@ 目录 Kafka压测 Kafka Producer(生产)压力测试 Kafka Consumer(消费)压力测试 计算Kafka分区数 Kafka机器数量计算 Kafka压测 用Kafka官方自带的脚本,对Kafka进行压测.Kafka压测时,可以查看到哪个地方出现了瓶颈==(CPU,内存,网络IO).一般都是网络IO达到瓶颈. == 使用下面两个kafka自带的脚本 kafka-consumer-perf-test.sh kafka-producer-perf-test.sh Kafka

QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS是 TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器 做出反应的过程.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数,最终利用这些信息来估计得分.客户机使 用加权协函数平均方法来计算客户机

术语说明: QPS = req/sec = 请求数/秒 [QPS计算PV和机器的方式] QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 *   请求时间 ) QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算 公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6 公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8 服务器计算 服务器数量 =   ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) [峰值QPS和机器计算公式]

QPS = req/sec = 请求数/秒 [QPS计算PV和机器的方式] QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 *   请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8 服务器计算服务器数量 =   ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) [峰值QPS和机器计算公式] 原理:每天80%的访

目录 概念 Kafka基础概念 命令行 Kafka 数据存储设计 kafka在zookeeper中存储结构 生产者 生产者设计 消费者 消费者设计 面试题 kafka设计 请说明什么是Apache Kafka? 请说明什么是传统的消息传递方法? 请说明Kafka相对传统技术有什么优势? Kafka与传统MQ消息系统之间有三个关键区别 说说Kafka的使用场景? 使用Kafka有什么优点和缺点? 谈谈Kafka吞吐量为何如此高? zookeeper对于kafka的作用 什么是ISR伸缩 Kafka

环境篇:呕心沥血@线上调优 为什么出这篇文章? 近期有很多公司开始引入大数据,由于各方资源有限,并不能合理分配服务器资源,和服务器选型,小叶这里将工作中的总结出来,给新入行的小伙伴带个方向,不敢说一定对,但是本人亲自测试,发现集群使用率稳定提高了3分之1,最高可达到2分之1,有不对的地方欢迎留言指出. 注:可能有些服务没有设计,使用到的小伙伴可以参照这种方式去规划. 0 资源:集群服务安排 服务名称 子服务 CM-64G ZK-Kafka(3台)-12G DataNode(3台)-64G Nam

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

阿里太注重原理了:阿里问kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据,kafka用了稀疏索引的方式,使用了二分查找法,其实很多索引都是二分查找法  二分查找法的时间复杂度:O(logn) redis,kafka,B+树的底层都采用了二分查找法 参考:二分查找法 redis的索引底层的 跳表原理 实现 聊聊Mysql索引和redis跳表 ---redis的跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里) 参考:二分查找法 mysql索引原理:一步步分析为什么B+树适合作为索引的结构 以及索引

聊一聊PV和并发.以及计算web服务器的数量的方法 站长之家 2016-08-17 09:40 最近和几个朋友,聊到并发和服务器的压力问题.很多朋友,不知道该怎么去计算并发?部署多少台服务器才合适? 所以,今天就来聊一聊PV和并发,还有计算web服务器的数量 的等方法.这些都是自己的想法加上一些网上的总结,如有不对,欢迎拍砖. 几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网页浏览数

转载自:  https://yq.aliyun.com/ziliao/65771 参考:  Kafka集群partition replication默认自动分配分析    如何为kafka选择合适的partitions 1.前言 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水平和最关键指标之一. 下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实际应用效果. 2.Kafka文件存储机制 Kafka部分名词解释如下: Broker

第一部分:kafka概述 一.定义(消息引擎系统) 一句话概括kafka的核心功能就是:高性能的消息发送与高性能的消息消费. kafka刚推出的时候是以消息引擎的身份出现的,它具有强大的消息传输效率和完备的分布式解决方案,随着版本更新,在kafka0.10.0.0版推出了流式处理组件--Kafka Streams,使kafka交由下游数据处理平台做的事也可以自己做,自此kafka在消息引擎的基础上正式成为了一个流式处理框架.但无论是消息引擎还是流式处理平台,kafka的处理架构从未质变,概括如下

https://blog.csdn.net/ychenfeng/article/details/74980531 Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语

<Apache Kafka 实战>读书笔记-认识Apache Kafka 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.kafka概要设计 kafka在设计初衷就是为了解决互联网公司的超级大量级数据的实时传输.为了实现这个目标,kafka在设计之初就需要考虑以下四个方面: 第一:吞吐量/延迟 第二:消息持久化  第三:负载均衡和故障转移 第四:伸缩性 1>.吞吐量/延时介绍 我们先打个比方:若kafka处理一条消息需要花费2ms,那么计算得到的吞吐量不会超过500

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目.   1.前言 消息队列的性能

几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网页浏览数量.每个用户的页面浏览数量.用户在网站的平均停留时间等. 网站访问量的常用衡量标准:独立访客(UV) 和 综合浏览量(PV),一般以日为单位来衡量和计算. 独立访客(UV):指一定时间范围内相同访客多次访问网站,只计算为1个独立访客. 综合浏览量(PV):指一定时间范围内页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次. PV计算带

经常有小伙伴有这样的疑问:为什么线上Kafka机器各个磁盘间的占用不均匀,经常出现“一边倒”的情形? 这是因为Kafka只保证分区数量在各个磁盘上均匀分布,但它无法知晓每个分区实际占用空间,故很有可能出现某些分区消息数量巨大导致占用大量磁盘空间的情况.在1.1版本之前,用户对此毫无办法,因为1.1之前Kafka只支持分区数据在不同broker间的重分配,而无法做到在同一个broker下的不同磁盘间做重分配.1.1版本正式支持副本在不同路径间的迁移,具体的实现细节详见KIP-113.本文简单演示一

一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他

聊一聊PV和并发.以及计算web服务器的数量的方法 http://www.chinaz.com/web/2016/0817/567752.shtml 最近和几个朋友,聊到并发和服务器的压力问题.很多朋友,不知道该怎么去计算并发?部署多少台服务器才合适? 所以,今天就来聊一聊PV和并发,还有计算web服务器的数量 的等方法.这些都是自己的想法加上一些网上的总结,如有不对,欢迎拍砖. 几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站

转自:http://www.chinaz.com/web/2016/0817/567752.shtml 最近和几个朋友,聊到并发和服务器的压力问题.很多朋友,不知道该怎么去计算并发?部署多少台服务器才合适? 所以,今天就来聊一聊PV和并发,还有计算web服务器的数量 的等方法.这些都是自己的想法加上一些网上的总结,如有不对,欢迎拍砖. 几个概念 网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网

前一篇Kafka框架设计来自英文原文(Kafka Architecture Design)的翻译及整理文章,非常有借鉴性,本文是从一个企业使用Kafka框架的角度来记录及整理的Kafka框架的技术资料,也非常有借鉴价值,为了便于阅读与分享,我将其整理一篇Blog. 本文内容文件夹摘要例如以下: 1)apache kafka消息服务 2)kafka在zookeeper中存储结构 3)kafka log4j配置 4)kafka replication设计机制 5)apache kafka监控系列-监