Producer总体结构发送过程直接与具体broker连接进行消息发送分区器，默认使用DefaultPartitioner：有key默认使用hash，除修改分区数量是，可以保证相同key在一个分区；没有key，通过计数%分区数进行循环发送。业务线程通过KafkaProducer.send()方法不断向RecordAccumulator追加消息，当达到一定的条件，会唤醒Sender线程发送Recor
转载
2024-05-31 16:39:12
295阅读
这篇文章来聊一下 Kafka 的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。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?这篇文章我们来详细说一下。页缓存技术 + 磁盘顺序写首先 Kafka 每次接收到数据都会往
转载
2023-12-02 23:05:35
74阅读
上篇博文主要总结了一下elk、基于kafka的zookeeper集群搭建，以及系统日志通过zookeeper集群达到我们集群的整个过程。下面我们接着下面这个未完成的几个主题4.Kibana部署;5.Nginx负载均衡Kibana请求;6.案例：nginx日志收集以及MySQL慢日志收集;7.Kibana报表基本使用; Kibana的部署; Kibana的作用，想必大家都知道了就是一个
转载
2024-10-28 10:44:23
8阅读
消息投递语义（Message delivery semantics）有如下几种可能的消息传递保障：1、At most once：消息可能丢失，但是不会重复。2、At least once：消息不会丢失，但是可能重复。系统保证每条消息至少会发送一次，但在有故障的情况下可能会导致重复发送。3、Exactly once：仅仅一次—这种是人们实际想要的，每条消息只会而且仅会发送一次。这里需要拆开为两个问题
一、异步处理1、异步概念异步处理不用阻塞当前线程来等待处理完成，而是允许后续操作，直至其它线程将处理完成，并回调通知此线程。必须强调一个基础逻辑，异步是一种设计理念，异步操作不等于多线程，MQ中间件，或者消息广播，这些是可以实现异步处理的方式。同步处理和异步处理相对，需要实时处理并响应，一旦超过时间会结束会话，在该过程中调用方一直在等待响应方处理完成并返回。同步类似电话沟通，需要实时对话，异步
转载
2024-10-10 10:54:41
54阅读
消息重复的场景及解决方案
消息重复和丢失是
kafka
中很常见的问题，主要发生在以下三个阶段： 1.
生产者阶段 2. broke
阶段 3.
消费者阶段 1 生产者阶段重复场景 生产发送的消息没有收到正确的broke响应，导致生产者重试。 生产者发出一条消息，broke落盘以后因为网络等种种原因发送端得到一个发送失败的响应或者网络中断，然后
转载
2024-03-06 08:45:45
179阅读
# 如何实现"Hive投递Kafka Java"
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我会在本篇文章中教会你如何使用Java实现Hive数据投递到Kafka的过程。在开始之前，让我们先了解一下整个过程的流程图。
```mermaid
journey
title "Hive投递Kafka Java流程"
section "步骤一" as step1
"连接到Hi
原创
2023-12-18 12:46:03
39阅读
问题用过 group.id 一样的 Consumer，这些 Consumer 属于同一个Consumer Group，组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。当然，每个分区只能由同一个消费组内的一个consumer来消费。那么问题来了，同一个 Consumer Group 里面的 Consumer 是如何知道该消费哪些分区里面
项目介绍及软件功能： Filebeat： 部署在各个应用服务器上收取日志信息，简单过滤信息，推送给kafka（Go语言写的） Kafka：部署集群，可以跟logstach,kibana这些部署在一台上也可以单独部署！它主要负责给ES一个缓冲期，减轻压力！存储filebeat发过来的数据，对磁盘有要求！kafka跟另一个Kafka通信是通过zookeeper的，所以安装Kafka前要先安装zooke
转载
2024-04-18 10:56:53
48阅读
https://www.aboutyun.com/thread-27654-1-1.html https://www.cnblogs.com/bigdatalearnshare/p/13832709.html ...
转载
2021-08-19 15:26:00
100阅读
2评论
相关知识介绍Ubuntu用户1. MySQL初始化注：默认已安装MySQL通过 sudo vim /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf 打开文件
在 [mysqld] 下加入
log-bin=mysql-bin
binlog-format=ROW
server_id=12. 安装部署canal2.1. 下载文件通过如下指令下载并解压wgethttps://githu
转载
2024-07-08 11:09:21
246阅读
1 分布式的3个需求 CAP C: Consistency一致性，所有数据节点上的数据一致性和正确性。 A: Availability可用性，每一个操作总是能够在一定时间内返回结果。 P: Partition Tolerance分区容忍性，，是否可以对数据进行分区。2 两阶段提交协议 2.1 基础 含义: 协调所有分布式原子事务参与者，并决定提交或取消（回滚）的分布式算法。 在两阶段提交协议中，系
文章目录一、准备工作二、channel方法讲解1、queueDeclare2、basicPublish3、basicConsume三、简单模式四、Work模式五、发布/订阅模式六、路由模式七、通配符模式八、总结一、准备工作为了方便后续代码的简洁性以及可读性，我们先准备一个工具类，代码如下：public class RabbitMqUtils {
//创建连接的方法
public s
转载
2024-09-23 17:19:49
187阅读
Kafka中存在大量的延迟操作，比如延迟生产、延迟拉取以及延迟删除等。Kafka并没有使用JDK自带的Timer或者DelayQueue来实现延迟的功能，而是基于时间轮自定义了一个用于实现延迟功能的定时器（SystemTimer）。JDK的Timer和DelayQueue插入和删除操作的平均时间复杂度为O(nlog(n))，并不能满足Kafka的高性能要求，而基于时间轮可以将插入和删除操作的时间复
转载
2024-03-21 10:33:39
43阅读
文章目录概述图解 概述Kafka 的高性能主要依赖于以下几个关键因素:分布式架构:Kafka 采用分布式集群架构,可以水平扩展到上万个节点,支持每秒处理百万级消息。持久化存储:Kafka 使用文件系统持久化存储消息,避免了数据库成为性能瓶颈,大大提高了吞吐量。顺序读写:Kafka 的消息和文件都是顺序读写的,不需要频繁的随机寻址,这种顺序写入的方式非常高效。零拷贝:Kafka 使用 SendFi
转载
2024-03-19 02:33:05
126阅读
本篇博客主要分享通过kafkaStream处理过的数据发送到doris如何处理数据顺序问题业务场景:实时统计快递订单及时揽收率并录入doris数据库先看下大致的数据来源:业务处理逻辑简介:首先先把订单数据和揽收数据发送到kafka的topic中,然后通过kafkaStream提供的各类窗口函数将数据源处理成自己需要的数据类型输出到其他topic中使用doris处理:对于相同的网点ID和揽收时间来说
转载
2024-03-01 16:59:26
58阅读
[TOC]背景对于Kafka这方面的集群了解越发迷茫，结合Kafka 高并发写入数据，自己心里有个疑问：kafka的集群是怎么架构的，分布式存储是什么样的？等等自己会默默的比对一下其它中间件在 集群方面的一致性方面的处理，如ZK的ZAB协议集群内数据一致性的处理；主要特点同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。可进
转载
2024-03-25 08:23:26
101阅读
kafka消息中间件如何实现每秒几十万的高并发写入？1、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。没错，要是真的跟上面那个图那么简单的话，那确实这个性能是比较差的。但是实际上Kafka在这里有极为优秀和出色的设计，就是为
转载
2023-12-12 11:42:05
131阅读
Kafka写入流程：1.producer 先从 zookeeper 的 “/brokers/…/state” 节点找到该 partition 的 leader 2. producer 将消息发送给该 leader 3. leader 将消息写入本地 log 4. followers 从 leader pull 消息，写入本地 log 后 leader 发送 ACK 5. leader 收到所有 I
转载
2023-10-10 22:19:10
329阅读
Kafka消费者以消费者组(Consumer Group)的形式消费一个topic，发布到topic中的每个记录将传递到每个订阅消费者者组中的一个消费者实例。Consumer Group 之间彼此独立，互不影响，它们能够订阅相同的一组主题而互不干涉。生产环境中消费者在消费消息的时候若不考虑消费者的相关特性可能会出现重复消费的问题。在讨论重复消费之前，首先来看一下kafka中跟消费者有关的几个重要配
转载
2023-11-06 17:00:14
391阅读
