首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示。 如果把数据基于磁盘来存储，频繁的往磁盘文件里写数据，这个性能会不会很差？答案是肯定的。实际上Kafka在这里有极为优秀和出色的设计，就是为了保证数据写入性能，首先Kafka是基于操作系统的页缓存来实现文件写入的。Ø 操作系统本身有一层缓存，叫做page cache，是在内存里的缓存，我们也可以称之为os cache，意思就是操
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2024-03-18 11:34:39
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kafka的设计从四方面进行了考量：吞吐量/延时 高吞吐量
消息持久化 高可用
负载均衡和故障转移 高可用
伸缩性 高伸缩性
吞吐量和延时写入消息kafka写入磁盘的速度很快，得益于他对磁盘的使用方式不同。虽然Kafka会持久化所有数据到磁盘，但本质上每次写入操作系统的其实只是把数据写入到操作系统的页缓存，然后由操作系统自行决定什么时候把页缓存数据写回磁盘。
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2024-08-07 08:05:04
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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，如下图所示： 那么在这里我们不禁有一个疑问了，如果把数据基于磁盘来存储，频繁的往磁盘文件里写数据，这个性能会不会很差?大家肯定都觉得磁盘写性能是极差的。但是实际上 Kafka 在这里有极为优秀和出色的设计，就是为了保证数据写入性能，首先 Kafka 是基于操作系统的页缓存来实现文件写入的。操作系统本身
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2024-05-17 15:41:30
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1.动机设计 kafka 初衷，作为统一平台处理大公司的实时数据。所以 必须具有如下特性：支持海量数据高吞吐量低延迟（实时性）支持分区，分布式容错2.持久化kafka 高度依赖 文件系统 存储和缓存消息。通过对磁盘的顺序读写，并借助 OS 层面的 页缓存（page cache），保证优于缓存在内存中或其他结构中。为何使用磁盘效率仍然很高：利用磁盘的顺序读写，操作一个文件，将数据追加到文件的末尾。相
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2024-05-01 20:14:45
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经常有人问的一个问题就是：Kafka broker到底是不是无状态的？网上有这样的说法：正常情况下consumer会在消费完一条消息后线性增加这个offset。当然，consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为offet由consumer控制，所以Kafka broker是无状态的。。。。。。 我猜想作者的意思应该是说：broker不保存消费者的状态。如果从这个
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2024-03-23 12:56:25
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1.动机设计 kafka 初衷，作为统一平台处理大公司的实时数据。所以 必须具有如下特性：支持海量数据高吞吐量低延迟（实时性）支持分区，分布式容错 2.持久化kafka 高度依赖 文件系统 存储和缓存消息。通过对磁盘的顺序读写，并借助 OS 层面的 页缓存（page cache），保证优于缓存在内存中或其他结构中。为何使用磁盘效率仍然很高
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2024-03-15 12:48:30
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页缓存是操作系统实现的一种主要的磁盘缓存，以此用来减少对磁盘I/O的操作。具体来说，就是把磁盘中的数据缓存到内存中，把对磁盘的访问变为对内存的访问。为了弥补性能上的差异 ，现代操作系统越来越多地将内存作为磁盘缓存，甚至会将所有可用的内存用途磁盘缓存，这样当内存回收时也几乎没有性能损失，所有对于磁盘的读写也将经由统一的缓存。当一个进程准备读取磁盘上的文件内容时，操作系统会先查看待读取的数据所在的页（
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2024-03-17 11:51:07
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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？一、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，为了保证数据写入性能，Kafka是基于操作系统的页缓存来实现文件写入的。 操作系统本身有一层缓存，叫做page ca
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2024-02-23 12:25:05
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Kafka 如何优化内存缓冲机制造成的频繁 GC 问题？目录 1、Kafka的客户端缓冲机制 2、内存缓冲造成的频繁GC问题 3、Kafka设计者实现的缓冲池机制4、总结一下 “ 这篇文章，给大家聊一个硬核的技术知识，我们通过Kafka内核源码中的一些设计思想，来看你设计Kafka架构的技术大牛，是怎么优化JVM的GC问题的？1、Kafka的客户端缓冲机制 首先，先得给大家明确一个事情，那就是在客
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2024-04-27 16:54:28
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Kafka的优化建议producer端：设计上保证数据的可靠安全性，依据分区数做好数据备份，设立副本数等。 push数据的方式：同步异步推送数据：权衡安全性和速度性的要求，选择相应的同步推送还是异步推送方式，当发现数据有问题时，可以改为同步来查找问题。flush是kafka的内部机制,kafka优先在内存中完成数据的交换,然后将数据持久化到磁盘.kafka首先会把数据缓存(缓存到内存中)起来再批量
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2024-03-05 19:58:31
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高吞吐低延迟的高并发、高性能的KAFKA原理kafka在大数据领域有着极其广泛的应用。一个配置好的kafka集群能够达到几十万甚至上百万的并发写入。 kafka的这种高性能可以从两个方面来进行描述：写在kafka进行数据写入时，采用 页缓存技术和磁盘顺序写。页缓存技术： 在kafka每次接收到数据都会往上磁盘进行写数据。 但是这样是有一个问题：把数据写入到磁盘上，这样的工作效率是很低的。 在kaf
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2024-03-20 11:14:57
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Kafka 在执行消息的写入和读取这么快的原因，其中的一个原因是零拷贝（Zero-copy）技术，下面我们来了解一下这么高效的原因。传统的文件读写传统的文件读写或者网络传输，通常需要将数据从内核态转换为用户态。应用程序读取用户态内存数据，写入文件 / Socket之前，需要从用户态转换为内核态之后才可以写入文件或者网卡当中。数据首先从磁盘读取到内核缓冲区，这里面的内核缓冲区就是页缓存（PageCa
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2024-07-18 08:15:26
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Kafka之所以快的原因有三个：顺序读写、页缓存、零拷贝。顺序读写Kafka依赖磁盘来存储和缓存消息。 在我们的印象中，磁盘的读写速度会比内存的读写速度慢，但这是在随机读写场景下的比较。 实际上，磁盘的顺序读写能力不容小觑，有测试表明磁盘的顺序读写要比随机读写快将近3个数量级，并且比内存的随机读写也要快。 Kafka在设计时采用了文件追加的方式写入消息，即只能在日志尾部追加新的消息，并且不能修改已
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2024-03-21 11:01:50
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1. 前言前一段时间研究了大规模日志流高吞吐并行存储，通过深入研究Kafka的底层存储机制。我们发现Kafka的Zero-Copy零拷贝技术采用的是Java底层FileTransferTo方法，后期我们尝试了对TransferTo性能及其并行性能进行测试。以及后面在Kafka上面实现了并行TransferTo方法，并应用到了Apache Kafka系统中。2. 消息存储机制Kafka是一个分布式消
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2024-04-19 14:31:34
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Kafka之所以可以实现高吞吐，主要依赖于以下5点:Zero Copy(零拷贝)技术Page Cache(页缓存)+磁盘顺序写分区分段+索引批量读写批量压缩首先说一下零拷贝技术：Zero Copy传统I/O在Linux系统中，传统I/O主要是通过read()和write()两个系统调用来实现的，通过read()函数读取文件到缓存区中，然后通过write()函数将缓存中的数据输出到网络端口。整个过程
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2024-10-20 15:18:11
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传统的主要用于缓存块设备上的数据块，包括文件系统的元数据和数据本身。它的主要目的是提高对块设备的读写性能，减少磁盘I
原创
2024-09-07 15:23:07
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1、Kafka的客户端缓冲机制 首先，先得给大家明确一个事情，那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候，一定是有一个内存缓冲机制的。也就是说，消息会先写入一个内存缓冲中，然后直到多条消息组成了一个Batch，才会一次网络通信把Batch发送过去。整个过程如下图所示： 2、内存缓冲造成的频繁GC问题 那么这种内存缓冲机制的本意，其实就是把多条消息组成一个Batch
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2024-02-26 14:36:45
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目录1、缓存策略2、Kafka特性3、Kafka实时数据缓存4、Kafka的优点5、kafka集群图解6、实时计算架构 1、缓存策略数据分析主要分为离线数据处理和实时数据处理：结构图大致如下： 离线数据处理流程图：一般是对历史数据进行处理 实时数据处理流程图： 由以上两个流程图可以发现，kafka是一种可用于处理实时数据的高吞吐量的分布式发布订阅消息系统：官
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2024-02-27 13:48:46
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MetadataCache 是指 Broker 上的元数据缓存，这些数据是 Controller 通过 UpdateMetadataRequest 请求发送给 Broker 的。换句话说，Controller 实现了一个异步更新机制，能够将最新的集群信息广播给所有 Broker，Kafka 通过异步更新机制来保证所有 Broker 上的元数据缓
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2024-03-21 10:58:58
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kafka + sparkStreaming 有什么好处：1、解耦 2、缓冲 （系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信） kafka消息队列的特点：可靠性保证： 自己不丢数据，消费者不丢数据 消息系统的特点：生产者消费者模式 ，FIFO --partition内部是FIFO的，pa
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2024-04-24 13:01:06
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