每一个partition目录下的文件被平均切割成大小相等（默认一个文件是500兆，可以手动去设置）的数据文件，
每一个数据文件都被称为一个段（segment file），但每个段消息数量不一定相等，这种特性能够使得老的segment可以被快速清除。
默认保留7天的数据。 每个partition下都会有这些每500兆一个每500兆一个（当然在上面的测试中我们将它设置为了1G一个）的se
Kafka 中文件的布局是以 Topic/partition 为主 ，每一个分区拥有一个物理文件夹，Kafka 在分区级别实现文件顺序写。如果一个 Kafka 集群中有成百上千个主题，每一个主题又有上百个分区，消息在高并发写入时，IO 操作就会显得很零散，效果相当于随机 IO。也就是说，Kafka 在消息写入时的 IO 性能，会随着 topic 、分区数量的增长先上升，后下降。而 RocketMQ
一、消息分区
不受单台服务器的限制，可以不受限的处理更多的数据
并且数据量过大之后，还会分段存储
二、顺序读写
Kafka的消息时存储在磁盘中的文件中的，在写文件时以追加的方式写入，这个顺序读写效率是很高的
效率高主要是和随机读写进行比较，主要是磁盘的寻址过程效率高
磁盘顺序读写，提升读写效率
三、页缓存
页缓存是linux中的
一、KafkaKafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但
数据的顺序性（1）rabbitmq保证数据的顺序性如果存在多个消费者，那么就让每个消费者对应一个queue，然后把要发送 的数据全都放到一个queue，这样就能保证所有的数据只到达一个消费者从而保证每个数据到达数据库都是顺序的。 rabbitmq：拆分多个queue，每个queue一个consumer，就是多一些queue而已，确实是麻烦点；或者就一个queue但是对应一个consumer，
大家好，这是一个为了梦想而保持学习的博客。这个专题会记录我对于 KAFKA 的学习和实战经验，希望对大家有所帮助，目录形式依旧为问答的方式，相当于是模拟面试。前言我们在前面几个文章，知道了 kafka 的生产者 / 消费者的基本原理，这里就让我们来思考一些常见的生产问题，例如标题中的那些。在讨论这些问题之前，我需要强调一下：消息交付是一个端到端的问题，所以我们需要进行全链路的分析和思考才能得到问题
Kafka架构图：1.Kafka的角色：Broker、Producer、Consumer名称解释Broker消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是一个broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群Producer消息生产者，向Broker发送消息的客户端Consumer消息消费者，从Broker读取消息的客户端2.Kafka是磁盘读写为什么比内存快？ 两个名词：Topic &
一、概述Kafka作为一个支持大数据量写入写出的消息队列，由于是基于Scala和Java实现的，而Scala和Java均需要在JVM上运行，所以如果是基于内存的方式，即JVM的堆来进行数据存储则需要开辟很大的堆来支持数据读写，从而会导致GC频繁影响性能。考虑到这些因素，kafka是使用磁盘而不是kafka服务器broker进程内存来进行数据存储，并且基于磁盘顺序读写和MMAP技术来实现高性能。二、
一、Kafka高效读写数据1. 顺序写磁盘Kafka的producer生产数据，要写入到log文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到到600M/s，而随机写只有100k/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。2. 应用PagecacheKafka数据持久化是直接持久化到Pagecache中，这样会产生以下几个好
在Kafka中Partition(分区)是真正保存消息的地方，发送的消息都存放在这里。Partition(分区)又存在于Topic（主题）中，并且一个Topic（主题）可以指定多个Partition(分区)。在Kafka中，只保证Partition(分区)内有序，不保证Topic所有分区都是有序的。所以 Kafka 要保证消息的消费顺序，可以有2种方法：一、1个Topic（主题）只创建
前言Kafka可以说是为分布式而生的一个消息中间件，功能很强大，提到这个，我们可能就会想到消息中间件常提到的几个问题，消费的顺序性、重复消费、消息丢失等问题，接下来我们一一来看。一、消费的顺序性现实场景数据库中的binlog一些业务需要，比如希望把某个订单的数据消费是有顺序的问题描述生产者在写的时候，其实可以指定一个 key，比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一
本文针对解决Kafka不同Topic之间存在一定的数据关联时的顺序消费问题。如存在Topic-insert和Topic-update分别是对数据的插入和更新，当insert和update操作为同一数据时，应保证先insert再update。1、问题引入kafka的顺序消费一直是一个难以解决的问题，kafka的消费策略是对于同Topic同Partition的消息可保证顺序消费，其余无法保
文章目录如何进行顺序消费如何防止重复消费消息发送端保障不重复发送消息消息消费端保障不重复消息总结 如何进行顺序消费首先对于顺序消费我们无法保障全局的顺序消费，只能保障局部的顺序消费，对于RocketMQ来说是保障同一个queue内的消费顺序，对于kafka来说是保障同一个partition内顺序消费。在发送消息时默认会根据发送时设置的key进行计算得到消息应该落在哪个partition或者que
导言作为一个有丰富经验的微服务系统架构师，经常有人问我，“应该选择RabbitMQ还是Kafka？”。基于某些原因， 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确，在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别，但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。不同的场景需要不同的解决方案，选错一个方案能够严重的影响你对软件的设计，开发和维护的能力。第一篇文章介绍了RabbitMQ和Ap
kafka消息顺序保证 kafka分布式的单位是partition，同一个partition用一个write ahead log组织，所以可以保证FIFO的顺序。不同partition之间不能保证顺序。绝大多数用户都可以通过message key来定义，因为同一个key的message可以保证只发送到同一个partition，比如说key是user id，table row id等等，所以同一个u
1.kafka每个节点叫做broker，producer向kafka发送消息时，是将消息发送给指定的topic。同时每个topic下面还细问分partition，具体到每条消息细分到哪个partition，是根据消息的key参数以及配置的partition规则来的，由于多个partition的存在，所以针对同一个topic，其吞吐量更高，并发性也越强
2.partition中消息都
We only live once, and time just goes by.
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2017-05-08 18:10:00
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Kafka session.timeout.ms heartbeat.interval.ms参数的区别以及对数据存储的一些思考在计算机世界中经常需要与数据打交道，这也是我们戏称CURD工程师的原因之一。写了两年代码，接触了不少存储系统，Redis、MySQL、Kafka、Elasticsearch…慢慢地发现背后的一些公共的设计思想总是那么似曾相识，再深究一下，就会发现一些隐藏在这些系统背后的数
在说到消息中间件的时候，我们通常都会谈到一个特性：消息的顺序消费问题。这个问题看起来很简单：Producer发送消息1, 2, 3。。。 Consumer按1, 2, 3。。。顺序消费。但实际情况却是：无论RocketMQ，还是Kafka，缺省都不保证消息的严格有序消费！这个特性看起来很简单，但为什么缺省他们都不保证呢？“严格的顺序消费”有多么困难下面就从3个方面来分析一下，对于一个消息中间件来说
topic: "topic_query_p3r1" 分配了三个partition分区实现顺序性原理：设置相同的key会把消息投递到同一个分区的topic中，再由一个消费者来消费该分区topic。投递顺序消息 同一组行为设置相同的key，会把这组数据投递到同一分区topic中。/**
* 投递顺序性消息，根据用户id做取模推送到不同分区的topic中
*
