参考: https://www.jianshu.com/p/61df929aa98b SO_REUSEPORT学习笔记:http://www.blogjava.net/yongboy/archive/2015/02/12/422893.html 代码示例:https://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?api=io.netty.channel.epoll.EpollDatagramChannel Linux下UDP丢包问题分析思路

一.Kafka概述 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案.Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群机来提供实时的消费. 二.Kafka相关

一.kafka 简介 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,需要一个沟通两者的桥梁-消息系统.从一个微观层面来说,这种需求也可理解为不同的系统之间如何传递消息. kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统

技术要点 org.springframework.web.context.request.async.DeferredResult<T> 示例如下: 1.   新建Maven项目  async 2.   pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaL

学界| UC Berkeley提出新型分布式框架Ray:实时动态学习的开端 from:https://baijia.baidu.com/s?id=1587367874517247282&wfr=pc&fr=_lst 为应对新型 AI 应用不断提高的性能需求,近日 Michael Jordan 等人提出了一个新型的分布式框架 Ray,主要针对当前集群计算框架无法满足高吞吐量和低延迟需求的问题,以及很多模拟框架局限于静态计算图的缺点,并指出强化学习范式可以自然地结合该框架. 人工智能在一些现实

1.顺序读写 kafka的消息是不断追加到文件中的,这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能 顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间,只需很少的扇区旋转时间,所以速度远快于随机读写 生产者负责写入数据,Kafka会将消息持久化到磁盘,保证不会丢失数据,Kafka采用了俩个技术提高写入的速度. 1.顺序写入:在大学的计算机组成(划重点)里我们学过,硬盘是机械结构,需要指针寻址找到存储数据的位置,所以,如果是随机IO,磁盘会进行频繁的寻址,导致写入速度下降.Kafka使用了顺序IO提高了磁盘的写

2345678910111213141516 /** * Delete this log segment from the filesystem. * * @throws KafkaStorageException if the delete fails. */ 2 buffer = File.readSocket.send(buffer) 这一过程实际上发生了四次数据拷贝.首先通过系统调用将文件数据读入到内核态Buffer(DMA拷贝),然后应用程序将内存态Buffer数据读入到用户态Buff

一:kafka介绍kafka(官网地址:http://kafka.apache.org)是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,具有高性能和高吞吐率. 1.1 术语介绍BrokerKafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为brokerTopic主题:每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic.(物理上不同Topic的消息分开存储,逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于

背景: 第三代PacBio SMRT长读取可以有效地解决第二代测序技术的读长问题,但包含大约15%的测序错误.已经设计了几种纠错算法以有效地将错误率降低到1%,但是它们丢弃了大量未校正的碱基,因此导致低吞吐量.这种碱基损失可能会限制下游组件的完整性和分析的准确性.结果: 在这里,我们介绍HALC,一种用于长读取错误纠正的高吞吐量算法. HALC将长读数与来自相同物种的短读取重叠群对齐,具有相对较低的同一性要求,使得长读取区域可以与至少一个重叠区域对齐,包括其真正的基因组区域在重叠群中与其充分相似

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

在编写一个网络服务的时候都比较关心这个服务能达到多少并发连接,而在这连接的基础上又能达到一个怎样的交互能力.编写服务已经是一件很花力气的事情,而还要去编写一个能够体现结果的测试工具就更加消耗工作时间.下面介绍一个测试工具只需要简单地设置一下就能对tcp/udp服务进行高并发和高吐吞的性能测试,并通过图形化的方式反映测试结果. 工具是采用用.NET编写,所以需要.NET FRAMEWORK才能运行.虽然.net在这方面的给人的感觉性能不怎么出色,但这个工作出色性能足够满足大部分服务端的压力测试.

1.Kafka独特设计在什么地方?2.Kafka如何搭建及创建topic.发送消息.消费消息?3.如何书写Kafka程序?4.数据传输的事务定义有哪三种?5.Kafka判断一个节点是否活着有哪两个条件?6.producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)?7.Kafa consumer是否可以消费指定分区消息?8.Kafka消息是采用Pull模式,还是Push模式?9.Procuder API有哪两种?10.Kafka存储在硬盘上的消息格式是什么? 一.基本概念介绍Kaf

使用Netty搭建UDP服务收集日志,使用过程中发现,部分日志接收不到,排查发现,都是大日志记录不到,后查询相关文档进行如下修改 EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(20); try { Bootstrap b = new Bootstrap(); b.group(workerGroup); b.channel(NioDatagramChannel.class); b.option(ChannelOption.SO_BROADCA

现在基本上大数据的场景中都会有kafka的身影,那么为什么这些场景下要用kafka而不用其他传统的消息队列呢?例如rabbitmq.主要的原因是因为kafka天然的百万级TPS,以及它对接其他大数据组件的流处理功能,比如可以更好的对接Apache storm.本文只是讨论kafka作为消息队列的功能及一些用法. 丑话说在前头 Kafka本身比较重,强依赖于zookeeper,所以使用Kafka必须要先搭建zookeeper(虽然topic offset已经不在zookeeper管理,但是其他重要

netty号称java高性能网络库,为人帮忙中,研究了下,写了一个demo.反复调试,更改,局域网两个客户端同时for循环发10000个20字节的数据包,入库mysql,居然没丢. 思路,netty的本身的高性能eventloop机制,接收到数据包后,做简单处理,然后通过dbcp连接池入库.假如,入缓存,比如redis,可能更快. 遇到的问题: 1.bind()方法,直接bind(port)即可,重载的bind(host,port)只能接收本机数据. 2.调整缓冲区大小.用netty自带的方法o

1.背景(abstract) 笔者算是一个极客类型的程序员了.喜欢探索一些程序内在的原理.稳定性.自动化运维.健壮性,很多时间也会 去对程序的内存使用率.cpu使用率锱铢必较.尽量克扣掉不必要的cpu和内存资源,这在一定程序上能节省成本,比如 笔者曾经在阿里云托管java web服务器,1GHz/1G的虚拟主机,使用了springMVC,由于使用的jar包比较多,占用cpu和 内存资源多,远程ssh连接到服务器时几乎不能在有空闲的资源响应我的请求.那个程序不“疾”而终.然后就没有然后了. 做过个

工具下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1fJ6Kz-mfFu_RANrgKqYiyA 提取码:0pyf 最近测试智能设备的远程的性能,思路主要是通过UDP对IP和端口发送和接受数据包.于是找到到这个小工具,感觉轻巧,简单,能看到直观的图形和报表. 不多说直接上图

一.概述 Kafka在雅虎内部被很多团队使用,媒体团队用它做实时分析流水线,可以处理高达20Gbps(压缩数据)的峰值带宽. 为了简化开发者和服务工程师维护Kafka集群的工作,构建了一个叫做Kafka管理器的基于Web工具,叫做 Kafka Manager.这个管理工具可以很容易地发现分布在集群中的哪些topic分布不均匀,或者是分区在整个集群分布不均匀的的情况.它支持管理多个集群.选择副本.副本重新分配以及创建Topic.同时,这个管理工具也是一个非常好的可以快速浏览这个集群的工具. 该软件

一.概述 Spring Integration Kafka 是基于 Apache Kafka 和Spring Integration来集成Kafka,对开发配置提供了方便. 二.配置 1.spring-kafka-consumer.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"

kafka的前言知识: :Kafka是什么? 在流式计算中,Kafka一般用来缓存数据,Storm通过消费Kafka的数据进行计算.kafka是一个生产-消费模型. Producer:生产者,只负责数据生产,生产者的代码可以集成到任务系统中.               数据的分发策略由producer决定,默认是defaultPartition  Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions    Broker:当前服务器上的Kafka进程,俗称拉皮条.只管数

1.顺序的方式存储数据: 2.批量发送: 3.零拷贝: 来源:咕泡学院