Kafka为啥速度快大家皆知kafka是分布式部署具有高可用性，brokers集群制+partition分区模式提升了容灾能力，数据是存储在磁盘上确保了数据的持久化。Redis速度快是因为其基于内存存储实现的数据库，内存读写省去了磁盘I/O的消耗，所以会很快，但是kafka是基于磁盘存储的，为啥具有高吞吐量呢 其一，顺序写入+mmfile1、顺序写入硬盘是机械结构，每次读写都会寻址-&g
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2023-08-24 23:52:42
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# Kafka 顺序消费与 Redis 锁实现详解
在现代系统中，Kafka 和 Redis 是两个非常强大的工具。Kafka 常用于处理大规模的数据流，而 Redis 是一个快速的内存数据库，常用于实现锁机制以确保数据的一致性。本文将为大家详细讲解如何使用 Kafka 实现顺序消费并利用 Redis 锁来保证消费的顺序性。
## 流程概述
在实现 Kafka 顺序消费与 Redis 锁之前
原创
2024-10-14 05:31:56
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redis是一个基于内存的kv数据库，而kafka是分布式发布订阅消息系统.两者本身不是同样一个层次的东西。redis中有一个queue的数据类型，用来做发布/订阅系统，这个就可以和kafka进行比较了哈。存储介质不同redis queue数据是存储在内存，虽然有AOF和RDB的持久化方式，但是还是以内存为主。kafka是存储在硬盘上性能不同因为存储介质不同，理论上redis queue的性能要优
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2023-06-28 16:58:48
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1.背景介绍在现代大数据时代，数据处理和存储的需求日益增长。为了更好地处理和存储大量数据，许多高性能的数据存储和处理技术已经出现。Redis和Kafka是其中两种非常重要的技术。Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源的高性能的key-value存储系统，适用于存储和管理数据。它支持数据的持久化、备份、复制、自动失效等功能。Redis通常用于缓存、实时数据处理、数据
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2024-10-03 13:16:48
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前言 高可用需要解决的问题主要有单点故障和大流量。Redis部署架构实现备注单点部署单点启动可能造成单点故障主从复制Slave主动请求，通过RDB同步流量大导致RDB文件过大，同步慢Codis代理模式+主从复制分桶1024个，不支持KEYSRedis Cluster去中心化，客户端分片分桶16384，不支持SELECT，官方出品Codis架构 Codis-HA作为协调者也可能出现单点故障，同样
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2023-05-25 15:35:42
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本文不对三者之间的性能进行对比，只是从三者的特性上区分他们，并指出三者的不用应用场景。redis 消息推送（基于分布式 pub/sub）多用于实时性较高的消息推送，并不保证可靠。其他的mq和kafka保证可靠但有一些延迟（非实时系统没有保证延迟）。redis-pub/sub断电就清空，而使用redis-list作为消息推送虽然有持久化，但是又太弱智，也并非完全可靠不会丢。另外一点，redis 发布
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2023-08-07 23:27:41
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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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文章目录一、问题描述二、问题排查与定位1、开发环境模拟线上请求（复现问题）2、Redis分布式锁相关代码分析3、问题定位4、测试数据及问题验证三、原因分析及思考四、解决方案五、名词释义六、参考文献 一、问题描述相信很多后端开发人员都会遇到这个问题，客户端偶尔会频繁请求后端服务，有时请求数据也基本相同，如果后端没有做好服务幂等性或访问频率限制很容易出现意想不到的问题。最近就遇到这样一个的问题，客户
作者：otonomo将异步通信用于微服务时，通常使用消息代理。代理确保不同微服务之间的通信可靠且稳定，确保消息在系统内得到管理和监视，并且消息不会丢失。您可以选择一些消息代理，它们的规模和数据功能各不相同。这篇博客文章将比较三种最受欢迎的经纪人：RabbitMQ，Kafka和Redis。但是首先，让我们了解微服务通信。微服务通信：同步和异步微服务之间有两种常见的通信方式：同步和异步。在同步通信中，
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2024-02-05 02:38:25
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redis rabbitmq kafka都有mq的功能但是之间还是有区别的。redis:轻量型的mq，如果量大，那么效率低。redis 消息推送（基于分布式 pub/sub）多用于实时性较高的消息推送，并不保证可靠。其他的mq和kafka保证可靠但有一些延迟（非实时系统没有保证延迟）。redis-pub/sub断电就清空，而使用redis-list作为消息推送虽然有持久化，但是又太弱智，也并非完全
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2024-02-02 14:12:47
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这篇文章中讲到了kafka中的比较重要的概念，而我则是主要说一下我自己对这些概念的理解吧。刚开始学习的时候还不太理解，后面慢慢开始有了自己的见解。之前有学习过redis的集群，redis有哨兵、主从复制以及集群三种方式实现集群。主从复制主要是将节点进行备份，将不同的副本复制在不同的节点上，防止某个节点宕机了而导致数据的丢失，但是这样并不能做到很好的集群，因此就有了redis的集群。redis集群是
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2023-10-09 12:47:45
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redis 消息推送（基于分布式 pub/sub）多用于实时性较高的消息推送，并不保证可靠。 其他的mq和kafka保证可靠但有一些延迟（非实时系统没有保证延迟）。redis-pub/sub断电就清空，而使用redis-list作为消息推送虽然有持久化，但是又太弱智，也并非完全可靠不会丢。另外一点，redis 发布订阅除了表示不同的 topic 外，并不支持分组，比如kafka中发布一个东西
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2023-05-29 11:05:10
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在互联网行业中，分布式的框架，我们经常用的有zookeeper，kafka，redis等，怎么使用，我们大多数人都是知道的，关于怎么做到主从同步，每种工具的方式都是不同的。Kafka的主从同步ISRkafka的主从同步，主要是针对它的broker来说。在kafka的broker中，同一个topic可以被分配成多个Partition，每个Partition的可以有一个或者多个replicas（备份）
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2023-07-28 08:08:54
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# Redis互斥锁与同步锁
在并发编程中，锁是用来控制对共享资源的访问的一种机制。互斥锁和同步锁是两种常见的锁的类型，它们在实现上有一些区别。
## 互斥锁
互斥锁是一种排他锁，同一时刻只能有一个线程持有该锁。当一个线程持有互斥锁时，其他线程尝试获取锁会被阻塞，直到持有锁的线程释放锁。
Redis是一种高性能的内存数据库，可以用来实现互斥锁。通过Redis的SETNX（set if no
原创
2024-05-29 04:37:25
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# Redis简单锁与红锁
在分布式系统中，如何确保数据的一致性和稳定性是一个重要的课题。为了避免数据的竞争，有效的锁机制显得尤为重要。Redis作为一种高性能的内存数据库，不仅提供了存储功能，还是实现锁机制的不错选择。本文将深入探讨Redis中的简单锁和红锁，以及如何在实际开发中使用它们。
## 什么是锁？
在软件工程中，锁是一种同步机制，其目的是通过限制特定资源的访问来防止竞争条件。简单
重入锁与Redis锁区别
在现代分布式系统中，竞争条件和资源共享问题十分常见，其中锁的使用显得尤为重要。重入锁（Reentrant Lock）和Redis锁是两种不同类型的锁，它们分别适用于不同的场景和需求。在本篇博文中，我们将探讨重入锁与Redis锁的区别，同时提供相应的部署和验证过程，以帮助您更好地理解它们之间的异同。
### 环境预检
首先，我们需要预检测我们的系统环境，以确保满足所需
一 基于redis的分布式锁setnx 方式设置值；从而加锁；解锁时，为了保证原子性（查询锁，判断值并删除），需要在redis服务端用脚本来实现查询并删除；缺点是：如果master和slave结构，如果存在脑裂或者数据丢失情况，导致锁的数据没有同步，就导致了分布式锁的失效。补救方案是官方推荐的redlock方案：给每个master都尽量上锁，上锁数量是(总节点数/2+1),就认为上锁成功，比如5个
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2023-08-30 09:14:20
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# Redis与Kafka通信：实现高效数据处理
在现代分布式系统中，消息中间件和内存数据存储正成为解决数据传递与处理的一对热门组合。Redis作为一个高性能的内存数据结构存储，可以用作数据库、缓存和消息中间件；而Kafka则是一种分布式的事件流平台，主要用于处理实时数据流。本文将介绍如何实现Redis与Kafka之间的通信，并给出相应的代码示例。
## Redis与Kafka的结合
Red
原创
2024-08-05 09:12:05
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一、zookeeper简介统一管理分布式集群，ZooKeeper 是一个集中式服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务。分布式应用程序以某种形式使用所有这些类型的服务。每次实现它们时，都需要进行大量工作来修复不可避免的错误和竞争条件。由于实现这些服务的难度，应用程序最初通常会吝啬它们，这使得它们在发生变化时变得脆弱且难以管理。即使正确完成，这些服务的不同实现也会导致部署应用程序时的
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2023-07-09 20:03:48
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1、Redis Cluster 架构在Redis3.0版本开始，Redis引入了一种去中心化的集群架构，采用预分片的模式，一个集群中所有节点总共对应16384个槽位，在对一个key进行写入时，首先对key取hashcode，然后求模来映射到具体的某一个节点，其部署架构如下图所示： 上述每一个节点中存储的数据都不一样，即每一个节点存储整体数据的一部分， 并且为了实现去中心化每一个节点需要存储集群
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2024-04-08 11:04:56
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