背景 保证kafka高吞吐量的另外一大利器就是消息压缩.就像上图中的压缩饼干. 压缩即空间换时间,通过空间的压缩带来速度的提升,即通过少量的cpu消耗来减少磁盘和网络传输的io. 消息压缩模型 消息格式V1 kafka不会直接操作单条消息,而是直接操作一个消息集合. 消息格式V2: 1, 抽取了消息的公共部分放到消息集合中:去掉每条消息的公共部分,减少了总体积. 2,消息的CRC校验由对每一条消息,移动到了对消息集合进行校验,减少了校验次数,节省了cpu; 3, 对单个消息进行压缩,放到消息的b

kafka的认证方式一般有如下3种: 1. SASL/GSSAPI  从版本0.9.0.0开始支持 2. SASL/PLAIN   从版本0.10.0.0开始支持 3. SASL/SCRAM-SHA-256 以及 SASL/SCRAM-SHA-512   从版本0.10.2.0开始支持 其中第一种SASL/GSSAPI的认证就是kerberos认证,对于java来说有原生的支持,但是对于python来说配置稍微麻烦一些,下面说一下具体的配置过程,confluent kafka模块底层依赖于lib

最近碰到了消息时间戳的问题,于是花了一些功夫研究了一下,特此记录一下.   Kafka消息的时间戳 在消息中增加了一个时间戳字段和时间戳类型.目前支持的时间戳类型有两种: CreateTime 和 LogAppendTime 前者表示producer创建这条消息的时间:后者表示broker接收到这条消息的时间(严格来说,是leader broker将这条消息写入到log的时间)   为什么要加入时间戳? 引入时间戳主要解决3个问题: 日志保存(log retention)策略:Kafka目前会定

Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数. 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的.本文列出了一些重要的配置参数. 官方的文档 Configuration比较老了,很多参数有所变动, 有些名字也有所改变.我在整理的过程中根据0.8.2的代码也做了修正. Boker配置参数 下表列出了Boker的重要的配置参数, 更多的配置请参考 kafka.server.KafkaConfig name 默认值 描述 brokerid none 每一个b

问题导读: 1.zookeeper在kafka的作用是什么? 2.kafka中几乎不允许对消息进行"随机读写"的原因是什么? 3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的? 4.partitions设计的目的的根本原因是什么? 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JM

伟大的程序员版权所有,转载请注明:http://www.lenggirl.com/bigdata/java-kafka.html.html 一.JAVA代码 kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka&

前言: kafka是一个轻量级的/分布式的/具备replication能力的日志采集组件,通常被集成到应用系统中,收集"用户行为日志"等,并可以使用各种消费终端(consumer)将消息转存到HDFS等其他结构化数据存储系统中.因为日志消息通常为文本数据,尺寸较小,且对实时性以及数据可靠性要求不严格,但是需要日志存储端具备较高的数据吞吐能力,这种"宽松"的设计要求,非常适合使用kafka. 一.入门 1.1 简介 Kafka是一个"分布式的"/&

在kafka/config/目录下面有3个配置文件: producer.properties consumer.properties server.properties (1).producer.properties:生产端的配置文件 #指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定 #需要kafka的服务器地址,来获取每一个topic的分片数等元数据信息. metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092 #

转载:http://backend.blog.163.com/blog/static/202294126201431724652597/ 可以使用服务器端下载的kafka二进制包及依赖,也可以通过mavne获取(注意实测发现该方式拿到的包是用jdk7打的): <dependency> <groupId>com.sksamuel.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <vers

http://blog.csdn.net/xiaolang85/article/details/37821209 前言: kafka是一个轻量级的/分布式的/具备replication能力的日志采集组件,通常被集成到应用系统中,收集"用户行为日志"等,并可以使用各种消费终端(consumer)将消息转存到HDFS等其他结构化数据存储系统中.因为日志消息通常为文本数据,尺寸较小,且对实时性以及数据可靠性要求不严格,但是需要日志存储端具备较高的数据吞吐能力,这种"宽松"

基本概念的总结 在基本的Kafka架构中,producer将消息发布到Kafka话题中,一个Kafka话题通常指消息的类别或者名称,Kafka话题被集群中一个充当Kafka server角色的 broker创建.Kafka broker用来存储消息,consumer可以订阅一个或者多个话题来获取话题中的消息.其中Kafka brokers用Zookeeper来获取消息状态, 而Kafka consumers则利用Zookeeper来跟踪消息的offset.具体如下图所示: 上图是一个只有一个Ka

分布式发布订阅消息系统 Kafka 架构设计 转自:http://www.oschina.net/translate/kafka-design 我们为什么要搭建该系统 Kafka是一个消息系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(activity stream)和运营数据处理管道(pipeline)的基础.现在它已为多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道(data pipeline)和消息系统使用. 活动流数据是所有站点在对其网站使用情况做报表时要用到的数据中最常规的部

Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数. 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的. 官网配置地址: Configuration 每个kafka broker中配置文件server.properties默认必须配置的属性如下: broker.id=0 port=9092 num.network.threads=2 num.io.threads=8 socket.send.buffer.bytes=1048576 socket.receiv

参考资料:http://blog.csdn.net/honglei915/article/details/37563647参数说明:http://ju.outofmemory.cn/entry/119243参数说明/Demo:http://www.aboutyun.com/thread-9906-1-1.htmlKafka+Spark:  http://shiyanjun.cn/archives/1097.htmlhttp://ju.outofmemory.cn/entry/84636 1. K

[Apache Kafka]Kafka设计   在开始开发producer和consumer之前,先从设计的角度看一看Kafka. 由于重度依赖JMS,且实现方式各异.对可伸缩架构的支持不够,LinkedIn开发了Kafka来实现对活动流数据和运营指标数据的监控,这些数据包括CPU.I/O使用数据.请求响应时间等.开发Kafka时主要目标是提供以下特性: 支持自定义实现的producer和consumer的API 以低开销的网络和存储实现消息持久化 支持百万级消息订阅和发布的高吞吐量 分布式和高

单个进程 logstash 可以实现对数据的读取.解析和输出处理.但是在生产环境中,从每台应用服务器运行 logstash 进程并将数据直接发送到 Elasticsearch 里,显然不是第一选择:第一,过多的客户端连接对 Elasticsearch 是一种额外的压力:第二,网络抖动会影响到 logstash 进程,进而影响生产应用:第三,运维人员未必愿意在生产服务器上部署 Java,或者让 logstash 跟业务代码争夺 Java 资源. 所以,在实际运用中,logstash 进程会被分为两

这里分析一下message的封装类ByteBufferMessageSet类 ByteBufferMessageSet类的源代码在源代码目录message目录下.这个类主要封装了message,messageset,messageandoffset等类的对象.在Log类中读写log的时候基本上都是以这个类的对象为基本操作对象的. 下面看看类的具体代码.首先是初始化部分. class ByteBufferMessageSet(val buffer: ByteBuffer) extends Mess

Kafka 0.11版本增加了很多新功能,包括支持事务.精确一次处理语义和幂等producer等,而实现这些新功能的前提就是要提供支持这些功能的新版本消息格式,同时也要维护与老版本的兼容性.本文将详细探讨Kafka 0.11新版本消息格式的设计,其中会着重比较新旧两版本消息格式在设计上的异同.毕竟只有深入理解了Kafka的消息设计,我们才能更好地学习Kafka所提供的各种功能.      1. Kafka消息层次设计 不管是0.11版本还是之前的版本,Kafka的消息层次都是分为两层:消息集合(

Nginx作为网站的第一入口,其日志记录了除用户相关的信息之外,还记录了整个网站系统的性能,对其进行性能排查是优化网站性能的一大关键. Logstash是一个接收,处理,转发日志的工具.支持系统日志,webserver日志,错误日志,应用日志,总之包括所有可以抛出来的日志类型.一般情景下,Logstash用来和ElasticSearch和Kibana搭配使用,简称ELK,本站http://www.wenzhihuai.com除了用作ELK,还配合了Kafka进行使用.它使用JRuby编写,开源,

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