1. 批量处理传统消息中间件的消息发送和消费整体上是针对单条的，这样会造成多次网络传输。Kafka是通过将发送到相同partition的数据组装成一个批量消息，然后进行发送，这在前面文章中介绍batch.size参数时提到过，这种方式大大减少了请求的数量，提升了客户端和服务器的性能。2. 客户端优化新版生产者客户端摒弃了以往的单线程，而采用了双线程：主线程负责将消息置入客户端缓存Sender线程负
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2024-02-19 20:00:46
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Kafka配置优化其实都是修改server.properties文件中参数值1、网络和io操作线程配置优化# broker处理消息的最大线程数 num.network.threads=xxx # broker处理磁盘IO的线程数 &n
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2024-04-29 19:11:41
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前言一些常见的原因有：layout 太过复杂，层次过多；UI 上有层叠太多的绘制单元，过度绘制；或者onDraw等方法中过于耗时；CPU 或者 GPU 负载过重；动画执行的次数过多；频繁 GC，主要是内存抖动；UI 线程执行耗时操作；等等；那么究竟要怎么做才能给用户一个良好的UI体验呢？优化界面布局，使界面布局视图扁平化，去除不必要的背景颜色，减少透明色的使用； （尽量减少View在系统
目录1、高可用机制1.2、高可用保障机制1.2.1、消息备份机制1.2.2、ISR1.2.2.1、分区Leader副本的选举1.2.3、消息应答确认机制1.2.4、LEO和HW1.3、故障恢复机制1.3.1、Broker故障恢复分析1.3.1.1、场景一：Broker0与其他Broker断开连接1.3.1.2、场景二：Broker0与ZooKeeper断开连接1.3.2、Controller故障
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2024-03-27 11:20:01
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前文： 作为一款主流ELT工具，比同类数据抽取工具DataX、Sqoop更加强大，可以通过图形化界面直接对接各个数据源，进行任何数据格式的数据转换及处理。一、核心：作业及转换转换（步骤流）：数据输入——处理逻辑——输出专业（工作流）：Start——转换1——转换2——成功/失败——邮件二、简单转换流程1、
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2024-04-02 16:07:29
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Kafka定义：
最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于Hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等Kafka特性：
高吞吐量、低延迟：K
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2024-03-14 07:02:53
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测试方法在其他虚拟机上使用 Kafka 自带 kafka-producer-perf-test.sh 脚本进行测试 Kafka 写入性能尝试使用 kafka-simple-consumer-perf-test.sh 脚本测试 Kafka Consumer 性能，但由于获取到的数据不靠谱，放弃这个测试方法性能数据注：Gzip 和 Snappy 的传输速度 MB/S 是通过压缩
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2024-03-27 15:33:02
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掌握一到两门java主流中间件，是敲开BAT等大厂必备的技能，送给大家一个Java中间件学习路线，助力大家实现职场的蜕变。在消息发送端遇到性能瓶颈时是否有办法正确的评估瓶颈在哪呢？如何针对性的进行调优呢？1、Kafka 消息发送端监控指标其实Kafka早就为我们考虑好了，Kafka提供了丰富的监控指标，并提供了JMX的方式来获取这些监控指标，在客户端提供的监控指标如下图所示： 主要的监控指标分类如
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2024-05-09 19:21:47
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不同于Redis和MemcacheQ等内存消息队列，Kafka的设计是把所有的Message都要写入速度低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力。实际上，Kafka使用硬盘并没有带来过多的性能损失，“规规矩矩”的抄了一条“近道”。首先，说“规规矩矩”是因为Kafka在磁盘上只做Sequence I/O，由于消息系统读写的特殊性，这并不存在什么问题。关于磁盘I/O的性能，引用一组Kafka官方给出的
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2024-02-22 23:36:48
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Kafka的特性：高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作；可扩展性：kafka集群支持热扩展；持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失；容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败
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2024-04-01 10:53:07
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Kafka 是一个高性能、分布式的消息队列系统，优化 Kafka 可以提高其性能和可靠性，以下是一些可能的优化措施：调整 Kafka 集群的配置：可以通过调整 Kafka 的一些配置参数来提高其性能，如调整消息存储的副本数、扩大 Kafka 集群的规模、调整批处理的大小等。合理规划主题和分区：在设计 Kafka 主题和分区时，需要考虑主题的数据量、消息生产者和消费者的数量，以及消息处理的延迟等因素
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2024-03-04 06:24:41
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影响Kafka性能因素 磁盘 ： 影响最大的是生产者。读写速度。 HDD机械（多个分区，多个目录） 内存：消费者性能 网络: 生产者和消费者写入、读取速度 cpu: 压缩，不是kafka首选 ...
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2021-11-03 14:50:00
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1. 批量处理 传统消息中间件的消息发送和消费整体上是针对单条的，这样会造成多次网络传输。Kafka是通过将发送到相同partition的数据组装成一个批量消息，然后进行发送，这在前面文章中介绍batch.size参数时提到过，这种方式大大减少了请求的数量，提升了客户端和服务器的性能。2. 客户端优化 新版生产者客户端摒弃了以往的单线程，而采用了双线程：主线程负责将消息置入客户端缓存 Sender
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2024-07-18 10:12:50
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Kafka特点高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition,consumer group 对partition进行consume操作。可扩展性：kafka集群支持热扩展持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）高并发：支持数千个客
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2024-02-24 06:25:44
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前言：最近在做kafka、mq、redis、fink、kudu等在中间件性能压测，压测kafka的时候参考了这篇文章，大家可以借鉴下！一、测试环境测试使用到三台机器，机器配置如下： 共同配置： Intel® Core™ i7-7700 CPU @ 3.60GHz、Cores:4、Threads:2 32GB内存 1000Mb/sec网卡差异化配置 2TB、7200rpm、SATA 3.1, 6.0
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2024-03-01 09:41:11
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消费者 rebalance 策略 1.什么是Rebalance重新负载？ Rebalance，即对 Kafka 中的分区进行重新分配的过程。如需详细了解 Kafka 的分区分配策略2.什么时候触发Rebalance操作 当出现以下几种情况时，Kafka 会进行一次重新分区分配操作，即 Kafka 消费者端的 R
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2024-03-21 11:20:01
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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是比较合适的使用场景。比如官网说提供的一个网络聊天室的例子：模拟IRC，因为channel就是IRC中的服务器。用户发起连接，发布消息到channel，接收其他用户的消息。这些对于持久性的要求并不高，使
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2023-07-08 19:32:37
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诞生的场景背景Kafka 作为一款明星级产品，能够彻底满足海量数据场景下高吞吐、高并发需求，在短短几年内，已经被阿里、腾讯、百度、字节跳动、Netflix、Twitter 等超一线大厂视为技术核心。然而，技术的世界从没有“三十年河东三十年河西”的说法，夸张地比喻一下：很多技术经常是今天诞生、明天爆火、后天淘汰。Kafka 被誉为消息传递系统之王，它全面具备：高吞吐量、低延迟、容错、持久性、可伸缩性
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2024-05-29 09:17:37
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Spark streaming 说明文档综述SparkStreaming 是一套框架。 SparkStreaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量，具备容错机制的实时流数据处理。 Spark Streaming 接收Kafka Flume HDFS Kinesis TCP sockets 等来源的实时输入数据，进行处理后，处理结构保存在HDFS，DB ，Dashboard等各
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2023-05-30 23:58:26
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前言Apache Kafka 最早是由 LinkedIn 开源出来的分布式消息系统，现在是Apache旗下的一个子项目，并且已经成为开源领域应用最广泛的消息系统之一。尤其是做日志中间件。Kafka是一个分布式系统，具备高扩展高吞吐高性能的特性.Kafka的单机吞吐量可达十万级别，时效性是ms级别。对比ActiveMQ吞吐量猜到万级别。在集群维度下，随着topic数量增多，分区数量增多，可以自由往上
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2024-04-03 21:25:53
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