前言： 虽然 eventlet 封装成了非常类似标准线程库的形式，但线程和eventlet在实际并发执行流程仍然有明显区别。在没有出现 I/O 阻塞时，除非显式声明，否则当前正在执行的 eventlet 永远不会把 cpu 交给其他的 eventlet，而标准线程则是无论是否出现阻塞，总是由所有线程一起争夺运行资源。所有 eventlet 对 I/O 阻塞无关的大运算量耗时操作基本没有什么帮助。E
目录消息队列的流派Kafka的安装Kafka基本使用单播和多播Kafka的主题、分区概念Kafka集群副本ReplicationKafka集群下收发消息生产者同步与异步发送消息消费者自动与手动提交offsetSpringBoot整合KafkaKafka集群中的controller, rebalance, HWKafka中的优化问题实现延时队列的效果可视化监控平台Kafka-eagle 消息队列的
springboot中集成kafka，主要目的干啥呢，当然消息推送啦。不同系统之间，自身系统不同组件之间消息通信的一种方式，也可以是使用MQ。为什么要使用咱们的消息系统呢：个人看来，目的主要就是为了解耦，异步通信，消峰处理。消息系统三大优点解耦：怎么理解呢，比如我是A系统，我要现在要给B、C两个系统发送消息，如果不用消息系统，直接调用，就相当于A系统跟B、C系统强耦合到一起了，如果后面还有D、E.
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2024-03-15 14:45:35
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在高并发业务场景下，典型的阿里双11秒杀等业务，消息队列中间件在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。我之前介绍了【MQ消息队列的12点核心原理总结】，【如何从0到1设计一个MQ消息队列】，以及【RPC远程调用和消息队列MQ的区别】。今天我们一起来探讨：全量的消息队列究竟有哪些？ Kafka、RocketMQ、RabbitMQ的优劣势比较，以及消息队列的选型。最全MQ消息队列有哪些？那么目前在业界有哪
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2024-06-28 11:20:58
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Kafka的高吞吐率是一个使用起来很不错的性能，其中有如下几点原因： 一、Broker NIO异步消息处理，实现了IO线程与业务线程分离Kafka的网络通信模型是基于NIO的Reactor多线程模型来设计的，这里先引入Kafka源码中注释。An NIO socket server. The threading model is1 Acceptor thread that handles
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2024-04-18 13:25:11
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优势：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：允许集群中节点故障（若副本数量为n,则允许n-1个节点故障）高并发：支持数千个客户端同时读写应用场景：日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种c
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2024-02-19 12:21:38
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这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢？这篇文章我们来一点一点说一下。1、页缓存技术 + 磁盘顺序写首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写
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2024-03-29 08:53:20
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高吞吐TPS： Broker 端进程或 Client 端应用程序每秒能处理的字节数或消息数。
如下是kafka吞吐量优化
Broker 端参数 num.replica.fetchers 表示的是 Follower 副本用多少个线程来拉取消息，默认使用 1 个线程。如果你的 Broker 端 CPU 资源很充足，不妨适当调大该参数值，加快
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2024-04-05 00:04:40
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有人说：他曾在一台配置较好的机子上对 Kafka 进行性能压测，压测结果是 Kafka 单个节点的极限处理能力接近每秒 2000万 条消息，吞吐量达到每秒 600MB。那 Kafka 为什么这么快？如何做到这个高的性能？本篇文章主要从这 3 个角度来分析：生产端服务端 Broker消费端 先来看下生产端发送消息，Kafka 做了哪些优化？（1）生产端 Producer 
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2024-05-22 09:33:03
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kafka是一个基于zookeeper协调的分布式消息系统，并且有分区，数据多副本存储的特性。最早是由linkedin公司开发。该公司后来将其贡献给Apache基金会，变成了一个优秀的开源项目。kafka可以实时的处理海量的数据来满足业务的场景，比如日志的收集，生产者和消费者等kafka的特性灵活性：kafka集群支持机器和partition的在线扩展高吞吐量：Kafka每秒可以处理几十万条消息持
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2024-03-26 11:36:03
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分片集群与哨兵集群的区别主从和哨兵集群：解决了高可用、高并发读问题，但无法解决海量存储和高并发写的问题分片集群：可以解决高并发写的问题，同时也可以解决高并发读的问题.
.分片集群特征集群中有多个master,每个master保存不同数据每个master都可以由多个slave节点master之间通过ping监测彼此监控状态，多个master认为某个master主观下线则会将该master变为客观下线
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2024-06-15 15:55:11
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#了解Kafka的基本理论同步处理：生产者生产消息发送给消费者，消费者处理消息的量是有一定限度的，比如一次只能处理100条消息队列，当生产者与消费者之间对消息的处理速率不一样时，也就是生产者一次性生产1000条消息给消费者，但是消费者自身处理消息的量是有限度的，这就会造成消息无法及时处理而促成消息堆积，服务崩溃。异步处理：生产者生产消息发送给消费者，消息会经过MQ（消息队列）进行缓存，然后消费者就
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2024-03-21 11:05:01
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Kafka的高吞吐率是一个使用起来很不错的性能，其中有如下几点原因：一、Broker NIO异步消息处理，实现了IO线程与业务线程分离Kafka的网络通信模型是基于NIO的Reactor多线程模型来设计的，这里先引入Kafka源码中注释。An NIO socket server. The threading model is1 Acceptor thread that handles new co
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2024-04-01 13:22:39
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kafka1.下载链接：https://pan.baidu.com/s/1XVFekzTc9W4nUkiWQnIi4A 提取码：roik2.安装2.1解压tar -zxvf kafka_2.12-2.0.0.tgz
mv kafka_2.12-2.0.0 kafka2.2 配置环境变量vi /etc/profile内容如下：export KAFKA_HOME=/usr/local/softwar
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2024-07-19 10:05:22
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如果我们需要持续地处理大约20万条/秒的消息量，同时还需要保证数据的可用性和冗余，我们应该怎么做呢？最近Tadas Vilkeliskis在自己的博客上发表了一篇题为《数据流基础设施》的文章，分享了他们是如何应对这种场景的。 Tadas Vilkeliskis在文章中提到，他们每秒钟大约会收到来自于世界各地的20万次HTTP请求，这些请求包含了用户的行为信息，平均每一条消息的大小约为0.8KB，
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2024-03-22 10:43:06
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内容梗概：系统缓存+顺序写+批处理+mmap（生产者角度-高并发写入）零拷贝技术（消费者角度-高并发读取）Kafka在生产者写入消息的时候会将数据最终写入磁盘，既然它是基于磁盘读写，那么频繁的IO操作肯定会影响读写的性能，为何会有高性能呢？1.系统缓存+顺序写+批处理+mmap（生产者角度-高并发写入）在这里，Kafka生产者将消息写入各个broker中的时候，并不会直接写入磁盘，会将数据先写入缓
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2024-04-15 15:41:26
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引言在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样，是的，这就是 Kafka 最重要的落地场景。异步解耦：同步调用转换成异步消息通知，实现生产者和消费者的解耦。想象一个场景，在商品交易时，在订单创建完成之后，需要触发一系列其他的操作，比如进行用户订单数据的统计、给用户发送短信、给用户发送邮件等等。
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2024-05-22 10:07:14
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【上一章 【Kafka】第二篇-Kafka的核心概念及分区消费规则】 学习路线Kafka集群架构Kafka集群环境1、kafka是一个压缩包，直接解压即可使用，所以我们就解压三个kafka；2、配置kafka集群：server.properties（1）三台分别配置为：（2）三台分别配置listener=PAINTEXT:IP:PORT（3）配置日志目录（4）配置zookeeper连接地址（5）设
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2024-03-26 21:56:04
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kafka是领英（Linked-in）开源的，承载着领英万亿级/天的消息数量。它具有如下特点：高吞吐量、低延迟、可扩展性、持久性、高容错性、支持高并发。
kafka是领英（Linked-in）开源的，承载着领英万亿级/天的消息数量。具有如下特点高吞吐量、低延迟：每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒可扩展性：支持热扩展持久性、可靠性：消息被持久
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2024-04-26 16:52:05
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目录一、场景说明二、服务器台数选择三、磁盘选择四、 内存选择1）堆内存：Kafka堆内存建议每个节点：10G～15G1、在kafka-server-start.sh中修改2、查看kafka进程号 JPS3、根据kafka进程号，查看Kafka的GC情况 4、根据Kafka进程号，查看Kafka的堆内存2）页缓存：五、 CPU选择六、网络选择一、场景说明
100万日活，每人每天
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2024-04-04 00:20:39
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