目录前言课程内容一、Kafka的Log日志梳理1.1 Topic下的消息是如何存储的？1.1.1 log文件追加记录所有消息1.1.2 index和timeindex加速读取log消息日志1.2 文件清理机制1.3 Kafka的文件高效读写机制1.3.1 Kafka的文件结构1.3.2 顺序写磁盘1.3.3 零拷贝1.4 合理配置刷盘频率1.5 客户端消费进度管理二、Kafka生产调优实践2.1
操作日志操作日志就是记录用户请求了什么接口，干了啥事儿。常见且简单的实现就是通过spring的aop + 自定义注解完成。在HandlerMethod方法上标识自定义注解，在注解上设置一些自定义的基本属性，例如字符串属性 operation: “删除了用户信息”。 在Aop切面中，获取到这个注解，读取到预定义的信息，配合当前用户的Token，那么就确定了执行操作的用户和执行的操作。就可以创建一条“
在前面几章说了下面几种访问节点的方法：1.查询方式 ： 这种耗资源2.中断方式： 只要按键没有按下，read就不会返回3.poll方式：在指定的时间内，如果按键没有按下会返回在上面几种方法中，都是应用程序主动的取read。那么有没有一种方法，由驱动去提醒应用程序呢？有，这就是异步通知机制，它是使用signal来实现的。先做一个实验,看看进程间是如何发信号的。#include <stdio.h
Kafka的消息丢失场景和保证消息无丢失1-生产者丢失数据的情况目前 Kafka Producer 是异步发送消息的，也就是说如果你调用的是 producer.send(msg) 这个 API，那么它通常会立即返回，但此时你不能认为消息发送已成功完成。如果用这个方式，可能会有哪些因素导致消息没有发送成功呢？其实原因有很多，例如网络抖动，导致消息压根就没有发送到 Broker 端；或者消息本身不合格
，下面我们就来看看如何解决才能最大限度的保证消息不丢失。 Producer 端解决方案 在剖析 Producer 端丢失场景的时候， 我们得出其是通过「异步」方式进行发送的，所以如果此时是使用「发后即焚」的方式发送，即调用 Producer.send(msg) 会立即返回，由于没有回调，可能因网络原因导致 Broker 并没有收到消息，此时就丢失了。&n
Flume简介以及安装Flume是一个分布式的对海量日志进行采集，聚合和传输的系统。Flume系统分为三个组件，分别是source,sink,channel：source表明数据的来源，可能来自文件，Avro等，channel作为source和sink的桥梁，作为数据的临时存储地，channal是一个完整的事务,这一点保证了数据在收发的时候的一致性，支持的类型有: JDBC channel , F
消息丢失/重复消费的场景：提交消息失败使用producer.send(msg)提交消息。因为没有回调结果，这时可能消息broker因为网络波动并没有收到，此时消息就丢失了。所以建议使用有回调函数的producer.send(msg,callback)。自动提交offset。可能你使用了多线程处理消息并且是自动提交。如果某个线程处理失败，并且没有显示地通知那么自动提交后就会丢失消息。Broker端丢
为什么mq会产生消息顺序问题产生背景：消费者集群Mq服务端是集群单个消费者情况下，mq的队列会根据先进先出的原则，消费的顺序是不会被打乱的。但是当我们的生产者往同一个队列存放的消息的行为不统一，可能会存在消息顺序的问题。为什么多个mq服务端（broker），单个消费者消费消息会存在消息顺序问题？ 答：因为我们的投递消息分别存放在多个不同的broker存放，单个消费者获取所有的broker建立长连接
CentOS安装及部署EFK（版本7.3）
最近发现自己的文章居然被嫖了，特此附上原文： 这篇主要安装，和搭建环境，使用见：EFK的配置及使用（7.3） 至于为什么要用EFK可以参考我的另一篇主流日志对比文档：主流日志管理解决方案对比统一日志管理系统安装java这里注意安装的jdk版本，由于最新版EFK必须是java 8以上，所以这里安装了java12，java12已经没有jre和jdk合二为一。
kafka 核心概念message：Kafka 中的数据单元被称为消息，也被称为记录，可以把它看作数据库表中某一行的记录Message由offset来表示它在这个partition中的偏移量，这个offset不是该Message在partition数据文件中的实际存储位置，而是逻辑上一个值，它唯一确定了partition中的一条Messagemessage 中存储信息：offset,message
小时候就特别喜欢龙系精灵，特别是乘龙，后来才知道只是冰水。。。尴尬。 在宠物小精灵中，乘龙一直是训练家的载人伙伴，和我们下面的MQ好像有几分相似呢~~
前言MQ,全称消息队列，现在市面上有很多种消息队列，像大家耳熟能详的RabbitMQ,RocketMQ,Kafka等等，接下来为大家详细的介绍消息队列。使用场景俗话说的好，多用多错，不能为了技术而技术，要结合实际的业务场景使用合适的技术。
一. Kafka数据乱序处理 在介绍Kafka数据乱序处理之前，我们先来了解一下Kafka的基本原理。Kafka是一种分布式流媒体平台，它将消息以topic的方式进行分类管理，生产者能够将消息发送到指定的topic中，消费者能够从指定的topic中读取消息。Kafka将消息以分区的方式进行存储，每个分区中的消息有一个唯一的offset标识，消费者可以根据offset来消费分区中的消息。 1数据乱序
文章目录幂等性要解决的问题？Kafka 是怎么保证幂等性的？开启幂等性配置Kafka幂等性的局限性事务 kafka默认情况下，提供的是至少一次的可靠性保障。即broker保障已提交的消息的发送，但是遇上某些意外情况，如：网络抖动，超时等问题，导致Producer没有收到broker返回的数据ack，则Producer会继续重试发送消息，从而导致消息重复发送。如果我们禁止Producer的失败重试
文章目录1.消息系统消息队列发布订阅模式kafka架构一致性原则消费者分配策略文件存储结构常见问题2.安装配置Kafka常用操作3.开发环境API1.ProducerAPI：在windows端发送消息，指定partition接收2.ConsumerAPI：在Linux端发送数据到指定partition，windows端接收 1.消息系统消息队列异步通信实现削峰操作解决生产者，消费者处理消息不一致
昨天回到家里，看到出版社发来的新书。奋斗了半年多，终于看到辛勤劳动的成果了。
新书的资料如下：
书名：网络工程师考试辅导
ISBN：978-7-302-20853-2
字数：1173千字
页数：793页
开本：16
价格：79元
封面采用清华大学出版社软考系列书籍的统一样式，封面正中用黄色字体标明“根据2009版大纲编写”。
原创
2009-09-04 09:17:04
939阅读
参考文档http://kafka.apachecn.org/https://www.jianshu.com/p/18d03c6b2931https://www.jianshu.com/p/23c678e39162概念简介Kafka有四个核心的API:The Producer API 允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个Kafka topic.The Consumer API 允许一个应
消息格式消息由一个固定长度的头部和可变长度的字节数组组成。头部包含了一个版本号和CRC32校验码。 [plain] view plaincopyprint?/*** 具有N个字节的消息的格式如下** 如果版本号是0** 1. 1个字节的 "magic" 标记** 2. 4个字节的CRC32校验码** 3. N - 5个字节的具体信息** 如果版本号是1** 1. 1个字节的 "
转载
精选
2016-06-08 15:16:06
1278阅读
我们无法保证 Kafka 消息不丢失，只能保证某种程度下，消息不丢失。从严重程度依次为：Kafka 宕机、服务器宕机、机房地震、城市毁灭、地球毁灭。如果是金融类型或者国民级别的应用，那么需要考虑机房地震以上级别的可靠性级别，否则一般考虑到服务器宕机这个维度就可以了。对于机房地震级别以上的情况，大多数都是需要做异地多活，然后做好各地机房数据的实时同步。 Kafka 来说，其整体架构可以分为
文章目录消费者组特性消费者组位移管理消费者组的重平衡重平衡时机重平衡策略Rebalance注意事项（弊端）避免 Rebalance位移概述位移主题位移主题消息格式位移主题的创建位移主题的使用位移主题消息删除策略位移提交自动提交手动提交CommitFailedException异常异常场景多线程开发Kafka Java Consumer 设计原理多线程方案多个线程同时消费 + 逻辑处理单个或多个线
高可靠1、ACK机制 如果我们要往 Kafka 对应的主题发送消息，我们需要通过 Producer 完成。前面我们讲过 Kafka 主题对应了多个分区，每个分区下面又对应了多个副本；为了让用户设置数据可靠性， Kafka 在 Producer 里面提供了消息确认机制。也就是说我们可以通过配置来决定消息发送到对应分区的几个副本才算消息发送成功。可以在定义 Producer 时通过 acks 参数指定
