TL;DR Kafka is an Event Streaming Platform, while NATS is a closer to a conventional Message Queue. Kafka is optimised around the unique needs of emerging Event-Driven Architectures, which enrich the
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2024-05-17 03:05:13
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kafka一个topic多个partition，一个partition一主多从，leader承担所有的读写，然后同步到follower。老版本producer/consumer需要直接和zk交互，新版本直接和broker交互，因为zk写性能不好。producer内部维护内存队列，异步一定间隔或数量发送到broker，失败的话，默认重试3次；同步发送，需要实时调用flush。每个partition分
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2024-06-05 00:30:08
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一、kafka基本概念缓存系统 2、kafka集群中的服务器都叫做broker 3、kafka有两类客户端，一类叫producer（消息生产者），一类叫做consumer（消息消费者），客户端和broker服务器之间采用tcp协议连接 4、kafka中不同业务系统的消息可以
在Kubernetes（K8S）环境中使用nats和kafka是一种常见的做法，它们分别代表了两种流行的消息传递系统。在本篇文章中，我将向你介绍如何在K8S中使用nats和kafka，并给出具体的代码示例。
首先，让我们看一下整个过程的步骤，我将使用表格展示出来：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. | 创建nats集群 |
| 2. | 创建kaf
原创
2024-05-17 14:06:31
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1.各个消息队列之间的优点1.activemq特性（1）具有优秀的api，是sun公司提出的jms规范的一种消息队列 （2）不适合高并发场合，性能不足，适合中小型架构 2.kafka **特性：**速度高：使用操作系统的memory mapper files方式，完成操作系统虚拟内存的作用，从而实现到内存 地址的映射 3.rocketmq **特性：**对kafka的事务性和可靠性做出了优化、商业
看到好多招聘JD上都要求要有高并发,消息队列的经验,但是咱又没有咋办?那就只好摸着石头过河了呗,找个消息队列来实践一下. 由于我喜欢用golang,所以在对比了NSQ和kafka后,鉴于NSQ是golang写的,直接编译为binary,所以部署会方便一些,所以我们就来探索一下NSQ.去NSQ的官网https://nsq.io/deployment/installing.html把binary下载下
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2024-10-18 14:36:21
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看到好多招聘JD上都要求要有高并发,消息队列的经验,但是咱又没有咋办?那就只好摸着石头过河了呗,找个消息队列来实践一下. 由于我喜欢用golang,所以在对比了NSQ和kafka后,鉴于NSQ是golang写的,直接编译为binary,所以部署会方便一些,所以我们就来探索一下NSQ.去NSQ的官网https://nsq.io/deployment/installing.html把binary下载下
1. 介绍最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。 官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript
解耦 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。冗余 有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过
NSQ是用golang编写的高性能分布式消息队列（可以理解为轻量化的kafka），就个人理解来说，消息队列可以看成一个大的buffer ，用于信息生产速率和信息消费速率、分布式消息同步，同时也便于一些容灾策略的实现。本系列文章着重点在于深入源码理解，不会写一些大的概念以及整体架构，方便理解具体功能的具体实现方式。项目地址 nsq整体的代码结构如下apps里主要是nsq系列进程的启动器，可
1.1 Kafka是什么Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。Kafka最初是由LinkedIn开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。** ** **Kafka是一个分布式消息队列：生产者、消费者的功能。**它提
用Netty 自己实现dubbo RPCRPC 的基本介绍RPC (Remote Procedure Call) 远程过程调用，是一个计算机通信协议。该协议允许运行于一台计算机的程序调用另一台计算机的子程序，而程序员无需额外的为这个交互编程。也就是说可以达到两个或者多个应用程序部署在不同的服务器上，他们之间的调用都像是本地方法调用一样。RPC 的调用如下图。常用的RPC 框架有阿里的dubbo，G
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2024-09-24 16:15:25
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Kafka核心功能即：高性能的消息发送与高性能的消息消费 下载安装包后即可启动Kafka服务器，但是此前需要首先启动Zookeeper服务器，Zookeeper是为Kafka提供协调服务的工具，Kafka内置提供了一个Zookeeper服务器以及一组相关的管理脚本，直接使用该内置Zookeeper即可。 Kafka吞吐量/延时分析吞吐量：某种处理能力的最大值，对于Kafka而言
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2024-02-26 23:38:18
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kafka和spark总结本文涉及到的技术版本号：scala 2.11.8kafka1.1.0spark2.3.1kafka简介kafka是一个分布式流平台，流媒体平台有三个功能发布和订阅记录流以容错的持久化的方式存储记录流发生数据时对流进行处理kafka通常用于两大类应用构件在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时数据管道构件转换或响应数据流的实时流应用程序kafka的几个概念kafka运行在集群
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2023-08-27 22:00:17
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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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Stream +nacos一、消息队列1、消息队列的作用1）削峰填谷2）应用解耦3）异步处理4）消息通讯2、发送方式1）点对点2）发布-订阅模式3、Kafka中间是kafka的集群，包含多个broker，每一个broker相当于一个kafka的实例。Kafka消息不丢失的机制就是备份，kafka分区，会把一个主题划分多个文件。在访问定位时会比较快。每个broker会有leader和follower
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2024-09-30 20:05:27
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etcd 简介etcd 是一个可靠的分布式 key-value 存储系统，主要用于配置共享和服务注册和发现，具有以下特性：简单：基于 gRPC 定义了清晰、面向用户的 API。安全：支持可选的客户端 TLS 证书自动认证特性。快速：支持每秒 10000 次的写入。可靠：基于 Raft 算法协议保证一致性。etcd 使用 Go 语言开发，底层基于 Raft 共识算法管理高可用的复制日志。当前已经被许
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2024-03-03 15:26:16
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Rocketmq和Kafka区别Kafka号称大数据的杀手锏，谈到大数据领域内的消息传输，则绕不开Kafka，这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级TPS的吞吐量名声大噪，迅速成为大数据领域的宠儿，在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。Apache Kafka它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log
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2024-03-21 10:40:33
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kafka优势kafka相比于其他消息系统能够实现有序的并行化的读取，其他的消息系统如果需要实现有序，是通过独占的形式，那样就不能并行化，每次只能有一个消费者读取数据。kafka通过topic和partition的方式实现有序的并行化，每个消费者可以独占一个partition，同时多个消费者读取同一个topic的数据，这样就实现了并行化，但是一个消费群组的消费者不能比一个topic的分区数多，这样
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2024-01-28 14:17:09
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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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