测试方法在其他虚拟机上使用 Kafka 自带 kafka-producer-perf-test.sh 脚本进行测试 Kafka 写入性能尝试使用 kafka-simple-consumer-perf-test.sh 脚本测试 Kafka Consumer 性能，但由于获取到的数据不靠谱，放弃这个测试方法性能数据注：Gzip 和 Snappy 的传输速度 MB/S 是通过压缩
性能测试及集群监控工具Kafka提供了非常多有用的工具，如Kafka设计解析（三）- Kafka High Availability （下）中提到的运维类工具——Partition Reassign Tool，Preferred Replica Leader Election Tool，Replica Verification Tool，State Change Log Merge Tool。本章
kafka集群的目标：亿级消息处理能力，每天处理1亿的请求，平均每秒1000-2000的请求，高峰每秒抗住6000并发QPS估算二八法则：一天24小时，凌晨12点到凌晨8点这8个小时几乎是没有数据。根据二八法则80%的数据会在白天8点和晚上12点之前16个小时产生，1亿80=8千万 ,也就是8千万的数据会在16个小时产生，而且8千万数据的80%(6400万)会在16个小时的20%时间(3小时)涌入
1.技术选型的考量条件业内常用的MQ有哪些？每一种MQ各自的表现如何？这些MQ在同等机器条件下，能抗多少QPS（每秒抗几千QPS还是几万QPS）？性能有多高（发送一条消息给他要2ms还是20ms）？可用性能不能得到保证（要是MQ部署的机器挂了怎么办）？2.深层次的考量他们会不会丢数据？如果需要的话能否让他们进行线性的集群扩容（就是多加机台机器）？消息中间件经常需要使用的一些功能他们都有吗（比如说延
应该大部分小伙伴都清楚，用机油装箱举个例子。所以消息系统就是如上图我们所说的仓库，能在中间过程作为缓存，并且实现解耦合的作用。引入一个场景，我们知道中国移动，中国联通，中国电信的日志处理，是交给外包去做大数据分析的，假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析。按照刚刚前面提到的消息系统的作用，我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存，且仅仅是起到了缓存的作用而并不是真正的缓存，
计算TPS，QPS的方式qps，tps是衡量数据库性能的关键指标，网上普遍有两种计算方式TPS，QPS相关概念QPS：Queries Per Second 查询量/秒，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理查询量多少的衡量标准TPS : Transactions Per Second &nb
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2023-06-01 18:46:52
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前面说过Kafka集群环境的部署，现在主要说一下在本地测试中Kafka单机环境的部署，和前面一样首先保证zookeeper服务的正常运行，然后解压并释放kafka安装包，并放到指定位置： tar -xvzf kafka_2.9.2-0.8.2.2.tar.gz
mkdir /usr/kafka
mv kafka_2.9.2-0.8.2.2 /usr/kafka/
cd /usr/kafka/
1.前言目前实时计算的业务场景越来越多，实时计算引擎技术及生态也越来越成熟。以Flink和Spark为首的实时计算引擎，成为实时计算场景的重点考虑对象。那么，今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择？Flink or Spark？2.为何需要实时计算？根据IBM的统计报告显示，过去两年内，当今世界上90%的数据产生源于新设备、传感器以及技术的出现，数据增长率也会为此加速。而从技术上将，这
博客中还有其他模式和keepalived的原理总结。这篇自己总结标注和整理了一下，自己总结的地方红色标注。======================================================================================================================================先解释几个名词： 
SynchronousQueue也是阻塞队列中的一种，它用在线程池中可以让线程池动态调整线程数量，任务多它就创建多点线程去执行任务，任务少它就会把多余的线程释放掉。这在一定程度上提高了并发的吞吐量，但是需要注意的是系统资源是否承受的起线程的扩容。我们从代码层面去理解，可以把插入操作和取出操作分别封装为节点A、节点B。那么可以把SynchronousQueue说成是配对管道，管道中只会保留一种节点，
作者: 钟涛编译在过去的几年里，软件架构领域发生了巨大的变化。人们不再认为所有的系统都应该共享一个数据库。微服务、事件驱动架构和 CQRS(命令查询的责任分离 Command Query Responsibility Segregation)是构建当代业务应用程序的主要工具。除此以外，物联网、移动设备和可穿戴设备的普及，进一步对系统的近实时能力提出了挑战。首先让我们对“快”这个词达成共识，这个词是
前言背景算法优化改版有大需求要上线，在线特征dump数据逐步放量，最终达到现有Kafka集群5倍的流量，预计峰值达到万兆网卡80%左右(集群有几十个物理节点，有几PB的容量，网卡峰值流出流量会达到800MB左右/sec、写入消息QPS为100w+ msgs/sec)。上下游服务需要做扩容评估，提前做好容量规划，保障服务持续稳定运行L3层 dump特征 @xxx
1.依赖文章特征公共服务2.依赖用户
大家好，我是威哥，《RocketMQ技术内幕》作者、RocketMQ社区首席布道师、中通快递基础架构资深架构师，越努力越幸运，唯有坚持不懈，与大家共勉。 最近公司日志Kafka集群出现了性能瓶颈，单节点还没达到60W/tps时消息发送就出现了很大延迟，甚至最高超过了10s，截图说明如下： 虽说使用的机械磁盘，但这点压力对Kafka来说应该是小菜一碟，这引起了我的警觉，需要对其进行一番诊断了。通过
Kafka介绍kafka背景一、 什么是kafka1.1 kafka基本术语1.2 kafka特性1.3 kafka使用场景1.4 kafka的topic为什么要分区？二、Kafka安装2.1 kafak启动2.2 kafka常见命令三、SpringBoot+Kafka3.1 依赖引入3.2 kafka配置3.3 生产者config3.4 消费者config3.5 注册topic并发送消息3.6
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2023-08-06 11:40:59
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丁威 《RocketMQ 技术内幕》作者读完需要10分钟 速读仅需 3 分钟在双十一过程中投入同样的硬件资源，Kafka 搭建的日志集群单个 Topic 可以达到几百万的 TPS，而使用 RocketMQ 组件的核心业务集群，集群 TPS 只能达到几十万 TPS，这样的现象激发了我对两者性能方面的思考。温馨提示：TPS 只是众多性能指标中的一个，我们在做技术选型方面要从多方
Redis 为什么这么快？很多人只知道是 K/V NoSQl 内存数据库，单线程……这都是没有全面理解 Redis 导致无法继续深问下去。这个问题是基础摸底，我们可以从 Redis 不同数据类型底层的数据结构实现、完全基于内存、IO 多路复用网络模型、线程模型、渐进式 rehash…...到底有多快？我们可以先说到底有多快，根据官方数据，Redis 的 QPS 可以达到约 100000（每秒请求数
常见软件的 QPS这里给出的 QPS 仅供参考，实际项目需要进行压测来计算。Nginx ：一般情况下，系统的性能瓶颈基本不会是 Nginx。单机 Nginx 可以达到 30w +。 Redis: Redis 官方的性能测试报告：https://redis.io/topics/benchmarks 。从报告中，我们可以得出 Redis 的单机 QPS 可以达到 8w+（CPU 性能有关系，也和执行的
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2023-09-11 10:59:00
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1. 背景线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右（主要为写流量，读流量很低，读写流量做了主从读写分离，读流量走从节点，qps数百上千），峰值tps几乎已经到达集群上限，同时平均时延也超过100ms，随着读写流量的进一步增加，时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用MongoDB天然的分片模式架构，数据均衡的分布于各个分片中，添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡。集群每个节点流量监控如下图所示：
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2023-12-27 21:11:38
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读本篇文章前，请先阅读《百万级高并发MongoDB集群性能数十倍提升优化实践》，了解问题的背景及优化方法，这样可以更好的了解和学习下篇内容。1. 背景线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右（主要为写流量，读流量很低，读写流量做了主从读写分离，读流量走从节点，qps数百上千），峰值tps几乎已经到达集群上限，同时平均时延也超过100ms，随着读写流量的进一步增加，时延抖动严重影响业务可用性。该集群
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2023-12-14 06:13:19
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Kafka定义：
最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于Hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等Kafka特性：
高吞吐量、低延迟：K
