问题导读：1、kafka存储文件结构有哪些？2、如何理解Partition 分区存在？3、Segment 存储是什么？4、消费者如何通过 offset 查找 message？一、存储文件结构topic：可以理解为一个消息队列的名字partition：为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker(即服务器)上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 par
转载
2024-03-01 08:42:57
22阅读
目的大家说到kafka，肯定就会想到“快”和“高吞吐量”，特别是吞吐量这一点，好像目标就没有超越kafka的。 本文就是解释了kafka怎么做到“快”和“高吞吐量”。producerproducer客户端有4个跟吞吐量相关的配置：max.in.flight.requests.per.connection，每个连接没有收到响应的最大请求数，默认5。未确认的请求数达到该配置，那么对应的连接就不能再用来
转载
2024-02-25 07:33:44
102阅读
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万。但是很多使用过Kafka的人,经常会被问到这样一个问题,Kafka为什么速度快,吞吐量大；大部分被问的人都是一下子就懵了，或者是只知道一些简单的点，本文就简单的介绍一下Kafk
转载
2024-03-04 22:13:09
87阅读
本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。期待加入IOT时代最具战斗力的团队。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，如有任何学术交流，可随时联系。
概要
性能
吞吐量：broker或者client
转载
2024-03-18 00:02:21
193阅读
Apache Kafka 是当今事件流的事实标准。Kafka 如此成功的部分原因是它能够处理大量数据，每秒吞吐量达到数百万条记录，这在生产环境中并非闻所未闻。Kafka设计的一部分使这成为可能，那就是分区。Kafka 使用分区将数据负载分散到集群中的代理之间，它也是并行性的单元;更多的分区意味着更高的吞吐量。由于 Kafka 使用键值对，因此在同一分区上获取具有相同键的记录至关重要。考虑一个银行应
转载
2024-04-21 18:57:14
44阅读
都说Kafka的吞吐量很大，但是我一直不直到Kafka为何有如此大的吞吐量。最近在看Kafka权威指南，陆陆续续得到了如下结论：1、分区：Kafka支持分区，这样就支持多个生产者和多个消费者同时请求，每个分区在不同的物理节点上，提高了整个broker集群的吞吐；2、不支持针对每一条记录做持久化（rabbitMq支持）：Kafka的持久化策略是针对segment的，通过log.segment.byt
转载
2024-02-08 15:04:30
50阅读
据了解，Kafka吞吐量峰值每秒百万，就算在内存个CPU都不高的情况下，最高可达每秒十万，并且还能做到持久化存储。Kafka如此高吞吐率的原因是什么？1 应用层面的优化使用批次：producer和consumer都使用批次进行读写——避免在网络上频繁传输单个消息带来的延迟和宽带开销；高效压缩：将多条消息压缩在一起，而不是分别压缩每条消息，自带压缩方式：GZIP和Snappy。消息在写入时进行压缩，
转载
2024-03-10 20:51:47
62阅读
Kafka为什么速度快、吞吐量大Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万。但是很多使用过Kafka的人,经常会被问到这样一个问题,Kafka为什么速度快,吞吐量大；大部分被问的人都是一下子就懵了，或者是只知道一些简单的
转载
2024-02-21 21:57:16
157阅读
kafka中有三个特别重要的概念：主题(topic)、分区(partition)和副本(replication)。我们先来看kafka在创建时候的命令bin/kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181 --create --topic t_cdr --partitions 3 --replication-factor 3 从中可以看出创建需要指定四个参数：–zo
转载
2024-02-18 20:36:24
63阅读
配置文件详解kafka分区与groupkafka高吞吐量的奥秘(详解在下面)kafka主要使用了以下几个方式实现了超高的吞吐率 顺序读写kafka的消息是不断追加到文件中的，这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间，只需很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写Kafka官方给出了测试数据(Raid-5，7200rpm)：顺序 I/O: 600M
（1）RabbitMQ的高可用性 RabbitMQ是比较有代表性的，因为是基于主从做高可用性的，我们就以他为例子讲解第一种MQ的高可用性怎么实现。 rabbitmq有三种模式：单机模式，普通集群模式，镜像集群模式 1）单机模式 就是demo级别的，一般就是你本地启动了玩玩儿的，没人生产用单机模式 2）普通集群模式 意思就是在多台机器上启动
转载
2024-09-24 07:51:49
45阅读
1、顺序读写kafka的消息是不断追加到文件中的，这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能，顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间，只需很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写。2、零拷贝Kafka高吞吐量的原因其中有个重要技术就是Zero-Copy(零拷贝)系统调用机制传统的文件拷贝由于应用程序无法直接读取内核空间的数据，如果要读取这些数据，那么必须把数据从读取缓冲区拷贝到应用程序缓冲区用
转载
2024-02-29 18:56:04
46阅读
Kafka架构和使用场景Kafka和主流MQ对比分布式流式处理平台Kafka的特性TopicsDistributionConsumersReplicationKafka整体架构 Kafka和主流MQ对比 由上图可以看到，kafka一开始是不支持事务的，从0.11版本后开始支持，为什么这么厉害的组件一开始不支持事物呢？ 这主要是因为它们的定位不一样，我们思考一个问题，假设公司现在用的是Rabbit
转载
2024-03-18 08:19:55
39阅读
项目背景：两个Kafka消费者群组，消费同样的主题，一个消费者群组消费数据后，发给mqtt服务，供其他应用接收;另一个消费者群组消费数据后，存入mysql数据库。问题描述：提示：这里描述项目中遇到的问题： 在项目中使用Kafka消费者消费数据，并配置了分区再均衡监听器，在日志文件中发现再均衡监听器频繁的输出日志，即频繁发生分区再均衡。而项目已经跑了很久，没有新的消费者加入消费者群组，为何还要频繁进
转载
2024-03-22 10:57:57
41阅读
目录高吞吐量保证机制1. 高性能2.持久性，顺序读写3.零拷贝4.存在多个partition分区5.生产者缓冲区6.生产者数据压缩，节省网络带宽和Kafka存储成本7.分布式相比其他消息中间件的优势文章链接总结，简要回答高吞吐量保证机制1. 高性能单节点支持上千个客户端，百MB/s吞吐，接近网卡的极限2.持久性，顺序读写a.消息直接持久化在普通磁盘上，就是直接append到磁盘里去，这样的好处是直
转载
2024-03-27 15:12:06
98阅读
前言_BenchMarkBenchMark是一个系统性能的测量工具，也可以看做是一种评价方式主要测试负载的执行时间、传输速度、吞吐量、资源占用率等对系统进行性能基准测试后，将得到基准数据作为性能指标的参照物，可以用于以下场景1.任意一项变更为系统产生的影响
修改某项配置参数后（启用某项参数），系统的变化情况
2.系统环境的变更对系统性能产生的影响
3.在相同场景下，不同框架的系统性能表现的差
转载
2024-04-18 13:29:46
267阅读
一、Producer端消息优化Kafka支持使用异步批量的方式发送消息。当Producer生产一条消息时，并不会立刻发送到Broker，而是先放入到消息缓冲区，等到缓冲区满或者消息个数达到限制后，再批量发送到Broker。Producer端需要注意以下参数：acks参数：**表示Producer发送消息后是否需要等待broker的应答。目前提供三个取值，acks=0 表示发送消息后立即返回，不需要
转载
2024-03-21 08:54:50
129阅读
Kafka核心功能即：高性能的消息发送与高性能的消息消费 下载安装包后即可启动Kafka服务器，但是此前需要首先启动Zookeeper服务器，Zookeeper是为Kafka提供协调服务的工具，Kafka内置提供了一个Zookeeper服务器以及一组相关的管理脚本，直接使用该内置Zookeeper即可。 Kafka吞吐量/延时分析吞吐量：某种处理能力的最大值，对于Kafka而言
转载
2024-02-26 23:38:18
114阅读
目录kafka的架构和流程小文件对HDFS影响：解决办法：kafka的架构和流程⾸先Kafka从架构上说分为⽣产者Broker和消费者,每⼀块都进⾏了单独的优化,⽐如⽣产者快是因为数据的批量发送，Broker快是因为分区,分区解决了并发度的问题,⽽且⽂件是采取的顺序写的形式。顺序写就可以有效的减少磁盘寻址的时间其次它还采⽤了分段的概念，就是所谓的Segment，每⼀个Segment⼜包含⼀个索引⽂
转载
2024-04-30 12:25:45
59阅读
“请你解释一下Kafka中的分区分配”，当面试官问你这个问题的时候，你会怎么回答？其实，这道题目里面就暗藏汹涌，因为Kafka中的分区分配在多处出现，而这个问题的表述方式是在潜意识里暗示你回答一种，这样在你自认为很完美的回答完这个问题之后，面试官会冷不丁的来一句：还有呢？ 当你回答完一个点的时候，面试官来一句还有呢，当你再补上一个的时候，他还是会来一句还有呢，就算你又补上第三个的时候，他还是会来一
转载
2024-07-18 10:46:14
10阅读
