消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万 TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。在 Kafka 的设计思想中，消息的存储文件被称作日志，我们 Java 后端绝大部分人谈到日志，一般会联想到项目通过 log4j 等日志框架输出的信息，
消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万 TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。在 Kafka 的设计思想中，消息的存储文件被称作日志，我们 Java 后端绝大部分人谈到日志，一般会联想到项目通过 log4j 等日志框架输出的信息，
目录（0）写在前面（1）如何保证宕机时数据不丢失？（2）多副本冗余的高可用机制（3）多副本之间数据如何同步？（4）ISR到底指的什么东西？（5）acks参数的含义？（6）最后的思考（0）写在前面 面试大厂时，一旦简历上写了Kafka，几乎必然会被问到一个问题：说说acks参数对消息持久化的影响？这个acks参数在kafka的使用中，是非常核心以及关键的一个参数，决定了很多东西。所以无论是为了面试还
何为后kafka时代那？kafka自从 2011 年被捐献给 Apache 基金会到现在，已经发展到现如今的消息队列事实标准。作为一个优秀的分布式消息系统，Kafka 已经被许多企业采用并成为其大数据架构中不可或缺的一部分。Kafka也 已经不再只是分布式消息队列，而是想做集成了分发、存储和计算的“流式数据平台”。与此同时，大数据“新秀 Pulsar” 站在的kafka的肩膀上，针对kafka使用
作者丨Hendrik Swanepoel翻译丨Vincent本文的目的是让读者快速了解Kafka与消息队列之间的关系，告诉读者为什么会考虑使用它的原因。以下为译文。Kafka最初是由Linkedin社区开发的一项技术。简而言之，它有点像消息队列系统，但它与消息队列系统不同的就是它能够支持pub/sub，可以在许多服务器上进行扩展，并重新播放消息。平时你可能不太关注这些问题，但是当你想要采用响应式编
这里是weihubeats,觉得文章不错可以关注公众号小奏技术，文章首发。拒绝营销号，拒绝标题党Kafka版本kafka_2.13-3.5.0背景Kafka 默认消息存储时间为7天，实际线上的业务使用Kafka更多的是一些数据统计之类的业务，大多是朝生夕死，大概存储1-3天就可以了。为了节省磁盘，避免存储过多的消息浪费磁盘，所以我们需要调整Kafka的消息存储时间Kafka 配置这里先给大家科普下
RabbitMQ在接收到消息后，默认并不会立即进行持久化，而是把消息暂存在内存中，这时候如果MQ挂了，那么消息就会丢失。所以需要通过持久化机制来保证消息可以被持久化下来。队列和交换机的持久化在声明队列时，可以通过设置durable参数为true来创建一个持久化队列。持久化队列会在RabbitMQ服务器重启后保留，确保队列的元数据不会丢失。在声明交换机时，也可以通过设置durable参数为true来
Kafka基本部分1.1 概念1.2 特点1.3 使用场景1.4 技术优势 1.1 概念Apache Kafka是一个分布式的发布-订阅系统，能够支持海量数据的数据传递。在离线和实时的消息处理业务系统中，Kafka都有广泛的应用。Kafka将消息持久化到硬盘中，并对消息创建了备份保证了数据的安全。Kafka保证了较高的处理速度的同时，又保证了数据的零丢失。1.2 特点高吞吐量、低延迟Kafka每
kafka核心概念与应用场景解析Kafka的主要特点Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务，它主要用于处理活跃的流式数据。kafka的主要特点：
同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。
2019-07-19某系统kafka集群宕机，重启失败日志 网上相似问题描述：https://javarevisited.blogspot.com/2014/11/javaioioexception-map-failed-javalangoutofmemoryerror.html kafka官网文档参考说明：http://kafka.apache.org/docum
Kafka所"扮演"的三大角色：消息系统：Kafka和传统的消息系统都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓存、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。与此同时，Kafka还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序保障及回溯消费功能。存储系统：Kafka将消息持久化到磁盘，相比较其他的将消息存储在内存的系统而言，能够有效降低丢失的分险。得益于Kafka的存储策略和多副本机制，也可以将Kafka作为长期存储系
文章目录一、为什么使用消息队列1.1使用同步的通信方式来解决多个服务之间的通信1.2使用异步的通信方式来解决多个服务之间的通信二、消息队列的基本信息2.1消息队列的流派2.1.1有broker的mq2.1.2无broker的mq三、kafka3.1介绍3.2kafaka的安装3.3kafka中的一些基本概念3.4 消息的偏移量及顺序消费原理3.5单播消息和多播消息3.5.1单播消息3.5.2多播
背景周末看系统架构的时候，看到一致性要求时，回忆了一下 Kafka 的消息一致性保障机制，顺便复习了一下 Kafka 的基础信息。消息文件目录Kafka 的消息存储目录是由 server.properties 文件的 log.dirs=/tmp/kafka-logs 设置的，这个是默认值。进入这个目录查看结构，子目录的命名规律「 topic名称-分区编号」，找到了一张很直观的图： 「此图来自网络」
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2023-12-01 11:55:32
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kafka报错信息：
kafka server：Message was too large ，server rejected it to avoid allocation
kafka版本：
kafka 1.1.0版本。
原因分析：
查看kafka配置，默认单条消息最大为1M，当单条消息长度超过1M时，就会出现发送到broker
失败，从而导致消息在producer的队列中一直累积，直到撑爆生产
Kafka作为消息系统 Kafka streams的概念与传统的企业消息系统相比如何？传统的消息系统有两个模块: 队列 和 发布-订阅。 在队列中，消费者池从server读取数据，每条记录被池子中的一个消费者消费; 在发布订阅中，记录被广播到所有的消费者。两者均有优缺点。 队列的优点在于它允许你将处理数据的过程分给多个消费者实例，使你可以扩展处理过程。 不好的是，队列不是多订阅者模式的—一旦一个进
最近碰到了消息时间戳的问题，于是花了一些功夫研究了一下，特此记录一下。
Kafka消息的时间戳 CreateTime
为什么要加入时间戳？
引入时间戳主要解决3个问题：
日志保存(log retention)策略：Kafka目前会定期删除过期日志(log.retention.hours，默认是7天
官网：http://kafka.apache.org/1、kafka概念及原理Apache Kafka® is a distributed streaming platform——分布式的流数据平台1.1 kafak简介kafka具备三项关键能力： ①发布、订阅记录流，类似于消息队列或者企业级消息系统。 ②以一种容错持久化的方式存储记录流（默认可以保存7天）。 ③实时处理加工流数据（kakfa s
kafka的数据是存储在磁盘上的，重启之后数据不会丢失。但是kafka的默认配置中，消息只会存储7天，7天以后会被删除，默认配置在config/server.properties中的log.retention.hours这一参数中。原理：1 存储方式物理上把topic分成一个或多个patition（对应 server.properties 中的num.partitions=3配置），每个patit
创建topic 副本数为3 分区数位3 ./kafka-topics.sh --create --zookeeper s1:2181 --replicatio
原创
2023-04-22 07:29:09
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参考：深入理解Kafka核心设计和实践原理8、数据保存策略每个partition物理上对应一个文件夹，此文件叫存储该partition中所有消息和索引文件； 1、基于时间的保存策略：log.retition.hours=168(一周) 2、基于大小的保存策略：log.retention.bytes=1073741824（1G）9、kafka的消费过程kafka提供了高级consumerAPI和低级
