Kafka的架构一个典型的kafka 集群包含若干 Producer （可以是应用节点产生的消息，也可以是通过Flume 收集日志产生的事件），若干个 Broker kafka 支持水平扩展）、若干个 ConsumerGroup ，以及一个 zookeeper 集群。 kafka 通过 zookeeper 管理集群配置及服务协同。Producer使用 push 模式将消息发布到 broker co
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2024-02-02 12:52:41
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一、简介Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。几种分布式系统消息系统的对比：二、Kafka基本架构它的架构包括以下
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2024-03-14 06:59:41
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引言IM即时通信场景下，最重要的一个能力就是推送：在线的直接通过长连接网关服务转发，离线的通过APNS或者极光等系统进行推送。本文主要是针对在线用户推送场景来进行总结和探讨：如何利用Kafka的Assign模式，解决百万级长链接海量消息的路由广播问题？如何解决超大聊天室成员（超过10万）的消息推送问题？问题背景考虑到用户体验和一些技术限制，通常一些社交软件都会限制群成员的上限，比如微信是500，Q
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2024-08-06 20:46:13
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1. 什么是KafkaKafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域，且是一个分布式的数据流式传输平台，由Scala写成。Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(ser
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2024-03-04 06:41:47
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需求描述：需要从kafka里读取日志实时给前端推送，做一个实时查看日志详情的功能原解决方案：刚开始想的解决方案是celery异步从kafka里读取数据写到文件中，前端页面使用定时器给每隔一秒就访问一次服务器获取这个文件里的数据存在问题：日志数据过多且一直刷新，写到文件里 服务器 内存、CPU 占用多大。前端定时器每一秒访问后端接口，导致后端服务器访问量过多，服务器有时响应不过来，太占用资源。解决方
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2024-06-27 16:11:11
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前言介绍： 本文是博主阅读深入理解kafka一书的学习笔记，主要介绍kafka生产者生产消息的存储和同步机制，以及消费者从消息队列中获取消息的机制。kafka三个主要对象：Producer（生产者）：发送消息的一方，创建消息投递到kafka中。Consumer（消费者）：接收消息的一方，从kafka接收消息，并且进行相应的逻辑处理。Broker（服务代理节点）：服务代理节点，，可以视作独立的ka
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2023-11-25 18:21:29
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文章目录1. 项目背景2. 依赖和配置3. 生产者配置 KafkaConfiguration4. 同步数据Topic枚举 SyncDataTopicEnum5. 请求体 DataSyncQo6. 同步数据控制层 AppSyncDataController7. 同步数据业务层 XdrDataSyncServiceImpl 1. 项目背景资产可能会遭受各种网络攻击，安全事件和安全告警就是已经被攻击的
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2024-08-07 10:48:18
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文章目录kafka的push、pull分别有什么优缺点Push 模式优点缺点Pull 模式优点缺点实践操作 kafka的push、pull分别有什么优缺点Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源流处理平台，广泛应用于各大互联网公司的消息系统中。在 Kafka 中，生产者使用 push 模式将消息推送给 Kafka 集群，而消费者则使用 pull 模式从 Kafka 集群中拉取消息
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2024-03-27 12:05:30
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1、kafka的设计是什么样的kafka将消息以topic为单位进行归纳将数据发送到topic的程序称为生产者，从topic上消费数据的程序称为消费者kafka以集群的方式运行，可以有1个或者多个节点，每个节点叫做一个brokerprocucer通过网络将消息发送到kafka集群，集群向消费者提供消息2、kafka采用pull模式还是push模式push模式是指broker主动向消费者发送消息，p
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2024-03-15 19:24:39
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2024-07-24 12:01:29
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Kafka 分区机制产生的消息推送和消费逻辑
使用过 Kafka 的同学都知道 Kafka 的消息组织方式是三层结构：主题 - 分区 - 消息。一个主题会有多个分区，每条消息只会保存到该主题下的某一个分区，而不是会在多个分区保存。为什么 Kafka 要设计分区的概念而不是用主题来承载消息呢？在 Kafka 中，Topic 是逻辑的概念，Partitio
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2024-07-29 23:07:34
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Kafka发送数据的三种模式摘要：为生产者设置属性kafka发送端3种不同的发送模式1、Fire-and-forget2、Synchronous send3、Asynchronous send异步发送相关参数buffer.memorycompression.typeretriesbatch.sizelinger.msclient.idmax.in.flight.requests.per.conn
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2023-10-16 00:32:24
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之前一直在使用极光推送，这次项目打算使用个推试试！集成失败原因：1、检查自己的APPID等信息2、检查自己的.jar和.so文件3、检查AndroidManifest.xml<!-- 自定义权限 自定义权限解释：部分手机型号不能正常运行个推SDK，需添加自定义权限进行配置。-->
<uses-permission android:name="getui.permission.Ge
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2024-05-04 15:13:20
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Kafka技术介绍 1. PULL VS PUSH pull和push是两种消息传输方式，各有优缺点。Flume采用了push的方式进行消息传输，对注册后的客户端，主动发送收到的消息。而Kafka采用了传统的消息队列的方式，生产者使用push方式，消费者使用pull方式。 对
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2024-03-17 10:24:26
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kafka原理概述Kafka体系架构名词解释Topic & Partition高可靠存储分析Kafka文件存储机制复制原理和同步方式ISR数据可靠性和持久性保证关于HW的进一步探讨Leader选举Kafka的发送模式高可靠性使用分析消息传输保障消息去重高可靠性配置 概述Kafka起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统，后成为Apache的一部分，它使用Scala编写，以可
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2024-03-21 15:20:18
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Kafka 是一个分布式、高吞吐量、可持久性和自动负载均衡的消息队列。它在实现了传统意义上的 MQ 功能的同时，也可以作为大数据的流处理平台。简单来说，Kafka 就是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。Kafka 的用法跟 RabbitMQ 用法相同，都是作为一个消息中间件收发消息，下面介绍的是 Springboot 微服务集成 Kafka，已经简单的用法说明。依赖Spring 有专门支持 K
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2023-11-19 12:27:10
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提到Kafka很多人的第一印象就是它是一个消息系统，但Kafka发展至今，它的定位已远不止于此，而是一个分布式流处理平台。对于一个流处理平台通常具有三个关键能力：1.发布和订阅消息流，在这一点上它与消息队列或企业消息系统类似2.以容错的持久化方式存储消息流3.在消息流产生时处理它们目前，Kafka通常应用于两大类应用：1.构建实时的流数据管道，可靠地在系统和应用程序之间获取数据2.构建实时流的应用
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2024-03-18 08:55:28
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对消息中间件而言，一般有两种消息投递模式：p2p 点对点模式和 Pub/Sub发布/订阅模式，Kafka属于后者。 1.什么是Kafka？
Kafka作为消息系统，是基于发布-订阅模型的消息系统；Kafka 作为存储系统，能够存储和持续处理大型数据流；Kafka用做流处理，实时数据流平台；2.总体架构3.基本概念3.1生产者Producer生产者可以将数据发布到所选择的topic（主题）
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2024-03-11 18:13:28
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1、Kafka 是什么？主要应用场景有哪些？ Kafka 是一个分布式流式处理平台。流平台具有三个关键功能： 消息队列：发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是 Kafka 也被归类为消息队列的原因。 容错的持久方式存储记录消息流： Kafka 会把消息持久化到磁盘，有效避免了消息丢失的风险。 流式处理平台： 在消息发布的时候进行处理，Kafka 提供了一个完整的流式处理类库。Kaf
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2024-03-18 09:27:05
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目前，Kafka 使用 ZooKeeper 来保存与分区和代理相关的元数据，并选举出一个代理作为集群控制器。不过，Kafka 开发团队想要消除对 Zookeeper 的依赖，这样就可以以更可伸缩和更健壮的方式来管理元数据，从而支持更多的分区，还能够简化 Kafka 的部署和配置。通过事件流的方式来管理状态确实有它的好处，比如用一个数字(即偏移量)来描述消费者在事件流中的处理位置。多个消费者通过处理
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2023-11-07 11:36:09
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