作者: “悠悠香草”1.Kafka是什么Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。一个商业化消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术
1、kafka中log日志目录及组成kafka在我们指定的log.dir目录下，会创建一些文件夹；名字是【主题名字-分区名】所组成的文件夹。 在【主题名字-分区名】的目录下，会有两个文件存在，如下所示：#索引文件00000000000000000000.index#日志内容0000000000000000000.log在目录下的文件，会根据log日志的大小进行切分，.log文件的大小...
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2021-12-28 18:13:37
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1、kafka中log日志目录及组成kafka在我们指定的log.dir目录下，会创建一些文件夹；名字是【主题名字-分区名】所组成的文件夹。 在【主题名字-分区名】的目录下，会有两个文件存在，如下所示：#索引文件00000000000000000000.index#日志内容0000000000000000000.log在目录下的文件，会根据log日志的大小进行切分，.log文件的大小...
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2022-02-16 15:56:14
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本文设置到的配置项有名称描述类型默认num.partitionstopic的默认分区数int1log.dirs保存日志数据的目录。如果未设置，则使
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2022-05-17 19:16:58
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引言Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到topic和partition的关系。 partition是以文件的形式存储在文件系统中，比如，创
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2020-08-31 18:59:00
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摘要主要是介绍的kafka的日志存储系统文件目录布局回顾之前所学的知识:Kafka 中的消息是以主题为基本单位进行归类的，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区，分区的数量可以在主题创建的时候指定，也可以在之后修改。每条消息在发送的时候会根据分区规则被追加到指定的分区中，分区中的每条消息都会被分配一个唯一的序列号，也就是通常所说的偏移量(offset)，具有4个分区的主题的逻辑
本文主要聚焦 kafka 的日志存储以及日志清理相关。日志存储结构首先我们来看一张 kafak 的存储结构图
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2021-12-31 14:43:33
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本文主要聚焦 kafka 的日志存储以及日志清理相关。日志存储结构首先我们来看一张 kafak 的存储结构图
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2021-12-14 14:02:56
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这里分析Log对象本身的源代码.Log类是一个topic分区的基础类.一个topic分区的所有基本管理动作.都在这个对象里完成.类源代码文件为Log.scala.在源代码log目录下.Log类是LogSegment的集合和管理封装.首先看看初始化代码. class Log(val dir: File, //log的实例化对象在LogManage
每个kafka broker中配置文件server.properties默认必须配置的属性如下：1. broker.id=0
2. num.network.threads=2
3. num.io.threads=8
4. socket.send.buffer.bytes=1048576
5. socket.receive.buffer.bytes=1048576
6. sock
文章目录日志存储1. 文件目录布局2. 日志索引3. 日志清理4. 磁盘存储4.1 页缓存4.2 零拷贝 日志存储1. 文件目录布局Kafka中的消息是以主题为基本单位，各个主题在逻辑上相互独立。一个分区对应一个日志（Log），为了防止Log过大，Kafka有引入日志分段（LogSegment），将Log切分成多个LogSegment，有利于消息的维护和清理。向Log追加消息是顺序写入，只有最后
一、场景分析 Kafka服务端的网络模块基本已经分析完了，在KafkaApis处理生产消息类型请求的最后，通过调用ReplicaManager.appendRecords方法，将数据写入了本地存储系统。从这篇开始，将分析Kafka服务端的存储模块，包括涉及到的各种组件、存储流程和一些核心概念等。 在分
分析&回答水位或水印（ watermark ）一词，也可称为高水位 (high watermark) ，通常被用在流式处理领域（比如Apache Flink、Apache Spark等），以表征元素或事件在基于时间层面上的进度。一个比较经典的表述为：流式系统保证在水位 t 时刻，创建时间（ event time ） = t’ 且 t’ ≤ t 的所有事件都已经到达或被观测到。在 Kafka
Kafka架构图：1.Kafka的角色：Broker、Producer、Consumer名称解释Broker消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是一个broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群Producer消息生产者，向Broker发送消息的客户端Consumer消息消费者，从Broker读取消息的客户端2.Kafka是磁盘读写为什么比内存快？ 两个名词：Topic &
作为快速入门Kafka系列的第七篇博客，本篇为大家带来的是kafka的log存储机制和kafka消息不丢失机制~ 码字不易,先赞后看!文章目录1. kafka的log-存储机制1.1 kaf
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2022-04-01 14:38:43
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XDR平台的安全告警和安全事件数据会接入SIR平台进行处置闭环，当工单处置闭环后需要将安全事件和安全告警数据的处置状态同步给XDR平台。① 在操作安全告警或安全事件的处置状态后，需要将该数据的处置状同步给XDR平台。即将数据和修改后的安全告警状态封装成DealStatusSyncDto对象通过kafka生产者发送到 kafka 的 topic 中。② kafka消费者通过定时任务从kafka的to
Kafka中的消息以主题为基本单位进行归类。一个主题对应多个分区。在不考虑多副本时，一个分区对应一个日志Log，每个Log又切分为许多个LogSegMent,这样方便消息的维护和清理。Log在物理上以文件夹的形式存储，而LogSegment对应于磁盘上的一个日志文件和两个索引文件，以及其它可能的文件。 当有消息被发送时，会根据分区规则被追加到指定的分区中，进而追加到某个活跃的log&nb
作为快速入门Kafka系列的第七篇博客，本篇为大家带来的是kafka的log存储机制和kafka消息不丢失机制~ 码字不易,先赞后看!文章目录1. kafka的log-存储机制1.1 kafka中log日...
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2021-06-01 17:37:58
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Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，同时支持离线和在线日志处理。
Kafka框架本身使用Scala编写，因其可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前，越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。
Kafka的持久化方案是写入磁盘，虽然内存读写速度明显快过磁盘读写速
一，kafka简介 Kafka最初由Linkedin公司开发的分布式、分区的、多副本的、多订阅者的消息系统。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存是根据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
