欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 大家下午好,我是来自腾讯云基础架构部ckafka团队的高级工程师闫燕飞.今天在这里首先为大家先分享一下开源Kafka在高性能上面的一些关键点,然后我会分享一下我们腾讯云ckafka对社区Kafka所做的一些优化点,最后我会介绍一下我对Kafka社区未来的展望. Kafka高性能揭秘 在这里首先我会介绍一下整个Kafka的架构,让大家对Kafka有一个较为宏观的了解,紧接着我会在更加详细的介绍一下…

Spark Streaming揭秘 Day33 Kafka内核再揭秘 优秀的框架会把引擎做到极致,Kafka就是这样,让我们再深入一下研究. 设计目标 kafka系统有着比较独特的的设计,包括5点: kafka第一设计原则是速度,不是个考虑功能的消息组件,主要考虑的是消息的传递速度,为了速度可以舍弃功能. 首要的考量是消息的吞吐量,而不是功能.使用3台pc Server,可以达到每秒百万条消息的吞吐量. kafka和其他消息系统不太一样,消息在磁盘上可以持久化,所以消息存储能力是无限的,从kaf…

首先是,多磁盘的并发的问题.不管怎么说,虚拟机环境至少剥夺了单个kafka同时使用多个磁盘的优势.也就意味着,在同一个虚拟机,同一个topic,最好只有一partition:当然,不同topic之间partition如果同时生产-消费也会互相影响,但不一定会同时在高峰(同个topic一定).构建较大集群(在不同物理机)仍然能够保持并发优势.         其次,写优先和不稳定也是需要考虑问题.如果多个topic同时写入,或者其他虚拟机抢占资源,可能会导致消费缓慢.因此,监控就显得特别重要,对于…

大家都知道Kafka是将数据存储于磁盘的,而磁盘读写性能往往很差,但Kafka官方测试其数据读写速率能达到600M/s,那么为什么Kafka性能会这么高呢? 首先producer往broker发送消息时,采用batch的方式即批量而非一条一条的发送,这种方式可以有效降低网络IO的请求次数,提升性能.此外这些批次消息会"暂存"在缓冲池中,避免频繁的GC问题.批量发送的消息可以进行压缩并且传输的时候可以进行高效的序列化,从而减少数据大小. Kafka除了在producer发送消息方面做了很…

Kafka在提高效率方面做了很大努力.Kafka的一个主要使用场景是处理网站活动日志,吞吐量是非常大的,每个页面都会产生好多次写操作.读方面,假设每个消息只被消费一次,读的量的也是很大的,Kafka也尽量使读的操作更轻量化. 我们之前讨论了磁盘的性能问题,线性读写的情况下影响磁盘性能问题大约有两个方面:太多的琐碎的I/O操作和太多的字节拷贝.I/O问题发生在客户端和服务端之间,也发生在服务端内部的持久化的操作中.消息集(message set)为了避免这些问题,Kafka建立了“消息集(mess…

Kafka在提高效率方面做了很大努力.Kafka的一个主要使用场景是处理网站活动日志,吞吐量是非常大的,每个页面都会产生好多次写操作.读方面,假设每个消息只被消费一次,读的量的也是很大的,Kafka也尽量使读的操作更轻量化. 我们之前讨论了磁盘的性能问题,线性读写的情况下影响磁盘性能问题大约有两个方面:太多的琐碎的I/O操作和太多的字节拷贝.I/O问题发生在客户端和服务端之间,也发生在服务端内部的持久化的操作中.消息集(message set)为了避免这些问题,Kafka建立了“消息集(mess…

在本人写的前一篇文章中,谈及有关如何利用Netty开发实现,高性能RPC服务器的一些设计思路.设计原理,以及具体的实现方案(具体参见:谈谈如何使用Netty开发实现高性能的RPC服务器).在文章的最后提及到,其实基于该方案设计的RPC服务器的处理性能,还有优化的余地.于是利用周末的时间,在原来NettyRPC框架的基础上,加以优化重构,本次主要优化改造点如下: 1.NettyRPC中对RPC消息进行编码.解码采用的是Netty自带的ObjectEncoder.ObjectDecoder(对象编码…

转载请保留出处:俊麟 Michael’s blog (http://space.itpub.net/7311285/viewspace-97) 我在CERNET做过拨号接入平台的搭建,而后在Yahoo&3721从事过搜索引擎前端开发,又在MOP处理过大型社区猫扑大杂烩的架构升级等工作,同时自己接触和开发过不少大中型网站的模块,因此在大型网站应对高负载和并发的解决方案上有一些积累和经验,可以和大家一起探讨一下. 一个小型的网站,比如个人网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达…

这段时间学习了<R高性能编程>这本书,基于这段时间做的项目实践,总结了一些自己的体会,和大家分享 一.为什么R程序有时候会很慢?1.计算性能的三个限制条件 cpu ram io R代码本身2.R是运行时解释的 在运行时解释并执行R代码3.R是单线程的 CPU的强大核心并没卵用,R只会只用一个4.R需要将全部数据加载到内存 处理的最大数据了取决于内存的限制 这里 linux相比于windows有一个优势,当我们试图装载一个可用内存大小的数据集数据可能会成功装载,不过一旦可用内存耗尽,操作系统会将…

1) --conf spark.dynamicAllocation.enabled=false 如果正在使用的是CDH的Spark,修改这个配置为false:开源的Spark版本则默认是false. 当为true时,即使指定了num-executors个数,spark-streaming应用也会占用整个集群的资源.   2) --conf spark.streaming.concurrentJobs=10 这个配置项的默认值为1,代表着新的batch过来之后只能在队列中等待之前的batch执行完…