​ Kafka是由LinkIn开源的实时数据处理框架,目前已经更新到2.3版本.不同于一般的消息中间件,Kafka通过数据持久化和磁盘读写获得了极高的吞吐量,并可以不依赖Storm,SparkStreaming的流处理平台,自己进行实时的流处理. ​ Kakfa的Offset机制是其最核心机制之一,由于API对于部分功能的实现,我们有时并没有手动去设置Offset,那么Kafka到底有几个Offset呢? 一.生产者Offset ​ 首先,我们先来看生产者的offset,我们知道Kafka是通过…

大家好,我是 华仔, 又跟大家见面了. 上一篇作为专题系列的第二篇,从演进的角度带你深度剖析了关于 Kafka 请求处理全流程以及超高并发的网络架构设计的实现细节,今天开启第三篇,我们来聊聊 Kafka 生产环境大家都比较关心的问题. 那么 Kafka 到底会不会丢数据呢?如果丢数据,究竟该怎么解决呢? 只有掌握了这些, 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障,从而更稳定地服务业务. 认真读完这篇文章,我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题,有更加深刻的理解. 这篇文章干货很多,希望你…

前言 前一篇文章<RabbitMQ和Kafka到底怎么选?>,我们在吞吐量方面比较了Kafka和RabbitMQ,知道了Kafka的吞吐量要高于RabbitMQ.本文从可靠性方面继续探讨两个队列的差异. RabbitMQ可靠性 我们通过前文知道,RabbitMQ的队列分为master queue和mirror queue,mirror queue 在master queue宕机之后,会被提升为master queue,如下图所示. 队列A的consumer在消费的时候,机器宕机,此时客户端和服…

创建一个topic ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.1.244:2181,192.168.1.245:2181,192.168.1.246:2181 --replication-factor 1--partitions 1 --topic topic_test_zk_minOffset_zkGroup 查看topic列表 ./kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.1.244:2181,1…

在聊Kafka高可靠之前,先在评论区来波RNG NB好不好! 什么叫可靠性? 大家都知道,系统架构有三高:「高性能.高并发和高可用」,三者的重要性不言而喻. 对于任意系统,想要同时满足三高都是一件非常困难的事情,大型业务系统或者传统中间件都会搭建复杂的架构来保证. 除以上三种模式之外,还有一个指标方向也很重要,那就是高可靠,甚至你可能会将它和「高可用」混淆起来. 事实上两者并不一样,高可用会更偏向于整体服务的可用性,防止系统宕机等等.而高可靠是指数据的可靠性保证嘛,你可以理解"高可靠"…

Apache Kafka® 是 一个分布式流处理平台. 这到底意味着什么呢? 我们知道流处理平台有以下三种特性: 可以让你发布和订阅流式的记录.这一方面与消息队列或者企业消息系统类似. 可以储存流式的记录,并且有较好的容错性. 可以在流式记录产生时就进行处理. Kafka适合什么样的场景? 它可以用于两大类别的应用: 构造实时流数据管道,它可以在系统或应用之间可靠地获取数据. (相当于message queue) 构建实时流式应用程序,对这些流数据进行转换或者影响. (就是流处理,通过kafka…

概述 上一篇随笔主要介绍了kafka的基本使用包括集群参数,生产者基本使用,consumer基本使用,现在来介绍一下kafka的使用技巧. 分区机制 我们在使用 Apache Kafka 生产和消费消息的时候,肯定是希望能够将数据均匀地分配到所有服务器上.比如很多公司使用 Kafka 收集应用服务器的日志数据,这种数据都是很多的,特别是对于那种大批量机器组成的集群环境,每分钟产生的日志量都能以 GB 数,因此如何将这么大的数据量均匀地分配到 Kafka 的各个 Broker 上,就成为一个非常重…

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/06/08/KafkaColumn3 摘要 本文在上篇文章基础上,更加深入讲解了Kafka的HA机制,主要阐述了HA相关各种场景,如Broker failover,Controller failover,Topic创建/删除,Broker启动,Follower从Leader fetch数据等详细处理过程.同时介绍了Kafka提供的与Replication相关的工具,如重新分配Partition等…

Storm上游数据源之Kakfa 目标: 理解Storm消费的数据来源.理解JMS规范.理解Kafka核心组件.掌握Kakfa生产者API.掌握Kafka消费者API.对流式计算的生态环境有深入的了解,具备流式计算项目架构的能力. 大纲: 1.  kafka是什么? 2.  JMS规范是什么? 3.  为什么需要消息队列? 4.  Kafka核心组件 5.  Kafka安装部署 6.  Kafka生产者Java API 7.  Kafka消费者Java API 内容 1.Kafka是什么 在流式…

转载自 huxihx,原文链接 Kafka无消息丢失配置 目录 一.Producer端二.Consumer端 Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会,但有些情况下的确有可能会发生.下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证数据的持久性(当然是trade-off,牺牲了吞吐量).笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论,有兴趣的同学可以看下后面的分析. block.on.buffer.full = true acks = all retries = MAX…