字节跳动，青训营社区课程，2h如何使用Kafka一、是什么基本概念Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue）Kafka：分布式时间流平台，用于高性能数据管道、流分析、数据集成、关键任务应用MQ的两种模式（1）点对点模式：producer往MQ写入数据，consumer去MQ中消费，消费完后，给MQ一个状态，MQ根据这个状态delete 消息（2）发布/订阅
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2024-03-29 08:51:35
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前言写这篇文章的起因是由于之前的一篇关于Kafka异常消费，当时为了解决问题不得不使用临时的方案。总结起来归根结底还是对Kafka不熟悉导致的，加上平时工作的需要，之后就花些时间看了Kafka相关的资料。何时使用MQ谈到Kafka就不得不提到MQ，是属于消息队列的一种。作为一种基础中间件在互联网项目中有着大量的使用。一种技术的产生自然是为了解决某种需求，通常来说是以下场景：
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2024-03-22 09:51:07
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Why kafka消息队列的作用：异步、削峰填谷、解耦中小型公司，技术实力较为一般，技术挑战不是特别高，用 RabbitMQ （开源、社区活跃）是不错的选择；大型公司，基础架构研发实力较强，用 RocketMQ（Java二次开发） 是很好的选择。如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝
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2024-10-17 20:28:12
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### 使用MQ和Kafka实现消息传递
#### 1. 流程概述
下面是使用MQ和Kafka实现消息传递的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建消息队列（MQ） |
| 2 | 发送消息到MQ |
| 3 | 从MQ消费消息 |
| 4 | 将消息发送到Kafka |
| 5 | 从Kafka消费消息 |
####
原创
2024-05-17 14:05:34
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1，消息中间件（MQ）关注于数据的发送和接收，利用高效可靠的异步消息传递机制集成分布式系统。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。功能项Kafka(1.1.0版本)RabbitMQ(3.6.10版本)RocketMQ(4.2.0)单机吞吐量10w级，支持高吞吐万级10w级消息可靠性经过参数优化配置，做到0丢失基本不丢经过参数优化配置，做到0丢失优先级队列不支持支持，
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2024-04-01 14:17:27
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Kafka 的工具和编程接口Kafka 的工具Kafka 提供的工具还是比较全的，bin/ 目录下的工具有以下一些，bin/connect-distributed.sh bin/kafka-consumer-offset-checker.sh bin/kafka-replica-verification.sh bin/kafka-verifiable-producer.sh
b
目录一、为什么选择Kafka开始？二、Kafka三、Kafka的消息模型 一、为什么选择Kafka开始？MQ的本质就是“一发一存一消费”。 1. Kafka和RocketMQ是目前最热门的两种消息中间件，应用最广泛。 2. 从MQ的历程来看，Kafka比RocketMQ更早诞生，并且阿里团队在实现RocketMQ，充分借鉴了Kafka的设计思想。 3. Kafka其实
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2024-03-16 01:00:02
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Kafka和RabbitMQ的区别:RabbitMQ 有这么个特性，它在官方文档就声明了自己是不保证多线程消费同一个队列的消息，一定保证顺序的。而不保证的原因，是因为多线程时，当一个线程消费消息报错的时候，RabbitMQ 会把消费失败的消息再入队，此时就可能出现乱序的情况。用 RabbitMQ，出现了三个问题：为了实现发布订阅功能，从而使用的消息复制，会降低性能并耗费更多资源多个消费者无法严格保
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2024-04-09 15:30:13
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文章目录一、Kafka和ActiveMQ基本对比二、从消费模式看activemq与kafka三、应用场景总结 我们知道，在大数据开发过程中我们经常会使用到消息队列类型的组件。消息队列中间件主要用来实现异步消息、应用解耦、流量削峰等功能。那么，业务中常见的就是Kafka与ActiveMQ。同为消息中间件，二者的区别究竟在哪里，今天我们就做一个简单的对比。。 一、Kafka和ActiveMQ基本对
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2024-06-24 08:18:01
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1、概述什么是消息队列？消息队列，一般简称为MQ(Message Queue)。消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中。
把数据放到消息队列叫做生产者。从消息队列里边取数据叫做消费者。消息队列有什么使用场景？解耦。消费者不需要直接调用生产者的接口，而是通过消息队列获取。异步。不同的应用可以异步的从消息队列中获取数据，而不必要顺序执行。削峰。如果请求的峰值太大，按服务器的处理能力消费数据，
一、目录1、MQ基础概念2、Kafka数据存储设计3、Kafka生产者设计4、Kafka消费者设计5、Kafka提交与移位6、Kafka消息保留策略二、MQ概念 MQ 是message queue ,消息队列，也叫消息中间件。消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问
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2024-05-28 13:52:31
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# Kafka和MQ的区别
Kafka和MQ（消息队列）都是用于消息传递的中间件，但它们有一些不同点。在本文中，我将详细介绍Kafka和MQ的区别，以及它们各自的优缺点。
## 流程概述
首先，让我们看一下使用Kafka和MQ时的典型流程。下表列出了使用Kafka和MQ的步骤：
| 步骤 | 使用Kafka | 使用MQ |
|------|----------|-------|
| 1.
原创
2024-05-07 09:45:35
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01 为什么从 Kafka 开始？ 《吃透 MQ 系列》之核心基础篇 围绕 MQ 「一发一存一消费」的本质展开，讲解了 MQ 的通用知识，同时系统性地回答了：如何着手设计一个 MQ？从这篇文章开始，我会讲解具体的消息中间件，之所以选择从 Kafka 开始，有 3 点考虑：第一，RocketMQ 和 Kafka 是目前最热门的两种消息中间件，互联网公司应用最为广泛，将
LinkedIn 开发的一个高性能、分布式的消息系统，广泛用于日志收集、流式数据处理、在线和离线消息分发等场景。虽然不是作为传统的MQ来设计，
在大部分情况，Kafaka 也可以代替原先ActiveMQ 等传统的消息系统。 Kafka 将消息流按Topic 组织，保存消息的服务器称为Broker，消费者可以订阅一个或者多个Topic。为了均衡负载，一个Topic 的消息又可以划分到多个分区
0.0 什么是MQ这个部分，需要简单的解答一下，其实MQ就是消息队列，那么本质上，就是一个 FIFO的队列数据结构。因此，早期的使用方法，都是启动一个线程发送消息，写入消息队列，作为消息缓存，然后再启动一个线程消费消息。早期的windows程序（桌面程序）的设计方法。后期，随着分布式微服务的快速发展，消息这个东西变成了组件，变成了中间件，直接分离出来使用了。1.0 为什么需要Kafka其实从需要k
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2024-09-14 09:24:33
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1消息队列介绍首先举个收快递的栗子，传统的收快递，快递小哥把我们的快递送到我们的手里。他需要什么条件嗯？快递小哥有时间送，我们有时间取，快递小哥和我们约定一个时间地点。但是嗯。快递小哥有那么多的快递需要送，可能送我快递的时候，我不在家，可能我在家的时候，快递小哥送其他的地方的快递。所以嗯，这个时候，要么就是坐在家里等快递，要么就只能从新约个时间点在送。那怎么办去避免这个情况嗯？于是嗯快递柜出现了。
起最近对MQ（消息队列中间件）很感兴趣，既然感兴趣那就上手了解喽。要说MQ中流行的应该就是RabbitMQ和Kafka了，综合对比之下（具体对比方法请参考掷硬币）我选择了Kafka，决定从哪里下手后第一步就是搭建环境了，于是就有了这篇帖子。简在这篇帖子中我将详细讲述如何从零开始在Linux下搭建Kafka，以及在搭建Kafka环境前的准备工作。述准备工作本文中我使用的Linux版本是Ubuntu1
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2024-09-18 08:36:01
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电商秒杀系统设计：秒杀系统分为2个部分，一个是静态的HTML等内容，另一个参与秒杀的Web后台请求接口。静态HTML等内容，直接上cdn，压力一般不会大，瓶颈基本在后台请求接口上，必须能够支持高并发请求。高并发下的数据安全问题：假设只剩下一件商品情况，高并发请求导致多让一个人获得了商品。1.悲观锁在修改数据的时候，采用锁定状态，排斥外部请求的修改。遇到加锁的状态，就必须等待。在“高并发”场景下，会
作为消息队列来说，企业中选择mq的还是多数，因为像Rabbit，Rocket等mq中间件都属于很成熟的产品，性能一般但可靠性较强，而kafka原本设计的初衷是日志统计分析，现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计，而redis的主要场景是内存数据库，作为消息队列来说可靠性太差，而且速度太依赖网络IO，在服务器本机上的速度较快，且容易出现数据堆积的问题，在比较轻量的场合下能够适用。Rabbi
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2024-06-26 10:04:17
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Kafka基本概念 Message 消息，就是要发送的内容，一般包装成一个消息对象。Topic 通俗来讲的话，就是放置“消息”的地方，也就是说消息投递的一个容器。假如把消息看作是信封的话，那么 Topic 就是一个邮箱 。Partition && Log Partition 分区，可以理解为一个逻辑上的分区，像是我们电脑的磁盘 C:, D:, E: 盘一样,Kafka 为每个分区维
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2024-04-09 11:39:20
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