字节跳动，青训营社区课程，2h如何使用Kafka一、是什么基本概念Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue）Kafka：分布式时间流平台，用于高性能数据管道、流分析、数据集成、关键任务应用MQ的两种模式（1）点对点模式：producer往MQ写入数据，consumer去MQ中消费，消费完后，给MQ一个状态，MQ根据这个状态delete 消息（2）发布/订阅
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2024-03-29 08:51:35
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前言写这篇文章的起因是由于之前的一篇关于Kafka异常消费，当时为了解决问题不得不使用临时的方案。总结起来归根结底还是对Kafka不熟悉导致的，加上平时工作的需要，之后就花些时间看了Kafka相关的资料。何时使用MQ谈到Kafka就不得不提到MQ，是属于消息队列的一种。作为一种基础中间件在互联网项目中有着大量的使用。一种技术的产生自然是为了解决某种需求，通常来说是以下场景：
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2024-03-22 09:51:07
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1，消息中间件（MQ）关注于数据的发送和接收，利用高效可靠的异步消息传递机制集成分布式系统。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。功能项Kafka(1.1.0版本)RabbitMQ(3.6.10版本)RocketMQ(4.2.0)单机吞吐量10w级，支持高吞吐万级10w级消息可靠性经过参数优化配置，做到0丢失基本不丢经过参数优化配置，做到0丢失优先级队列不支持支持，
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2024-04-01 14:17:27
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### 使用MQ和Kafka实现消息传递
#### 1. 流程概述
下面是使用MQ和Kafka实现消息传递的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建消息队列（MQ） |
| 2 | 发送消息到MQ |
| 3 | 从MQ消费消息 |
| 4 | 将消息发送到Kafka |
| 5 | 从Kafka消费消息 |
####
原创
2024-05-17 14:05:34
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思维导图前言在很多业务情况下，我们都会在系统中加入redis缓存做查询优化。如果数据库数据发生更新，这时候就需要在业务代码中写一段同步更新redis的代码。这种数据同步的代码跟业务代码糅合在一起会不太优雅，能不能把这些数据同步的代码抽出来形成一个独立的模块呢，答案是可以的。架构图canal是一个伪装成slave订阅mysql的binlog，实现数据同步的中间件。上一篇文章我已经介绍了最简单的使用方
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2024-10-08 11:00:43
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# Kafka 吃透MQ
## 简介
Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息队列系统，用于处理大规模的实时数据流。它具有可扩展性强、持久性高、可靠性强等特点，被广泛应用于日志收集、实时流分析、消息系统等场景。
在本文中，我们将深入探讨 Kafka 的原理和使用方式，并通过代码示例展示其基本用法。
## Kafka 的基本概念
在开始之前，我们需要了解 Kafka 的一些基本概念。
##
原创
2024-01-12 21:19:00
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Why kafka消息队列的作用：异步、削峰填谷、解耦中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用 RabbitMQ （开源、社区活跃）是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用 RocketMQ（Java二次开发） 是很好的选择。如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝
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2024-10-17 20:28:12
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Kafka和RabbitMQ的区别:RabbitMQ 有这么个特性，它在官方文档就声明了自己是不保证多线程消费同一个队列的消息，一定保证顺序的。而不保证的原因，是因为多线程时，当一个线程消费消息报错的时候，RabbitMQ 会把消费失败的消息再入队，此时就可能出现乱序的情况。用 RabbitMQ，出现了三个问题：为了实现发布订阅功能，从而使用的消息复制，会降低性能并耗费更多资源多个消费者无法严格保
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2024-04-09 15:30:13
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目录一、为什么选择Kafka开始？二、Kafka三、Kafka的消息模型 一、为什么选择Kafka开始？MQ的本质就是“一发一存一消费”。 1. Kafka和RocketMQ是目前最热门的两种消息中间件，应用最广泛。 2. 从MQ的历程来看，Kafka比RocketMQ更早诞生，并且阿里团队在实现RocketMQ，充分借鉴了Kafka的设计思想。 3. Kafka其实
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2024-03-16 01:00:02
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消息中间件，MQ message queue 一般在比较复杂的软件设计中会引入消息中间件来进行相关功能的支撑，那么消息中间件的作用是什么？一般主流经常使用的kafka和rabbitmq二者有什么区别，在我们项目中何时该使用kafka，何时使用rabbitmq? MQ的原始概念其实可以理解为如下流程： 生产者发送消息到MQ -> MQ保存消息 -> 消费者消费消息 后面各个厂商在这上面扩
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2024-04-04 19:20:04
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Kafka 的工具和编程接口Kafka 的工具Kafka 提供的工具还是比较全的，bin/ 目录下的工具有以下一些，bin/connect-distributed.sh bin/kafka-consumer-offset-checker.sh bin/kafka-replica-verification.sh bin/kafka-verifiable-producer.sh
b
①RabbitMQ： RabbitMQ 是使用 Erlang 编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP，SMTP，STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发同时实现了 Broker 构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持②Redis：
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2024-05-16 11:09:40
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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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一、目录1、MQ基础概念2、Kafka数据存储设计3、Kafka生产者设计4、Kafka消费者设计5、Kafka提交与移位6、Kafka消息保留策略二、MQ概念 MQ 是message queue ,消息队列，也叫消息中间件。消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问
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2024-05-28 13:52:31
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一、rabbitmq和kafka区别1、架构rabbitmq遵循AMQP协议，以broker（exchange、binding,queue）为中心，有消息确认机制（confirm）,生产者发消息，broker就返回确认。queue消息推送至消费者。kafka遵循MQ协议，以consumer为中心，批量拉取消息。没有消息确认机制。2、吞吐量kafka高吞吐量，批量处理。rabbitmq支持事务，可靠
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2024-02-25 08:28:19
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起最近对MQ（消息队列中间件）很感兴趣，既然感兴趣那就上手了解喽。要说MQ中流行的应该就是RabbitMQ和Kafka了，综合对比之下（具体对比方法请参考掷硬币）我选择了Kafka，决定从哪里下手后第一步就是搭建环境了，于是就有了这篇帖子。简在这篇帖子中我将详细讲述如何从零开始在Linux下搭建Kafka，以及在搭建Kafka环境前的准备工作。述准备工作本文中我使用的Linux版本是Ubuntu1
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2024-09-18 08:36:01
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电商秒杀系统设计：秒杀系统分为2个部分，一个是静态的HTML等内容，另一个参与秒杀的Web后台请求接口。静态HTML等内容，直接上cdn，压力一般不会大，瓶颈基本在后台请求接口上，必须能够支持高并发请求。高并发下的数据安全问题：假设只剩下一件商品情况，高并发请求导致多让一个人获得了商品。1.悲观锁在修改数据的时候，采用锁定状态，排斥外部请求的修改。遇到加锁的状态，就必须等待。在“高并发”场景下，会
1消息队列介绍首先举个收快递的栗子，传统的收快递，快递小哥把我们的快递送到我们的手里。他需要什么条件嗯？快递小哥有时间送，我们有时间取，快递小哥和我们约定一个时间地点。但是嗯。快递小哥有那么多的快递需要送，可能送我快递的时候，我不在家，可能我在家的时候，快递小哥送其他的地方的快递。所以嗯，这个时候，要么就是坐在家里等快递，要么就只能从新约个时间点在送。那怎么办去避免这个情况嗯？于是嗯快递柜出现了。
重新理解通信模型每个框架都有自己的通信模型，用于处理网络事件。只是不同的框架依据自身的侧重点，对网络通信的要求和实现方式不一样。我们的网络通信模式发展历程：单线程：一次只能处理一个请求，其他请求阻塞，处理效率低；多线程：一个请求一个连接，大量的创建线程，带来线程切换和维护问题，系统复杂度高；线程池：线程复用，线程管理，但是线程池资源有限，也有线程等待问题。Reactor：现代高性能网络 IO 模式
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2024-09-27 14:20:06
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1、概述什么是消息队列？消息队列，一般简称为MQ(Message Queue)。消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中。
把数据放到消息队列叫做生产者。从消息队列里边取数据叫做消费者。消息队列有什么使用场景？解耦。消费者不需要直接调用生产者的接口，而是通过消息队列获取。异步。不同的应用可以异步的从消息队列中获取数据，而不必要顺序执行。削峰。如果请求的峰值太大，按服务器的处理能力消费数据，
