一、Kafka网络通信模型的整体框架概述Kafka的网络通信模型是基于NIO的Reactor多线程模型来设计的。主要采用了1（1个Acceptor线程）+N（N个Processor线程）+M（M个业务处理线程）。下面的表格简要的列举了下：线程数线程名线程具体说明1kafka-socket-acceptor_%xAcceptor线程，负责监听Client端发起的请求Nkafka-network-th
架构筑基大家都知道，性能一直是让程序员比较头疼的问题。当系统架构变得复杂而庞大之后，性能方面就会下降，如果想成为一名优秀的架构师，性能优化就是你必须思考的问题。 所以性能优化专题从JVM底层原理到内存优化再到各个中间件的性能调优，比如Tomcat调优，MySQL调优等，让你洞悉性能本质，全面认识性能优化，不再只是旁观者。高性能架构有了大牛的代码功底之后，接下来可以更好地学习分布式架构技术。 从分布
Kafka 多线程消费者多线程方案 Kafka 0.10.1.0 后，Kafka Consumer 变为双线程的设计 :用户主线程 : 启动 Consumer 的 main心跳线程 (Heartbeat Thread) : 定期对 Broker 发送心跳请求，探测消费者的存活性 (liveness）将心跳频率与主线程处理频率分开，对俩者进行解耦老 Consumer 是多线程的架构 :Fetche
作者 | 吴邪 第三章 Kafka 消息发送线程及网络通信1. Sender 线程2. NetworkClient 2.1 Selectable 2.2 MetadataUpdater 2.3 InFlightRequests
基本概念的总结在基本的Kafka架构中，producer将消息发布到Kafka话题中，一个Kafka话题通常指消息的类别或者名称，Kafka话题被集群中一个充当Kafka server角色的broker创建。Kafka broker用来存储消息，consumer可以订阅一个或者多个话题来获取话题中的消息。其中Kafka brokers用Zookeeper来获取消息状态，而Kafka consume
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
使用两种多线程模式消费数据KafkaProducer是线程安全的,然而 KafkaConsumer却是非线程安全的。 Kafka Consumer中定义了一个 acquire(方法,用来检测当前是否只有一个线程在操作,若有其他线程正在操作则会抛出 Concurrentmodifcationexception异常:java.util.ConcurrentModificationException:
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2023-10-13 21:13:40
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1. 为什么要使用 kafka，为什么要使用消息队列缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。冗余：可以
一、消息队列解决的问题：引入消息队列一般能解决一下五种场景：异步处理，应用解耦，流量削锋，日志采集和消息通讯1、异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种 1.串行的方式；2.并行方式（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，
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
磁盘重认识 当需要从磁盘读取数据时，要确定读的数据在哪个磁道，哪个扇区：首先必须找到柱面，即磁头需要移动对准相应磁道，这个过程叫做寻道，所耗费时间叫做寻道时间;然后目标扇区旋转到磁头下,这个过程耗费的时间叫做旋转时间；一次访盘请求（读/写）完成过程由三个动作组成寻道（时间）：磁头移动定位到指定磁道;旋转延迟（时间）：等待指定扇区从磁头下旋转经过；数据传输（时间）：数据在磁盘、内存与网络之
追加消息到 RecordAccumulator 的时候会根据对应的 topic 分区信息获取队列，然后将消息放到 batches 集合中，最后使用一个 Sender 线程迭代 batches 的每个分区Sender 发送线程的两种发送方式按照分区直接发送：有多少个分区就要发送多少次请求按照分区的目标节点发送：把属于同一个节点的所有分区放在一起发送，减少网络开销Sender 流程消息被 Reco
（1）直接介绍一下处理方案。1.首先，我们需要判断到底是kafka消费能力不足的问题还是下游数据处理不及时的问题。2.如果是kafka消费能力不足的问题，则可以考虑增加Topic的分区数，并且同时提升消费组的消费者数量，消费者数=分区数。（两者缺一不可） 分区数大于消费者消费数量时，一个消费者消费几个分区，消费速度会变慢。但分数区小于
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2023-09-01 07:17:23
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kafka的介绍 Kafka 是分布式发布-订阅消息系统，即，kafka是一种分布式的消息队列工具。kafka特点 a.高吞吐量 kafka每秒可以生产约25万消息（50MB），每秒可以处理55万消息（110MB） b.持久化数据存储 可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，按顺序读写。据测试按顺序磁盘读写比随机内存写还要快。 c.分布式系统易于扩展 所有的producer、broker和consu
最近发现kafka在发送一些大消息的时候会报错，修改了配置max.request.size。问题依旧。 后来查阅了一下，都说要调大限制message大小的参数，不过试过之后发现貌似没什么作用。查阅文档发现之前用的客户端kafka已经三年没更新了0.0，后改为目前官方推荐的客户端confluent_kafka，加上"message.max.by
1、数据丢失场景及解决方案1.1、生产者发送消息时丢失数据（1）丢失原因消息生产者没有成功发送到Broker①同步模式：有3种状态保证消息被安全生产，但是在配置为1（只保证写入leader成功）的话，如果刚好leader partition挂了，数据就会丢失。②异步模式：当缓冲区满了，如果配置为0（还没有收到确认的情况下，缓冲池一满，就清空缓冲池里的消息），数据就会被立即丢弃掉。（3）解决方案一般
线上 kafka 消息堆积，所有 consumer 全部掉线，到底怎么回事？最近处理了一次线上故障，具体故障表现就是 kafka 某个 topic 消息堆积，这个 topic 的相关 consumer 全部掉线。整体排查过程和事后的复盘都很有意思，并且结合本次故障，对 kafka 使用的最佳实践有了更深刻的理解。好了，一起来回顾下这次线上故障吧，最佳实践总结放在最后，千万不要错过。1、现象线上 k
摘要：本文讲述如何在保存Kafka特有能力的情况下给Kafka扩充一个具有能处理延时消息场景的能力。作者：HuaweiCloudDeveloper 。1、背景Kafka是一个拥有高吞吐、可持久化、可水平扩展，支持流式数据处理等多种特性的分布式消息流处理中间件，采用分布式消息发布与订阅机制，在日志收集、流式数据传输、在线/离线系统分析、实时监控等领域有广泛的应用，Kafka它虽有以上这么多的应用场景
这些面试题包含哪些内容？借花献佛！朋友干了5年整的Java面试官，给我分享了一份面试官最爱问的Java面试题这份面试题包含了 19 个模块：Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、Mybatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、M
1、防止消息丢失发送方将ack设为1或者-1/all，可以防止消息丢失；如果要做到99.99999%防止丢失，把ack设为all,把min.insync.replicas设为你的集群分区副本的数量即可；# 表示要将消息刷入集群环境的2个副本中后，才会返回ack；
min.insync.replicas=2消费方把自动提交改为手动提交，也就是说当我消费成功后才会进行提交。如果设为自动提交的话，那么不
