关于Kafka根据Kafka官方的文档,Kafka可以被认为一个高大上的集群消息中间件,但是读了下以前一个朋友给的部署文档和Kafka的官方的文档。发现Kafka确实不错,真的可以说是集群消息中间件。用topic来进行消息管理,每个topic包含多个part,每个part对应一个逻辑log,有多个segment组成。segment中的消息id由其逻辑位置决定,可以用消息id直接定位到消息的存储位置
与其他MQ相比较,Kafka有一些优缺点,主要如下, 优点: 可扩展。Kafka集群可以透明的扩展,增加新的服务器进集群。高性能。Kafka性能远超过传统的ActiveMQ、RabbitMQ等,Kafka支持Batch操作。容错性。Kafka每个Partition数据会复制到几台服务器,当某个Broker失效时,Zookeeper将通知生产者和消费者从而使用其他的Broker。 缺点: 重复消
转载 2024-05-31 21:17:58
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一、消息的顺序需求:当订单状态发生变化时,把订单状态变化的消息发送给所有关心订单变化的系统;分析:1、消息的顺序:对于同一笔订单来说,状态的变化是有严格的先后顺序的2、吞吐量:像订单的业务,我们希望订单越多越好。订单越多,吞吐量越大rabbitMq:首先,对于发消息,并广播给多个消费者这种情况,RabbitMQ 会为每个消费者建立一个对应的队列。也就是说,如果有 10 个消费者,RabbitMQ
作者 | Alok Nikhil 、Vinoth Chandar Apache Kafka 是最流行的事件流处理系统之一。在这个领域中有许多比较系统的方法,但是每个人都关心的一件事是性能。Kafka众所周知,但现如今它有多快,与其他系统相比又如何?我们决定在最新的云硬件上测试下 Kafka 的性能。为了进行比较,我们选择了一个传统的消息代理 RabbitMQ 和一个基于 Apache Boo
导言作为一个有丰富经验的微服务系统架构师,经常有人问我,“应该选择RabbitMQ还是Kafka?”。基于某些原因, 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确,在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别,但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。不同的场景需要不同的解决方案,选错一个方案能够严重的影响你对软件的设计,开发和维护的能力。第一篇文章介绍了RabbitMQ和Ap
对于吞吐量来说kafka和rocketmq支持高吞吐,activemq和rabbitmq比他们低一个数量级。对于延迟量来说rabbitmq是最低的1.从社区活跃度按照目前网络上的资料,rabbitmq、activemq、zeromq三者中,综合来看,rabbitmq是首选2.持久化消息比较activemq和rabbitmq都支持。持久化消息主要是指我们机器在不可抗力因素等情况下挂掉了,消息不会丢失
转载 2024-05-30 11:44:01
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RabbitMQ是一个消息代理,但是Apache Kafka是一个分布式流式系统。好像从语义上就可以看出差异,但是它们内部的一些特性会影响到我们是否能够很好的设计各种用例。例如,Kafka最适用于数据的流式处理,但是RabbitMQ对流式中的消息就很难保持它们的顺序。另一方面,RabbitMQ内置重试逻辑和死信(dead-letter)交换器,但是Kafka只是把这些实现逻辑交给用户来处理。这部分
# PostgreSQLRedis? 在现代应用程序中,数据库的选择对性能、可扩展性和数据一致性有着决定性的影响。PostgreSQL和Redis是两种广泛使用的数据库系统。但是,它们在设计目的、数据结构和使用场景上有本质的区别,从而导致它们在性能上的差异。本文将探讨这两个数据库的特点,以及它们在不同场景下的性能表现,并提供相关的代码示例和类图、序列图来帮助理解。 ## PostgreS
原创 7月前
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# SparkSQL vs HiveSQL 性能比较 ## 1. 介绍 作为一名经验丰富的开发者,你可能会遇到一个常见的问题:SparkSQL 和 HiveSQL 哪个更快?今天我们就来探讨一下这个问题,并帮助刚入行的小白了解如何比较它们的性能。 ## 2. 流程 首先,让我们来看一下整个比较的流程。我们将分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 创
原创 2024-04-13 06:25:37
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用PHP连mysql和oracle数据库性能比较 用PHP连mysql和oracle数据库性能比较 测试硬件说明: 测试使用的是我的爱机,配置如下: CPU:C433 内存:128M 硬盘:酷鱼2代20G 测试软件说明: WIN32下用的是windows nt server4,sp5,apache 1.3.1
Java和Go语言都是广受欢迎的编程语言,它们在不同的领域有着各自的优势和特点。在这篇博客中,我们将深入比较JDK 21和Go语言,从语言特性、性能、生态系统以及适用场景等方面进行对比,帮助开发者更好地选择适合自己项目的编程语言。1. 语言特性Java/JDK 21:面向对象的编程语言,支持类和接口等面向对象的概念。强大的标准库和第三方库支持,丰富的生态系统。强类型语言,具有丰富的静态类型检查和类
# Swift与Java性能比较指南 在软件开发中,比较不同编程语言的性能是一个重要的话题。对于刚入行的开发者来说,理解如何评估Swift和Java的性能差异并不是一件简单的事情。本文将指导你完成从准备到分析的整个流程,帮助你理解“SwiftJava”这个问题。 ## 过程概述 首先,我们需要明确进行性能比较的步骤。下面的表格展示了整个流程: | 步骤 | 描述 | |------|
原创 10月前
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# Node.js vs Java 性能比较 ## 概述 在这篇文章中,我将向你展示如何比较 Node.js 和 Java 的性能。我们将通过一系列步骤来分析两种语言在执行相同任务时的效率。 ### 步骤概览 | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 编写一个简单的计算程序 | | 2 | 使用 Node.js 实现该程序 | | 3 | 使用 Java 实现该程序
原创 2024-05-23 05:17:12
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话说,UDPTCP? 相信就算不是八股文老手,也会下意识的脱口而出:"是"。 这要追问为什么,估计大家也能说出个大概。 但这也让人好奇,用UDP就一定用TCP?什么情况下用UDP会比用TCP慢? 我们今天就来聊下这个话题。 使用socket进行数据传输 作为一个程序员,假设我们需要在A电
原创 2023-06-12 11:01:28
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monstache同步数据需要MongoDB开启复制集,原理是mongodb复制集会把所有写操作记录在oplog日志文件中,monstache读取日志,把所有的操作同步到ES中。 mongodb复制集节点建议单数,本次我是在一台服务器上创建,一主二从三个节点。双数节点需要配置选举节点,一个复制集最多五十个节点,选举节点最多7个(好像是)1.安装docker#安装 yum install docke
维护的工具和资料有限,因为nosql是属于新的技术,不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。不提供对sql的支持,如果不支持sql这样的工业标准,将产生一定用户的学习和使用成本。不提供关系型数据库对事务的处理。非关系型数据库的优势:1)性能NOSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。2)可扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦
转载 2024-10-21 12:32:53
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1.简介 操作execl最常用的就是easyExcel和POI 场景: (1)数据导出写到excel (2)读excel文件内容到数据库 普及知识点:读写速度:cpu>内存>磁盘2.POI使用 官网:https://poi.apache.org/components/index.html (1).可操作文件类型: (2)导入依赖:<!--xls(03)--> <dep
转载 2024-09-23 14:16:38
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# MongoDBMySQL查询? 在数据库管理系统中,性能是一个非常重要的指标。对于一个应用程序来说,数据库查询的速度往往对整个系统的性能有着直接影响。在选择数据库系统时,很多开发者关心一个问题:MongoDBMySQL查询? ## MongoDB和MySQL的区别 MongoDB是一个非关系型数据库,也被称为NoSQL数据库。它使用文档存储数据,而不是使用传统的行和列的表结构
原创 2024-02-24 06:45:33
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# Hive 并行串行? ## 整体流程 为了解这个问题,我们首先需要了解 Hive 的并行处理和串行处理的概念,以及它们之间的区别。然后我们可以通过实际案例来对比它们的性能表现,从而得出结论。 以下是整个流程的步骤表格: | 步骤 | 操作 | |---|---| | 1 | 创建并行处理的 Hive 表并加载数据 | | 2 | 创建串行处理的 Hive 表并加载数据 | | 3
原创 2024-05-27 05:43:06
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在 Java8 中,Collection 新增了两个流方法,分别是 Stream() 和 parallelStream()。什么是 Stream?在 Java8 之前,我们通常是通过 for 循环或者 Iterator 迭代来重新排序合并数据,又或者通过重新定义 Collections.sorts 的 Comparator 方法来实现,这两种方式对于大数据量系统来说,效率并不是很理想。Java8
转载 2024-09-29 10:09:52
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