前言描述 生产初级，Service服务较少，访问量较少，随着业务量的不断增加，日志量成倍增长，然后就遇到了消息队列redis被充爆，不能满足应用的情况。针对此情况，我们来分析下可用的消息多列。官方推荐消息队列 redis、kafka、rabbitmq。我们现在针对这三种进行比较。从消息订阅模式比较 Redisredis是基于内存的应用，消息都存放在内存中，写入读取速度快，但是受内存容量的限制，容易
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2023-08-10 13:16:11
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正常大家都这么问的，但是实际上应该是想问：kafka和redis queue有什么区别？，因为redis是一个基于内存的kv数据库，而kafka是分布式发布订阅消息系统。两者本身不是同样一个层次的东西。redis中有一个queue的数据类型，用来做发布/订阅系统，这个就可以和kafka进行比较了哈。 一、存储介质不同redis queue数据是存储在内存，虽然有AOF和RDB的持久化方式
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2023-08-15 17:09:23
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前言 高可用需要解决的问题主要有单点故障和大流量。Redis部署架构实现备注单点部署单点启动可能造成单点故障主从复制Slave主动请求，通过RDB同步流量大导致RDB文件过大，同步慢Codis代理模式+主从复制分桶1024个，不支持KEYSRedis Cluster去中心化，客户端分片分桶16384，不支持SELECT，官方出品Codis架构 Codis-HA作为协调者也可能出现单点故障，同样
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2023-05-25 15:35:42
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### Kafka和Redis区别详解
Kafka和Redis是两种常用的开源工具，用于分布式消息传递和缓存存储。它们在实际使用中有着不同的应用场景和特点。下面我将详细介绍Kafka和Redis的区别，并提供代码示例来帮助你更好地理解它们。
#### Kafka vs. Redis
| 特点 | Kafka | Red
原创
2024-05-06 11:52:56
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对比方向概要吞吐量万级的 ActiveMQ 和 RabbitMQ 的吞吐量（ActiveMQ 的性能最差）要比 十万级甚至是百万级的 RocketMQ 和 Kafka 低一个数量级。可用性都可以实现高可用。ActiveMQ 和 RabbitMQ 都是基于主从架构实现高可用性。RocketMQ 基于分布式架构。 kafka 也是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用时
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2023-08-08 11:09:46
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目录前言Redis 很强Redis Can up还有好处总结前言Kafka 多牛啊，老少通吃，风光无限，从业务服务到大数据，无所不能。但，即使它这么牛 x，在不少项目中，依然能看到很多的替代品，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Pulsar 等。等等，先不说这些同质的竞争品。在我见到的很多项目里，经常有一只乱入的消息队列，那就是 Redis。还别说，使用还挺广泛的。是他们傻？还是单纯的水平
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2023-07-28 14:30:59
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文章目录七、Redis7.0 Redis介绍redis支持的数据类型及应用场景redis相比memcached的优势redis配置文件redis单线程？redis常见函数缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透、数据库和缓存的双写一致性问题redis的持久化方式八、Kafka7.0 Kafka 的设计是什么样的7.1 Kafka 如何保证高可用？7.2 kafka 为什么那么快？7.3 Kafka如何保证消
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2024-03-11 09:15:34
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Kafka和Redis是两种极为常见的数据存储和消息队列服务，在现代分布式系统中扮演着至关重要的角色。它们分别有着不同的特性和适用场景，因此在实际开发中需要根据具体需求来选择合适的方案。
首先让我们看一下Kafka和Redis的区别，然后再通过代码示例来展示它们的用法和区别。
| 特性 | Kafka | Redis |
| ------------- |:
原创
2024-05-07 09:47:31
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将异步通信用于微服务时，通常使用消息代理。代理确保不同微服务之间的通信可靠且稳定，确保消息在系统内得到管理和监视，并且消息不会丢失。您可以选择一些消息代理，它们的规模和数据功能各不相同。这篇博客文章将比较三种最受欢迎的经纪人：RabbitMQ，Kafka和Redis。但是首先，让我们了解微服务通信。微服务通信：同步和异步微服务之间有两种常见的通信方式：同步和异步。在同步通信中，调用方在发送下一条消
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2023-08-12 19:22:51
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Redis和Kafka之间的区别在本文中，我们将探讨Redis与Kafka之间的最高差异和性能。Redis： Redis是一个内存中的键值数据存储，也是开源的。它可以非常快地用于缓存会话管理，高性能数据库和消息代理。在存储和多种功能方面，Redis与Kafka有所不同。Apache Kafka： Apache Kafka是一个消息传递系统，它使您可以发布和订阅基于主题和分区的消息流。这样，它类似于
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2023-05-29 16:40:13
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当日志的数量非常多的时候，可能需要引入缓存层作为临时存储数据的地方，防止因为ES处理不过来导致日志丢失的情况。
filebeat支持将日志发送到redis或者kafka作为消息队列缓存。
但是使用了缓存层，就不能使用模版来配置日志收集了。
所以最好日志是json格式
https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/6.6/red
存储介质不同 redis queue数据是存储在内存，虽然有AOF和RDB的持久化方式，但是还是以内存为主。kafka是存储在硬盘上 性能不同 因为存储介质不同，理论上redis queue的性能要优于kafka，但是在实际使用过程，这块体验并不是很明显，通常只有一些高并发场景下需要用redis q
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2021-05-27 14:38:10
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这儿先用一个简单的例子来说明Kafka和Redis之间的区别：老板有个好消息要告诉大家，有两个办法:1.到每个座位上挨个儿告诉每个人。什么？张三去上厕所了？那张三就只能错过好消息了！2.老板把消息写到黑板报上，谁想知道就来看一下，什么？张三请假了？没关系，我一周之后才擦掉，总会看见的！什么张三请假两周？那就算了，我反正只保留一周，不然其他好消息没地方写了redis用第一种办法，kafka用第二种办
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2023-08-20 20:44:01
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跳表被广泛地运用到了各种缓存地实现当中，它的主要优点，就是可以跟红黑树、AVL等平衡树一样，做到比较稳定地插入、查询与删除。理论插入查询删除的算法时间复杂度为O(logN)。什么是跳表链表，相信大家都不陌生，维护一个有序的链表是一件非常简单的事情，我们都知道，在一个有序的链表里面，查询跟插入的算法复杂度都是O(n)。我们能不能进行优化呢，比如我们一次比较两个呢？那样不就可以把时间缩小一半？同理，如
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2024-06-04 10:17:23
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Redis0、参考文章 主从同步 哨兵机制1、Redis持久化方式AOF:将内存中的数据以快照的形式写入磁盘，实际过程中是fork一个子进程来写的，采用的是 copy on write机制
优点：恢复数据速度快， 缺点：时点和时点之间的数据会丢RDB:以文本日志的形式记录Redis处理的每一个写入、更新或者删除操作，可以设置成每秒落一次盘或者每次改动都落盘或者永不
优点：丢失数据少，
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2024-06-09 10:31:00
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第三:Redis 发布订阅除了表示不同的topic 外，并不支持分组，比如Kafka中发布一个东西，多个订阅者可以分组，同一个组里只有一个订阅者会收到该消息，这样可以用作负载均衡。第四:Redis，它首先是一个内存数据库，其提供的PUB/SUB功能把消息保存在内存中(基于channel)，因此如果你的消息的持久性需求并不高且后端应用的消费能力超强的话，使用Redis PUB/SUB是比较合适的使用
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2024-06-28 14:04:30
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作者：otonomo将异步通信用于微服务时，通常使用消息代理。代理确保不同微服务之间的通信可靠且稳定，确保消息在系统内得到管理和监视，并且消息不会丢失。您可以选择一些消息代理，它们的规模和数据功能各不相同。这篇博客文章将比较三种最受欢迎的经纪人：RabbitMQ，Kafka和Redis。但是首先，让我们了解微服务通信。微服务通信：同步和异步微服务之间有两种常见的通信方式：同步和异步。在同步通信中，
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2024-02-05 02:38:25
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kafka和spark总结本文涉及到的技术版本号：scala 2.11.8kafka1.1.0spark2.3.1kafka简介kafka是一个分布式流平台，流媒体平台有三个功能发布和订阅记录流以容错的持久化的方式存储记录流发生数据时对流进行处理kafka通常用于两大类应用构件在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时数据管道构件转换或响应数据流的实时流应用程序kafka的几个概念kafka运行在集群
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2023-08-27 22:00:17
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文章目录一、Kafka和ActiveMQ基本对比二、从消费模式看activemq与kafka三、应用场景总结 我们知道，在大数据开发过程中我们经常会使用到消息队列类型的组件。消息队列中间件主要用来实现异步消息、应用解耦、流量削峰等功能。那么，业务中常见的就是Kafka与ActiveMQ。同为消息中间件，二者的区别究竟在哪里，今天我们就做一个简单的对比。。 一、Kafka和ActiveMQ基本对
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2024-06-24 08:18:01
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redis第5章 stream消费组与kafka的的不同 stream消费组与kafka的的不同 redis前言 ) 前言Redis流中的消费者群体可能在某种程度上类似于基于Kafka（TM）分区的消费者群体，但请注意，实际上，Redis流非常不同。分区只是逻辑的，消息只是放入一个Redis key中，因此不同客户端的服务方式取决于谁准备好处理新消息，而不是从哪个分区客户端读取。例如，如果消费者
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2023-07-28 10:55:41
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