出处:https://tech.meituan.com/2015/01/13/kafka-fs-design-theory.html 自己总结: Kafka 文件存储机制_结构图:https://www.processon.com/view/link/5c514944e4b08a7683b9be81 Kafka 文件存储机制_结构图,说明: 一个 Topic,包含多个 Partition: 一个 Partition,包含多个 Segment: 一个 Segment,包含多个 Segment Fi

您好,我是南橘,万法仙门的掌门,刚刚从九州世界穿越到地球,因为时空乱流的影响导致我的法力全失,现在不得不通过这个平台向广大修真天才们借去力量.你们的每一个点赞,每一个关注都是让我回到九州世界的助力,兄弟萌来为我注入修为吧!关注WX号:南橘ryc 今天是平安夜,祝大家都有一个愉快的夜晚. "罗妍师姐!研究院中研究元宇宙的元婴真人罗铭志刚刚渡劫失败,差点陨落了."作为两世宅男,李小庚基本上不会出云霄殿,但是总能及时的获取门内各种八卦消息. "哦,我知道,他是我哥."二师

我们都知道 synchronized 关键字能实现线程安全,但是你知道这背后的原理是什么吗?今天我们就来讲一讲 synchronized 实现线程同步背后的原因,以及相关的锁优化策略吧. synchronized 背后的原理 synchronized 关键字经过编译之后,会在同步块的前后分别形成 monitorenter 和 monitorexit 这两个字节码指令,这两个字节码只需要一个指明一个要锁定或解锁的对象.如果 Java 程序中指明了对象参数,那么就用这个对象作为锁. 如果没有指定,那

目录 为什么需要消息队列 1.异步 :一个下单流程,你需要扣积分,扣优惠卷,发短信等,有些耗时又不需要立即处理的事,可以丢到队列里异步处理. 2.削峰 :按平常的流量,服务器刚好可以正常负载.偶尔推出一个优惠活动时,请求量极速上升.由于服务器 Redis,MySQL 承受能力不一样,如果请求全部接收,服务器负载不了会导致宕机.加机器嘛,需要去调整配置,活动结束后用不到了,即麻烦又浪费.这时可以将请求放到队列里,按照服务器的能力去消费. 3.解耦 :一个订单流程,需要扣积分,优惠券,发短信等调用多

Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 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

原博文出自于:http://tech.meituan.com/kafka-fs-design-theory.html    感谢! Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 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

上一篇文章讲了如何用spring cloud stream集成kafka,并且跑起来一个demo,如果这一次宣传spring cloud stream的文章,其实到这里就可以啦.但实际上,工程永远不是简单的技术会还是不会的问题,在实际的开发中,我们会遇到很多的细节问题(简称坑),这篇文章,会把其中一些很小的点说一下,算是用实例告诉大家,工程的复杂性,往往体现在实际的繁琐步骤中. 1.group的配置 在发送消息的配置里面,group是不用配置的 关于这一点的证明,可以在源代码的注释里面看到 or

Spring Cloud Stream is a framework for building highly scalable event-driven microservices connected with shared messaging systems. The framework provides a flexible programming model built on already established and familiar Spring idioms and best p

一. 安装环境 Vertica官方提供了消费kafka的方法,需要注意版本对应 消费kafka原理,是Vertica提供的Udx 首先需要安装相应的环境 /${vertica}/packages/kafka/ddl/install.sql 判断是否安装成功 /${vertica}/packages/kafka/ddl/isinstalled.sql 二. 单次消费kafka 参考官方文档 Using COPY with Kafka COPY schema.target_table SOURCE

Kafka基本概念 Producer: 消息和数据的生产者,向kafka的一个topic发布消息的进程.代码.服务. Consumer:消息和数据的消费者,订阅数据并且处理器发布的消息的进程.代码.服务. Consumer Group:逻辑概念,对于同一个topic,会广播给不同的group,一个group中,只有一个consumer可以消费该消息. Broker:物理概念,kafka集群中每个kafka节点 topic:逻辑概念,kafka消息的类别,对数据进行区分,隔离 Partition:

大家好,我是yes. 我们都知道 RocketMQ 和 Kafka 消息都是存在磁盘中的,那为什么消息存磁盘读写还可以这么快?有没有做了什么优化?都是存磁盘它们两者的实现之间有什么区别么?各自有什么优缺点? 今天我们就来一探究竟. 先说下快的主要原因就是顺序读写.mmap.sendfile.我们先来看看这几点,然后再盘一下 RocketMQ 和 Kafka是如何应用的. 存储介质-磁盘 一般而言消息中间件的消息都存储在本地文件中,因为从效率来看直接放本地文件是最快的,并且稳定性最高.毕竟要是放类

在上一篇中我们详细聊了关于 Kafka Producer 内部的底层原理设计思想和细节, 本篇我们主要来聊聊 Kafka Consumer 即消费者的内部底层原理设计思想. 1.Consumer之总体概述 在 Kafka 中, 我们把消费消息的一方称为 Consumer 即 消费者, 它是 Kafka 的核心组件之一.它的主要功能是将 Producer 生产的消息进行消费处理,完成消费任务.那么这些 Producer 产生的消息是怎么被 Consumer 消费的呢?又是基于何种消费方式进行消费,

Kafak采用硬盘顺序写入和内存映射文件技术提示性能.即便是顺序写入硬盘,硬盘的访问速度还是不可能追上内存.所以Kafka的数据并不是实时的写入硬盘,它充分利用了现代操作系统分页存储来利用内存提高I/O效率. 一.顺序写入 在机械硬盘上写还是在固态硬盘上写.尽管结论都是顺序写比随机写快,但是原因却是不一样的.首先说机械硬盘,我先介绍一下它的存储原理.机械硬盘的结构你可以想象成一个唱片机,它有一个旋转的盘片和一个能沿半径方向移动的磁头.处理读取和写入请求时,首先可以根据请求的开始地址算出要处理的数

文章摘自:美团点评技术团队  Kafka文件存储机制那些事 Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 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

Overview 设计目标: 以O(1) 常数级时间复杂度的访问性能,提供消息持久化能力. 高吞吐率. 支持 kafka server 间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内部的消息顺序传输. scale out:支持在线水平扩展. 为何使用消息系统: 解耦 冗余(持久化) 扩展性 顺序保证 缓冲 异步通信 常用message queue对比 RabbitMQ: 重量级 redis:基于 k-v 对的NoSQL数据库,但本身支持MQ功能,可以作为一个轻量级的队列服务使用.

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把

1. 背景和现状 近几年,基于MySQL构建的传统关系型数据库服务,已经很难支撑美团业务的爆发式增长,这就促使我们去探索更合理的数据存储方案和实践新的运维方式.而随着分布式数据库大放异彩,美团DBA团队联合基础架构存储团队,于 2018 年初启动了分布式数据库项目. 图 1 美团点评产品展示图 在立项之初,我们进行了大量解决方案的对比,深入了解了业界的 scale-out(横向扩展).scale-up(纵向扩展)等解决方案.但考虑到技术架构的前瞻性.发展潜力.社区活跃度以及服务本身与 MySQL

背景介绍 饿了么监控系统EMonitor:是一款服务于饿了么所有技术部门的一站式监控系统,覆盖了系统监控.容器监控.网络监控.中间件监控.业务监控.接入层监控以及前端监控的数据存储与查询.每日处理总数据量近PB,每日写入指标数据量百T,每日指标查询量几千万,配置图表个数上万,看板个数上千. CAT:是基于Java 开发的实时应用监控平台,为美团点评提供了全面的实时监控告警服务 本文通过对比分析下2者所做的事情为契机讨论监控系统或许该有的面貌,以及浅谈下监控系统发展的各个阶段 CAT做的事情(开源

文章转载自公众号  美团技术团队 , 作者 萌萌 背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Selec

摘自-https://www.v2ex.com/t/508094 一.背景和现状 在美团,基于 MySQL 构建的传统关系型数据库服务已经难于支撑公司业务的爆发式增长,促使我们去探索更合理的数据存储方案和实践新的运维方式.随着近一两年来分布式数据库大放异彩,美团 DBA 团队联合架构存储团队,于 2018 年初启动了分布式数据库项目. 图 1 美团点评产品展示图 立项之初,我们进行了大量解决方案的对比,深入了解了业界多种 scale-out.scale-up 方案,考虑到技术架构的前瞻性.发展潜