Master-Slave：
读写分离，save复制master的数据。同步复制：保证了强一致性但是会影响高可用性，因为写入的时候要保证slave都写入了才能返回告诉生产者数据写入成功，如果slave过多就是时间过长。异步复制：数据写入master之后不要求所有的slave都写入就返回生产者写入成功，然后由slave异步的同步，同步过程既可以是master去推也可以是slave去拉，master不需
通过kafka发送消息 我们使用阻塞队列发送消息系统。 阻塞队列是java自带API 通过put和take阻塞 生产者 一个生产者，一个消费者Kafka入门http://kafka.apache.org消息持久化，将消息用就的存放在硬盘中。而不是简单的存放到内存中。硬盘比内存价格低，能存放的内容多。硬盘的顺序读取比内存的随机读取要高。 kafka是发布订阅模式。 Broker：Kafka集群的服
1. 简单请求，异步Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSeri
今天测试环境出现了一个Kafka发送消息的问题，排查了好长时间才解决，记录一下问题症状测试环境突然出现发送Kafka消息失败的错误，错误截图如下：在网上查一下，很多人都说是Kafka服务端和客户端的版本不兼容导致了报错，于是朝着这个方向去排查问题服务端版本确认找运维的同学确认是否动过服务端的Kafka版本，因为之前一直正常运行了很长时间，今天突然出现了这个问题，肯定是有人动过什么东西。 运维的同学
我花了很多时间来解释消息队列和事件流系统之间的区别。消息队列系统(如IBM MQ)和事件流系统(如Apache Kafka)之间的最大区别在于流历史的概念。本质上，在事件流系统中，事件流中的历史事件在被使用时不会立即删除。他们呆在。还有一个主要的区别，那就是交易。事务基本上是一种跨资源保持一致性的方法。在事务系统中，保持事物一致性的硬逻辑是基础设施的一部分，而不是应用程序的一部分。应用程
前言安装Java环境在oracle官网下载jdk1.8 ，官网地址https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8。上传JDK下载完成后上传到用户根目录并重命名为jdk.tar.gz：sudo mkdir -p /opt/jdktar -xf jdk.tar.gz -C /opt/jdk配置环境变量echo "" >>
生产者API文档http://kafka.apache.org/10/javadoc/index.html?org/apache/kafka/clients/producer/KafkaProducer.html.版本说明 Kafka 0.10.0.0 及以后的版本，对生产者代码的底层实现进行了重构。katka.producer.Producer类被org.apache.kafka.clients
Kafka 第三章，第四章阅读笔记Kafka 发送消息有三种方式：不关心结果的，同步方式，异步方式。Kafka 的异常主要有两类：一种是可重试异常，一种是无需重试异常。生产者的配置：acks 越大，越不容易丢失消息，但是吞吐量下降。buffer.memory，设置不当会导致阻塞或者抛出异常。compression.type snappy和gzip， lz4。retries 重试次数，如果要保证消息
先拉取这包go git github.com/Shopify/sarama生产者实现，
原创
2022-07-18 21:10:37
975阅读
目录：1、代码2、POM3、展示—————————————————————————————1、代码package com.donews.data.kafkatest;import java.io.BufferedReader;import java.io.FileReader;import java.util.Properties; import java.util.concurrent.
原创
2022-12-28 15:04:08
137阅读
上一节我们说了生产者是怎么将数据分区的，也就是Producer生产的消息怎么到不同Partition。1、那我们如何保证Producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic呢？topic 的每个 partition 收到producer 发送的数据后，都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement
import java.util.{Properties, UUID}
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerConfig, ProducerRecord, RecordMetadata}
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
object KafkaProduc
生产者投递消息特征
原创
2020-07-31 17:38:43
1494阅读
基本配置metadata.broker.list：broker服务器集群列表，格式为 host1:port1, host2:port2 ...producer.type：消息发送类型同步还是异步，默认为同步compression.codec：消息的压缩格式，默认为none不压缩，也可以为gzip, snappy, lz4serializer.class：消息
业务背景说明：本公司有一个业务场景是需要从A数据库异构同步至B数据库，在B数据库进行一些逻辑统计查询操作，大致如下图：当时设计的技术架构如下：第一步：通过canal监听A库的binlog日志，将binlog日志信息发送至kafka消息队列第二步：部署消费者canal-kafka工程（纯java编写），消费kafka消息，异构原始数据，落B库，canal-kafka可以多节点分片部署该方案咋一看可能
前言本系列是kafka相关的第一篇，主要对kafka的producer和consumer进行介绍。此系列不会对kafka的原理进行介绍，因此需要读者有一定的kafka背景知识和使用经验。1. producer整体架构kafka的生产者，是异步生产，主要由两个线程组成。主线程通过send()方法发送的数据，实际都放入了RecordAccumulator中暂存起来；sender线程将RecordAcc
一、发送流程二、生产者如何提高吞吐量buffer.memory :RecordAccumulator 缓冲区大小，默认32mbatch.size: 缓冲区一批数据最大值，默认16k。适当增加该值，可以提高吞吐量，但是如果该值设置太大，会导致数据传输延迟增加。Liger.ms ：如果数据迟迟未达到batch.size，sender等待linger.time之后就会发送数据，单位ms，默认
**异步生产架构实现指南**
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现“异步生产架构”。在这个过程中，我将会向你展示整个流程以及每一个步骤需要做什么，包括需要使用的代码和代码注释。
### 流程图
```mermaid
journey
title 异步生产架构实现指南
section 理解异步生产架构步骤
开始 --> 理解需求 --> 构建消息队列 --
实现平台间的数据联网，利用kafka传递消息，考虑到平台内可能有多个项目会进行数据推送，为了各项目间推送的消息进行数据处理不会受到彼此间的阻塞影响，同时保证消息的消费速度，因此需要各项目间独立异步批量的处理数据。本地队列处理 将从kafka监听到的消息放入本地队列中，保证每个项目拥有自己的队列，细分还可以保证每个项目每个数据类型的消息拥有自己的
Kafka生产者一-向Kafka写 入数据不管是把Kafka作为消息队列、消息总线还是数据存储平台来使用，总是需要有一个可以往Kafka写人数据的生产者和一个可以从Kafka读取数据的消费者，或者一个兼具两种角色的应用程序。 这一章会带着大家学习如下内容：我们以一个生产者示例开始了本章的内容一使 用10行代码将消息发送到Kafka。然后我们在代码中加入错误处理逻辑，并介绍了同步和异步两
