转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(四)- Kafka Consumer设计解析 目录 一.High Level Consumer 1. Consumer Group 2. High Level Consumer Rebalance 三.Low Level Consumer 四.Consumer重新设计 1. 设计方向 摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer,Consumer Group,Consumer Rebalance,Low Level Con…

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/08/09/KafkaColumn4 摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer,Consumer Group,Consumer Rebalance,Low Level Consumer实现的语义,以及适用场景.以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题. H…

0x00 摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer,Consumer Group,Consumer Rebalance,Low Level Consumer实现的语义,以及适用场景.以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题. 0x01 High Level Consumer 很多时候,客户程序只是希望从Kafka读取数据,不太关心消息offset的处理.同…

问题导读 1.Kafka的设计基本思想是什么?2.Kafka消息转运过程中是如何确保消息的可靠性的? 本节主要从整体角度介绍Kafka的设计思想,其中的每个理念都可以深入研究,以后我可能会发专题文章做深入介绍,在这里只做较概括的描述以便大家更好的理解Kafka的独特之处.本节主要涉及到如下主要内容: Kafka设计基本思想 Kafka中的数据压缩 Kafka消息转运过程中的可靠性 Kafka集群镜像复制 Kafka 备份机制 一.kafka由来     由于对JMS日常管理的过度开支和传统JMS…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/37606001      本节主要从总体角度介绍Kafka的设计思想,当中的每一个理念都能够深入研究.以后我可能会发专题文章做深入介绍,在这里仅仅做较概括的描写叙述以便大家更好的理解Kafka的独特之处. 本节主要涉及到例如以下主要内容: Kafka设计基本思想 Kafka中的数据压缩 Kafka消息转运过程中的可靠性 Kafka集群镜像复制…

一  Kafka HA设计解析 1.1 为何需要Replication 在Kafka在0.8以前的版本中,是没有Replication的,一旦某一个Broker宕机,则其上所有的Partition数据都不可被消费,这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖.同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中. 如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送message.send.max.retries(默认值为3)次后抛出Exc…

一.Kafka简介 本文综合了我之前写的kafka相关文章,可作为一个全面了解学习kafka的培训学习资料. 转载请注明出处 : 本文链接 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通…

开源Java学习 公众号 一.入门 1.简介 Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.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对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker.无论是kafka集群,还是producer和c…

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r…

mirror maker2背景 通常情况下,我们都是使用一套kafka集群处理业务.但有些情况需要使用另一套kafka集群来进行数据同步和备份.在kafka早先版本的时候,kafka针对这种场景就有推出一个叫mirror maker的工具(mirror maker1,以下mm1即代表mirror maker1),用来同步两个kafka集群的数据. 最开始版本的mirror maker本质上就是一个消费者 + 生产者的程序.但它有诸多诸多不足,包括 目标集群的Topic使用默认配置创建,但通常需要…