Pulsar github 下载地址 https://github.com/apache/pulsar.git那么为什么我们使用Apache Pulsar构建我们的消息服务呢？1.流和队列 一起Apache Pulsar就像两个产品一样。它不仅可以处理像Kafka这样的高速实时用例，而且还支持标准的消息队列模式，例如竞争消费者，故障转移订阅和简单的消息扇出。 Apache Pulsar会自动跟踪主
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2024-03-18 11:11:38
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Pulsar与Kafka一样是分布式消息中间件Pulsar特性：1.线性扩展。能够丝滑的扩容到成百上千个节点(Kafka扩容需要占用很多系统资源在节点间拷贝数据，而Plusar完全不用)2.高吞吐。每秒数百万消息3.低延迟。在大规模的消息量下依然能够保持低延迟(< 5ms)4.持久化机制。Plusar的持久化机制构建在Apache BookKeeper之上，提供了写与读之前的IO隔离5.基于
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2024-03-15 09:47:16
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Pulsar是一款分布式发布/订阅消息平台，近两年非常火，被称为下一代的消息流平台，大有取代Kafka的势头。今天我们就来比较一下Pulsar跟Kafka。历史背景Pulsar源自Yahoo，于2016年开源并捐献给Apache基金会，并在2018年9月升级成为Apache顶级项目。Kafka最初由Linkedin开发，并于2010年贡献给了Apache基金会，之后成为Apache顶级项目。架构K
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2024-07-17 06:18:49
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Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点？特性ActiveMQRabbitMQRocketMQKafka单机吞吐量万级，比 RocketMQ、Kafka 低一个数量级同 ActiveMQ10 万级，支撑高吞吐10 万级，高吞吐，一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景topic 数量对吞吐量的影响 topic 可以达到几百
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2024-09-27 19:26:27
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netty介绍在上一个中，我介绍了Netty用作Web服务器。 该示例运行良好……只要需要广播服务器即可。 大多数情况下不是很有用。 更有可能的是，每个客户端仅接收针对他们的数据，并保留了特殊情况下的广播，例如“服务器在15分钟内停机！” 关于该特定服务器示例的另一件事是，一切都是独立的。 例如，单片应用程序很好，但是在当今环境中，分布式微服务要好得多。 可伸缩性和可靠性至关重要。
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2024-05-05 08:50:11
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谢邀。首先我比较同意 @Alex 的观点。另外如果方便的话可以把这张图的出处发一下~~关于exactly-once语义(下称EOS)，有太多的误解甚至是“歪曲”了，很多框架(也包括Kafka Streams:-)都宣称自己实现了与Kafka的exactly once语义。实际上，在KIP-98引入之前，这几乎是不可能的。KIP-98正式引入了幂等性producer和事务才使得流处理框架+Kafka
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2023-09-27 17:02:31
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7月25日，阿里云消息队列 Kafka正式商业化。在全面兼容Apache Kafka生态的基础上，消息队列Kafka还具备了超易用，超高可用可靠性，扩缩容不操心，全方位安全诊断，数据安全有保障的特点，彻底解决Apache Kafka稳定性不足的长期痛点。阿里云消息队列 Kafka的正式商业化，进一步提升了 Kafka 对大数据生态的价值，提高了开发者在大数据生态下的开发效率。据介绍，阿
在双十一过程中投入同样的硬件资源，Kafka搭建的日志集群单个Topic可以达到几百万的TPS，而使用RocketMQ组件的核心业务集群，集群TPS只能达到几十万TPS，这样的现象激发了我对两者性能方面的思考。温馨提示：TPS只是众多性能指标中的一个，我们在做技术选型方面要从多方面考虑，本文并不打算就消息中间件选型方面投入太多笔墨，重点想尝试剖析两者在性能方面的设计思想。1、文件布局1.1Kafk
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2021-06-06 11:42:29
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在官方文档详细列出了kafka-python的API接口https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/apidoc/KafkaConsumer.html对于生成者我们着重于介绍一个send方法，其余的方法提到的时候会说明，在官方文档中有许多可配置参数可以查看，也可以查看上一篇博文中的参数。#send方法的详细说明，send用于向主题发送信息
send(
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2024-09-22 20:52:09
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最全MQ消息队列有哪些？目前在业界有哪些比较知名的消息引擎呢？如下图所示这里面几乎完全列举了当下比较知名的消息引擎，包括： ZeroMQ 推特的Distributedlog ActiveMQ：Apache旗下的老牌消息引擎 RabbitMQ、Kafka：AMQP的默认实现。 RocketMQ Artemis：Apache的ActiveMQ
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2024-09-08 23:41:02
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在双十一过程中投入同样的硬件资源，Kafka 搭建的日志集群单个Topic可以达到几百万的TPS，而使用RocketMQ组件的核心业务集群，集群TPS只能达到几十万TPS，这样的现象激发了我对两者性能方面的思考。温馨提示：TPS只是众多性能指标中的一个，我们在做技术选型方面要从多方面考虑，本文并不打算就消息中间件选型方面投入太多笔墨，重点想尝试剖析两者在性能方面的设计思想。1、文件布局1.1 Ka
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2021-06-07 11:01:53
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Kafka和RabbitMQ都是流行的消息中间件系统，用于实现分布式系统中的消息传递。它们有一些相同点和不同点，下面是它们的主要相同点和不同点：相同点：消息传递：Kafka和RabbitMQ都支持异步消息传递，可以在分布式系统中传递消息。可靠性：两者都提供了持久化机制，保证消息的可靠性传递。高吞吐量：Kafka和RabbitMQ都具有高吞吐量的特性，能够处理大量的消息。可扩展性：两者都支持水平扩展
一.介绍pika 的单线程的性能肯定不如redis, pika是多线程的结构, 因此在线程数比较多的情况下, 某些数据结构的性能可以优于redispika 肯定不是完全优于redis 的方案, 只是在某些场景下面更适合. 所以目前公司内部redis, pika 是共同存在的方案, DBA会根据业务的场景挑选合适的方案1.1 redis大容量问题：恢复时间长：我们线上的redis 一般同时开启rdb
目录 背景1：scala版本2：pyspark版本注意：以下都是采坑点RabbitMQ启用MQTT功能背景平常我们会实时监听kafka的数据，并且与流处理框架比如sparkstreaming和flink进行连接进行消费处理，这一套非常成熟且有官方工具包。但是目前有业务场景需要接收rabbitmq的数据，这就比较麻烦了，因为不想kafka有直接的kafkautils能创建流。在sspark
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2024-06-13 19:03:07
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关于ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ、Kafka一些总结和区别
消息队列
为什么写这篇文章?博主有两位朋友分别是小A和小B:小A，工作于传统软件行业(某社保局的软件外包公司)，每天工作内容就是和产品聊聊需求，改改业务逻辑。再不然就是和运营聊聊天，写几个SQL，生成下报表。又或者接到客服的通知，某某功能故障了，改改数据，然后下班部署上线。每天过的都是这种生活，技术零成长。小B，工
- [3.1 Kafka](#31__Kafka_52)
+ [四、总结与展望](#_59)一、系统设计与组件构成1.1 RocketMQRocketMQ的系统设计更偏向于队列模型，提供了丰富的消息队列语义，如顺序消息、事务消息和定时消息等。它主要由NameServer、Broker、Producer和Consumer组成。NameServer负责服务注册与发现，Broker负责存储消息，Prod
在双十一过程中投入同样的硬件资源，Kafka 搭建的日志集群单个Topic可以达到几百万的TPS，而使用RocketMQ组件的核心业务集群，集群TPS只能达到几十万TPS，这样的现象激发了我对两者性能方面的思考。
温馨提示：TPS只是众多性能指标中的一个，我们在做技术选型方面要从多方面考虑，本文并不打算就消息中间件选型方面投入太多笔墨，重点想尝试剖析两者在性能方面的设计思想。
目录1 MQ面试1.1 问题引入1.2 面试题剖析1.2.1 为什么使用消息队列1.2.1.1 解耦1.2.1.2 异步1.2.1.3 削峰1.2.1.4 消息总线1.2.1.5 延时任务1.2.1.6 广播消费1.2.1.6.1 消息推送1.2.1.6.2 缓存同步1.2.1.7 分布式事务1.2.1.7.1 传统XA事务方案：性能不足1.2.1.7.2 基于普通消息方案：一致性保障困难1.2.
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2024-10-11 16:19:52
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随着互联网的高速发展，用户规模与业务并发量开始急剧增加，海量的请求需要接收和存储，业务需要中间件来实现削峰填谷；业务也在不断发展，企业内部的系统数量也在不断地增长，不同语言开发出来的系统需要统一的事件驱动；大数据、AI已经成为很多业务中不可或缺的技术，它们都需要统一的数据源。越来越多的场景离不开消息队列，稍具规模的业务，消息队列都是“标配”。有的人可能会问，现在消息队列已经非常成熟了，我们可以使用
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2024-08-07 10:28:59
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前段时间浪尖推荐过一套奈学的pulsar课程，很多粉丝问浪尖pulsar到底值不值得学习，会不会替代kafka。浪尖个人2018年的时候就接触了pulsar，而且贡献了一点点代码到社区里，解决了一个和flink整合的bug。今天是整理一篇文章来简单介绍下pulsar。1. pulsar的架构首先，我们先看下pulsar官网给出的pulsar架构，如下图：从架构图中，pulsar集群主要四大模块：1
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2024-05-15 02:44:46
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