多副本存储的特性。最早是由linkedin公司开发。该公司后来将其贡献给Apache基金会，变成了一个优秀的开源项目。kafka可以实时的处理海量的数据来满足业务的场景，比如日志的收集，生产者和消费者等kafka的特性灵活性：kafka集群支持机器和partition的在线扩展高吞吐量：Kafka每秒可以处理几十万条消息持
下面我们使用Python来实现并发的Web Server，其中采用了多进程、多线程、协程、单进程单线程非阻塞的方式。 一、使用子进程来实现并发Web Serverimport socket
import re
import multiprocessing
def handle_request(new_socket):
# 接收请求
recv_msg = ""
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2023-07-04 22:02:28
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#了解Kafka的基本理论同步处理：生产者生产消息发送给消费者，消费者处理消息的量是有一定限度的，比如一次只能处理100条消息队列，当生产者与消费者之间对消息的处理速率不一样时，也就是生产者一次性生产1000条消息给消费者，但是消费者自身处理消息的量是有限度的，这就会造成消息无法及时处理而促成消息堆积，服务崩溃。异步处理：生产者生产消息发送给消费者，消息会经过MQ（消息队列）进行缓存，然后消费者就
Kafka的高吞吐率是一个使用起来很不错的性能，其中有如下几点原因：一、Broker NIO异步消息处理，实现了IO线程与业务线程分离Kafka的网络通信模型是基于NIO的Reactor多线程模型来设计的，这里先引入Kafka源码中注释。An NIO socket server. The threading model is1 Acceptor thread that handles new co
内容梗概：系统缓存+顺序写+批处理+mmap（生产者角度-高并发写入）零拷贝技术（消费者角度-高并发读取）Kafka在生产者写入消息的时候会将数据最终写入磁盘，既然它是基于磁盘读写，那么频繁的IO操作肯定会影响读写的性能，为何会有高性能呢？1.系统缓存+顺序写+批处理+mmap（生产者角度-高并发写入）在这里，Kafka生产者将消息写入各个broker中的时候，并不会直接写入磁盘，会将数据先写入缓
如果我们需要持续地处理大约20万条/秒的消息量，同时还需要保证数据的可用性和冗余，我们应该怎么做呢？最近Tadas Vilkeliskis在自己的博客上发表了一篇题为《数据流基础设施》的文章，分享了他们是如何应对这种场景的。 Tadas Vilkeliskis在文章中提到，他们每秒钟大约会收到来自于世界各地的20万次HTTP请求，这些请求包含了用户的行为信息，平均每一条消息的大小约为0.8KB，
引言在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样，是的，这就是 Kafka 最重要的落地场景。异步解耦：同步调用转换成异步消息通知，实现生产者和消费者的解耦。想象一个场景，在商品交易时，在订单创建完成之后，需要触发一系列其他的操作，比如进行用户订单数据的统计、给用户发送短信、给用户发送邮件等等。
kafka是领英（Linked-in）开源的，承载着领英万亿级/天的消息数量。它具有如下特点：高吞吐量、低延迟、可扩展性、持久性、高容错性、支持高并发。
kafka是领英（Linked-in）开源的，承载着领英万亿级/天的消息数量。具有如下特点高吞吐量、低延迟：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：支持热扩展持久性、可靠性：消息被持久
aiohttp介绍官网上有这样一句话介绍：Async HTTP client/server for asyncio and Python翻译过来就是 基于asyncio和Python实现的异步HTTP客户端/服务器asyncio可以实现单线程并发IO操作。也就是做异步操作。如果仅用在客户端，发挥的威力不大。如果把asyncio用在服务器端，例如Web服务器，由于HTTP连接就是IO操作，因此可以用
在当今互联网时代，高并发web架构是许多公司争相追求的目标，尤其对于一些大型的网站或应用来说，高并发是必须要考虑的问题。在这篇文章中，我将为你介绍如何实现高并发web架构，让你能够更好地理解和应用。
整体流程
下面是实现高并发web架构的整体流程，我们将用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------|
| 1 | 使用负载均衡进行请求分发 |
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?这篇文章我们来详细说一下。欢迎大家关注我，需要更多Java面试资料和学习干货可以关注我的专
大家好，这是一个为了梦想而保持学习的博客。这个专题会记录我对于 KAFKA 的学习和实战经验，希望对大家有所帮助，目录形式依旧为问答的方式，相当于是模拟面试。写在前面在我们基本了解了 kafka 服务端的各个角色以及一些机制之后，在这一小节对 kafka 一些特性进行总结。一、各个特性基础总结1、高并发这个通常是说一个系统能承受大量的连接，已经非常高的并发；在 kafka 中，主要是得益于优秀的网
目录一、场景说明二、服务器台数选择三、磁盘选择四、 内存选择1）堆内存：Kafka堆内存建议每个节点：10G～15G1、在kafka-server-start.sh中修改2、查看kafka进程号 JPS3、根据kafka进程号，查看Kafka的GC情况 4、根据Kafka进程号，查看Kafka的堆内存2）页缓存：五、 CPU选择六、网络选择一、场景说明
100万日活，每人每天
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。那么Kafka的高并发究竟如何实现呢，对于一个新手来说是一脸的茫然，感觉一点都不好用，还不如activemq好用。经过一番实践，终于搞清楚了kafka的并发，这里分享给大家，欢迎批评指正。1、搭建Kafka环境。下载windows版本或linux版本的kafka，我这里的版本是kafka_2.12-2.2.0。这里以windows环境下的为例：下载
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2023-09-17 19:58:45
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