Redis+Kafka异步提高并发 Redis+Kafka异步提高并发 设计 实现 提交请求接口 Kafka消费队列 异步处理Service 客户端轮询获取结果 Redis集群节点配置 KafKa集群节点配置 压力测试 Redis+Kafka异步提高并发 我们平时开发的后台接口,如果不优化,比如加缓存,异步等,接口并发量很难上得来,因为业务逻辑处理需要时间,后面的请求都在排队,时间一长就都超时了,这就是压力测试经常遇到的问题.简单说就是并发量上不来,那如何提高并发呢. 设计 提高并发通常有几个步

本文不对三者之间的性能进行对比,只是从三者的特性上区分他们,并指出三者的不用应用场景. 1.publish/subscribe 发布订阅模式如下图所示可以具有多个生产者和发布者,redis.kafka.rebittMQ都满足这样的要求. 但是三者有各自的特色. 1.1 redis redis的特征就是快,由于其数据是存储在内存中的,处理速度相对另外两者快了不少.通过使用redis可以实现一个简单具有实时通信功能的聊天室. 2.2 kafka kafka的设计初衷是一个日志系统,其队列中的数据能够

本文不对三者之间的性能进行对比,只是从三者的特性上区分他们,并指出三者的不用应用场景. 1.publish/subscribe 发布订阅模式如下图所示可以具有多个生产者和发布者,redis.kafka.rebittMQ都满足这样的要求. 但是三者有各自的特色. 1.1 redis redis的特征就是快,由于其数据是存储在内存中的,处理速度相对另外两者快了不少.通过使用redis可以实现一个简单具有实时通信功能的聊天室. 2.2 kafka kafka的设计初衷是一个日志系统,其队列中的数据能够

一些概念 一个partition 对应一个task,一个task 必定存在于一个Executor,一个Executor 对应一个JVM. Partition 是一个可迭代数据集合 Task 本质是作用于Partition的线程 问题 Task 里如何使用Kafka Producer 将数据发送到Kafka呢. 其他譬如HBase/Redis/MySQL 也是如此. 解决方案 直观的解决方案自然是能够在Executor(JVM)里有个Prodcuer Pool(或者共享单个Producer实例),

前言:刚上线elk一个月左右,使用的kafka作为缓存队列,但是不知道为何,中间发生过好几次,elk突然没数据了,长达好几天都没有,      折腾了好久,好了,过几天又发生同样的状况.经查找,数据是有到达kafka,但是logstash读取不了.无奈之下,只能把kafka      更换为redis.      filebeat配置-------------filebeat:  prospectors:    -      document_type: "web-hkgf-proxy-ngin

kafka的订阅可以重复消费,但redis的不行,只能收到订阅之后发布的数据 redis无法实现消息堆积和回溯 1 Redis是个数据库,可以改.查,而KFAKA 不能改查2 redis是内存数据库,只是它的list数据类型刚好可以用作消息队列:kafka就是消息队列3 都作为消息队列的话,kafka吞吐量更高.多样化的消费处理模型(如分组) 4 kafka有分区的概念 5 kafka保存数据的时间更长

redis push/pop VS pub/sub (1)push/pop每条消息只会有一个消费者消费,而pub/sub可以有多个 对于任务队列来说,push/pop足够,但真的在做分布式消息分发的时候,还是pub/sub吧. (2)从编程角度看,pub/sub中sub通道需要保持长连接,而push/pop,  pop需要Consumer进程定时去刷新. 前者可以满足实时要求,但是对编程架构有要求,而后者在实时性上有缺陷,但是对编程架构要求较低. redis VS kafka (1)redis是

本文来自网易云社区 作者:李勇 背景 网易美学首页除了banner和四个固定位,大部分都是通过算法推荐获取的内容,其中的内容包括心得.合辑.视频及问答等.现在需要实现的是当推荐内容在用户屏幕曝光后(即用户一个屏幕内的内容),那么这些内容在一定时间内,如两周内都不能再出现,因此需要对这些已经曝光过的内容进行过滤.首页内容如下图所示: 实现方案 目前的实现方案是客户端对用户曝光的内容进行采集,然后通过DA的SDK将这些数据发送到Kafka Broker,然后再通过Kafka消费者去消费并解析这些数据

Kafka作为新一代的消息系统,mq是比较成熟消息系统,而redis也可以发布订阅,那么这三者有何异同? RabbitMQ 是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,更适合于企业级的开发.同时实现了一个经纪人(Broker)构架,这意味着消息在发送给客户端时先在中排队.对路由(Routing),负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持. Redis 是一个Key-Valu

首先在另外一台联网电脑拉取最新的redis,zookeeper,kafka镜像 docker pull redis docker pull zookeeper docker pull wurstmeister/kafka 然后导出镜像为tar文件 docker save -o redis.tar redis ##-o:指定保存的镜像的名字 #另外两个相同 导入镜像到生产服务器 脚本总已经写了.复制到.sh文件中执行即可. redis的配置和数据已经挂到宿主机了.另外两个没有. #!/bin/ba

https://blog.51cto.com/tryingstuff/2052271 场景需求 在有些不需要安装java环境的服务器如Nginx,php等为主的web 应用可以使用filebeat来对这些服务日志进行收集.Filebeat用于收集本地文件的日志数据. 它作为服务器上的代理安装,Filebeat监视日志目录或特定的日志文件,尾部文件,并将它们转发到Elasticsearch或Logstash进行索引.logstash 和filebeat都具有日志收集功能,filebeat更轻量,使

一．了解淘宝Kafka架构 在ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka消息中间件之间,我们为什么要选择Kafka?下面详细介绍一下,2012年9月份我在支付宝做余额宝研发,2013年6月支付宝正式推出余额宝,2013年8月担任支付宝淘宝彩票项目经理带领兄弟们一起做研发,期间需要与淘宝和500万对接竞彩接口数据,业余时间与淘宝的同事沟通,了解天猫在电商节如何处理这些大数据的?技术架构上采用了哪些策略呢? 一.应用无状态(淘宝session框架) 二.有效使用缓存(Tair)

filebeat 直接到logstash, 由于logstash的设计问题, 可能会出现阻塞问题, 因为中间使用消息队列分开 可以使用redis, 或者kafka, 这儿使用的是kafka 1, 安装 kafka的安装, 解压可用, 但需要zookeeper, 内置了一个zookeeper, 直接使用即可 1), 启动内置zookeeper ./bin/zookeeper-server-start.sh ./config/zookeeper.properties & 2), 修改kafka的配置

  原本打算将storm直接与flume直连,发现相应组件支持比较弱,topology任务对应的supervisor也不一定在哪个节点上,只能采用统一的分布式消息服务Kafka.   原本打算将结构设置为:   最后结构更改为:      集成Kafka   storm中已经写好了KafkaSpout用来接收Kafka中间件上的消息,并发射到Bolt中,只需要依赖 storm-kafka即可:   <dependency> <groupId>org.apache.storm<

转自 离线部署ELK+kafka日志管理系统 - xiaoxiaozhou - 51CTO技术博客http://xiaoxiaozhou.blog.51cto.com/4681537/1854684 1.简介 对于日志来说,最常见的需求就是收集.查询.显示,正对应logstash.elasticsearch.kibana的功能. ELK日志系统在系统中,主要可解决的问题: 基于日志的数据挖掘 问题排查,上线检查 根据关键字查询日志详情 异常数据自动触发消息通知 服务器监控,应用监控,Bug管理

################################################################################################### 改编自:https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5919021.html# # 为了更好的学习ELK,将 散尽浮华 的博客拿过来,根据我个人的情况进行了编辑.为此向散尽浮华表示衷心的感谢.#######################################

一.ELK 背景 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志.这样是不是感觉很繁琐和效率低下.当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:ELK中的logstash,将所有服务器上的日志收集汇总. 集中化管理日志后,日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情,一般我们使用grep.awk和wc等Linux命令能实现检索和统计,但是对于要求更高的查询.排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心,这里我们使用ELK中

番茄日志(TomatoLog)能做什么 可能你是第一次听说TomatoLog,没关系,我可以从头告诉你,通过了解番茄日志,希望能帮助有需要的朋友,番茄日志处理将大大降低你采集.分析.处理日志的过程. 介绍 TomatoLog 是一个基于 .NETCore 平台的日志处理组件,包含客户端.服务端,非常容易使用和部署. 多客户端实现 TomatoLog 的客户端和服务端目前都是基于 .NETCore 版本,客户端提供了三种日志流传输方式,目前实现了 Redis/RabbitMQ/Kafka流.如果希

前言: 大厂面试机会难得,为了提高面试通关率,建议朋友们在面试前先复盘自己的知识栈,依据掌握程度划分重要.优先级,系统地去学习!如果不准备充分就去参加面试,既会失去进入大厂的机会,更是对自己的不负责. 蚂蚁花呗一面(一个小时): 1.Java容器有哪些?哪些是同步容器,哪些是并发容器? 2.ArrayList和LinkedList的插入和访问的时间复杂度? 3.java反射原理, 注解原理? 4.说说一致性 Hash 原理 5.新生代分为几个区?使用什么算法进行垃圾回收?为什么使用这个算法? 6

最近已经推出了好几篇SpringBoot+Dubbo+Redis+Kafka实现电商的文章,今天再次回到分布式微服务项目中来,在开始写今天的系列五文章之前,我先回顾下前面的内容. 系列(一):主要说了使用IDEA对SpringBoot项目的创建,SpringBoot架构下Web项目Maven的基本依赖及实现. 系列(二):主要讲了Maven父子级项目创建依赖.分环境部署配置及服务端口号统一配置,Dubbo的集成接入.服务层(提供者)分模块实现,提供者(四个)和消费者(一个)的配置及服务调用,微服

ELK集群在大规模的日志收集中面临着数据量大,收集不及时,或宕机的风险,可以选择单节点的redis,但是相比redis,kafka集群高可用的特性,更优,下面来配置kafka集群配置elk作为缓存的方法. kafka集群的安装配置 一. 初始环境准备 1.服务器准备 主机 地址 db01 10.0.0.200 db02 10.0.0.201 db03 10.0.0.202 # cat /etc/redhat-release #这里我使用的是centos7.6的系统 CentOS Linux re