Cockcroft 回复说： 亚马逊从 gzip 切换到 zstd，压缩 S3 存储量减少了大约 30%，达艾字节的规模。...Zstandard（其 C 语言实现 zstd 更为知名）是由 Facebook 公司的 Yann Collet 开发的无损数据压缩算法，在多种数据集上提供了很高的压缩比和非常好的性能。...该参考实现库是一个遵循 BSD 许可的开源软件，它提供了一个速度极快的解码器，允许我们在速度和压缩比之间做大范围权衡。...Honeycomb 首席开发者大使 Liz Fong-Jones 赞同切换到 zstd： 我们不把它用于列文件，因为那太慢了，但我们把它用于 Kafka（…），在生产环境中从 snappy 切换到 zstd...按照他们的说法，其专有压缩算法比 zstd 编码节省 5-10% 的存储空间，并且速度快 70%。 亚马逊官方没有就其内部数据使用的压缩技术或相关的 S3 存储节省发表任何评论。
重平衡的发生在启动一个消费者组前，但是在某些情况下，会正在运行消费的时，再次发生，可能会导致整个集群的暂时性的瘫痪，影响kafka的高可用。...LEO 每一个分区上的最新(大) offset kafka采取同步和异步的共同优点，所以使用ISR的方法。把Follow中同步慢的节点从ISR中进行T除，从而保证了复制数据的速度。...开启生产者压缩 props.put("compression.type", "gzip"); 这样 Producer 启动后生产的每个消息集合都是经 GZIP 压缩过的，故而能很好地节省网络传输带宽以及...Kafka 而言，它们的性能测试结果却出奇得一致，即在吞吐量方面：LZ4 > Snappy > zstd 和 GZIP； 而在压缩比方面，zstd > LZ4 > GZIP > Snappy。...不是offset 实现原理： broker 在缓存中保存 序列号， 对于接受的每一条消息，如果序列号 比 缓存中的大 1 则接受，否则丢弃。
压缩过程通常包括以下几个步骤： （1）选择压缩算法：Kafka支持多种压缩算法，包括gzip、snappy、lz4和zstd等。生产者可以根据应用场景和需求选择合适的压缩算法。...3.2 压缩算法的选择 Kafka支持多种压缩算法，每种算法都有其特点和适用场景。以下是Kafka支持的几种主要压缩算法的介绍： （1）Gzip：Gzip是一种常见的压缩算法，具有较高的压缩率。...（2）Snappy：Snappy是一种快速且高效的压缩算法，它提供了比Gzip更快的压缩和解压缩速度。Snappy适用于需要高吞吐量和低延迟的场景。...（4）Zstandard（Zstd）：Zstandard是一种新型的压缩算法，它在保持较高压缩率的同时，提供了比其他算法更快的压缩和解压缩速度。Zstandard适用于对压缩率和性能都有要求的场景。...例如，在需要高吞吐量和低延迟的场景下，可以选择Snappy或LZ4算法；在需要更高压缩率的场景下，可以选择Gzip或Zstandard算法。
Broker 集群规划注意事项： 因素 考量点 建议 操作系统 操作系统/IO模型 将kafka部署在Linux上，利用epoll模型 磁盘 IO性能 普通机械磁盘，kafka副本+分区机制，可以不考虑搭建...回收器 -XX:MaxGCPauseMillis=20 表示每次GC最大的停顿毫秒数20ms -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 当整个堆占用超过某个百分比时...Broker端保存、Consumer端解压 Broker端重新压缩消息的2种情况 Broker端压缩算法与Producer端压缩算法不同 兼容老版本格式的转换 压缩算法 吞吐量方面：LZ4>Snappy>zstd...,GZIP 压缩比率： zstd>LZ4>GZIP>Snappy 启动压缩的条件 Producer运行机器本身CPU充足 带宽资源有限 千兆网络,CPU资源充足，建议开启zstd 如何管理TCP连接...Kafka社区采用TCP作为底层通讯协议 在创建KafkaProducer实例时创建TCP连接 创建时机 发送消息时 更新元数据后 谁负责连接 创建KafkaProducer实例时，生产者应用会在后台创建一个
## Broke ### 集群规划注意事项： |因素|考量点|建议| |--|--|--| |操作系统|操作系统/IO模型|将kafka部署在Linux上，利用epoll模型| |磁盘|IO性能|普通机械磁盘...回收器 -XX:MaxGCPauseMillis=20 表示每次GC最大的停顿毫秒数20ms -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 当整个堆占用超过某个百分比时...端重新压缩消息的2种情况 ##### Broker端压缩算法与Producer端压缩算法不同 ##### 兼容老版本格式的转换 #### 压缩算法 ##### 吞吐量方面：LZ4>Snappy>zstd...,GZIP ##### 压缩比率： zstd>LZ4>GZIP>Snappy #### 启动压缩的条件 ##### Producer运行机器本身CPU充足 ##### 带宽资源有限 #####...千兆网络,CPU资源充足，建议开启zstd ### 如何管理TCP连接 #### Kafka社区采用TCP作为底层通讯协议 #### 在创建KafkaProducer实例时创建TCP连接 #
Zstd Zstd 全称叫 Zstandard，是一个提供高压缩比的快速压缩算法，主要实现的编程语言为 C，是 Facebook 的 Yann Collet 于2016年发布的，Zstd 采用了有限状态熵...LZ4 使用默认参数压缩速度十分优秀，比 Zstd 快很多，但是压缩比并不高，比 Zstd 压缩后多了 206 MB，足足多了 46%，这就意味着更多的数据传输时间和磁盘空间占用。...压缩时间对比 从整个构建后的压缩构建包的时间可视化图中可以看出，最初版本的 gzip 压缩相当耗时，而采取 Pzstd 是最快速的方案，ISA-L 稍慢，Pigz 略微慢一点，这三者都可以达到从 1m11s...压缩比的对比 压缩比的对比中 Zstd 和 Pzstd 有一些优势，其中 Brotli 和 LZ4 由于支持的参数限制，比较难测试同级别压缩比下的速度，因此选择了压缩比稍低的参数，但是效率仍然距离 Pigz...在测试案例对比中，时间耗时的顺序为 Pzstd < ISA-L < Pigz < LZ4 < Zstd < Brotli < Gzip （排名越靠前越好），其中压缩和解压缩的时间在整体的耗时上占比较大
但术业有专攻，市面上那么多开源框架且每个框架又经常迭代升级，花精力深入了解每一个框架源码不太现实，本文会以业务视角罗列工作中大家需要熟知的一些知识 本篇文章的目录： 首先，为什么使用kafka？...props.put(“compression.type”, “gzip”)，它表明该 Producer 的压缩算法使用的是GZIP。...这样 Producer 启动后生产的每个消息集合都是经 GZIP 压缩过的，故而能很好地节省网络传输带宽以及 Kafka Broker 端的磁盘占用。...各压缩算法比较：吞吐量方面：LZ4 > Snappy > zstd 和 GZIP；而在压缩比方面，zstd > LZ4 > GZIP > Snappy。 kafka默认不指定压缩算法。...为什么要引入消费者组? 主要是为了提升消费者端的吞吐量。多个消费者实例同时消费，加速整个消费端的吞吐量（TPS）。
但基于POSTGRESQL 本身的原理，数据库表的体积与他存储的数据之间的比率一直不是很好看，所以PG 15 在备份中，引入了数据压缩的功能来加大pg_basebackup 备份后的数据的数据的压缩比。...2 压缩的模式支持 GZIP, LZ4,ZSTD 或者不压缩， 举例我们通过GZIP 在服务器端进行压缩方式的备份 pg_basebackup -h 192.168.198.100 -p 5432 -...U admin -Xnone --target=server:/home/postgres/backup -Z gzip:9 但如果此时我们选择 LZ4 或者 ZSTD的方式进行数据压缩备份，则你的...:9 相比较，三种备份和数据压缩的方式，那种压缩的比率更高，这里ZSTD 在通用比率的压缩下，文件最小在 2.4mb , gzip 紧随其后 2.9mb , 而LZ4 则在 3.5mb . ....-Z zstd:9 压缩模式指定并且指定相关的压缩方式和压缩的等级，使用zstd进行压缩 -Z lz4:9 使用lz4 进行压缩 -Z gzip:9 使用gzip 进行压缩
但术业有专攻，市面上那么多开源框架且每个框架又经常迭代升级，花精力深入了解每一个框架源码不太现实，本文会以读书会视角，从业务角度罗列工作中大家需要熟知的一些知识 为什么使用kafka •削峰填谷。...props.put(“compression.type”, “gzip”)，它表明该 Producer 的压缩算法使用的是 GZIP。...这样 Producer 启动后生产的每个消息集合都是经 GZIP 压缩过的，故而能很好地节省网络传输带宽以及 Kafka Broker 端的磁盘占用。...各压缩算法比较：吞吐量方面：LZ4 > Snappy > zstd 和 GZIP；而在压缩比方面，zstd > LZ4 > GZIP > Snappy。 kafka默认不指定压缩算法。...为什么要引入消费者组呢？主要是为了提升消费者端的吞吐量。多个消费者实例同时消费，加速整个消费端的吞吐量（TPS）。
Kafka 是消息引擎嘛，这里的消息就是指 Kafka 处理的主要对象。 主题：Topic。主题是承载消息的逻辑容器，在实际使用中多用来区分具体的业务。 分区：Partition。...Kafka 中同一条消息能够被拷贝到多个地方以提供数据冗余，这些地方就是所谓的副本。副本还分为领导者副本和追随者副本，各自有不同的角色划分。副本是在分区层级下的，即每个分区可配置多个副本实现高可用。...kafka发送的消息， 在发送的时候， 会把多条消息放在一起， 组成消息集合，在Broker端存的消息是发送端发送的"消息集合" 避免在Broker配置compression.type， 防止Broker...压缩算法的对吧吞吐量方面：LZ4 > Snappy > zstd 和 GZIP；而在压缩比方面，zstd > LZ4 > GZIP > Snappy。...消费者 消费者总体工作流程 消费者初始化流程 消费者组消费详细流程 Consumer分区的分配策略是在消费端来处理的， 并非在Broker端做的分配方案， kafka中消费者组是一个很重要的概念，
zstd 压缩算法 除了 gzip 之外，Containerd 现在还支持 zstd[6] 镜像压缩算法，压缩速度比 gzip 快好几倍，具体通过 github.com/klauspost/compress.../zstd[7] 来实现。...关于 zstd 的性能测试结果请参考zstd 官方文档[8]。...本来 Docker 在 Kubernetes 社区的地位就在急剧下滑，现在 Containerd 易用性的空缺也被 nerdctl 填补上了，连 docker-compose 也能兼容了，如今 Docker...虽说廋死的骆驼比马大，但 Docker 的辉煌时代终究一去不复返了。
前世今生 1.1 消息队列发展历程 1.png 1.2 业界消息队列对比 kafka：分布式的、分区的、多副本的日志提交服务，在高吞吐场景下发挥较为出色（目前最常用） RocketMQ：低延迟、强一致...5.png 2.4 数据复制 6.png 2.5 Kafka 架构 7.png ZooKeeper：负责存储集群元信息，包括分区分配信息等 2.6 一条消息的角度 8.png 从一条消息的视角，看看为什么...2.7.2 数据压缩 11.png 通过压缩，减少消息大小，目前支持Snappy、Gzip、LZ4、ZSTD压缩算法 之前默认使用Snappy 目前通过测试的得出ZSTD是最好的也是最普遍的 推荐使用...和Broker在同一进程中，大量IO 会造成其性能下降 3 消息队列-BMQ 3.1 BMQ简介 兼容Kafka协议，存放分离，云原生消息队列 BMQ架构图 3.2 运维操作对比 34.png 3.3...关闭其中一个Broker，观察发送与接收的情况，并写出，在关闭一个Broker后，Kafka集群会做哪些事情？
EBS 优化实例与 GP2/3 或 IO2 驱动器的混合是否真的比 i3 或 i3en 机器（及其带来的优势）有更好的性价比？ 如果你不熟悉这款工具，你应该了解一下。...压缩 压缩在 Kafka 中并不新鲜，大多数用户已经知道了自己可以在 GZIP、Snappy 和 LZ4 之间做出选择。...例如，使用 zstd（Zstandard）后，Shopify 获得了 4.28 倍的压缩率。...关于 zstd 优势的另一个很好的例子是 Cloudflare 的“挤一挤 firehose：从 Kafka 压缩中获得最大收益”这篇文章。 这和降低成本又有什么关系呢？...不平衡的集群可能会损害集群性能，导致某些 borker 比其他 broker 的负载更大，让响应延迟更高，并且在某些情况下会导致这些 broker 的资源饱和，从而导致不必要的扩容。
当前Kafka支持4种压缩方式，分别是gzip、snappy、lz4 及 zstd（Kafka 2.1.0开始支持）。 调优建议：出于提升吞吐量的考虑，建议在生产端对消息进行压缩。...对于Kafka而已，综合考虑吞吐量与压缩比，建议选择lz4压缩。如果追求最高的压缩比则推荐zstd压缩。...在Kafka 0.9.0及之前版本，建议设置另一个参数block.on.buffer.full为true，该参数表示当buffer填满时Producer处于阻塞状态并停止接收新消息而不是抛异常。...调优建议：为了避免消息乱序问题，建议将该参数设置为1，表示生产端在某个broker响应之前将无法再向该broker发送消息请求，这能够有效避免同一分区下的消息乱序问题。...其中比较难理解的是min.insync.replicas，这个参数表示ISR集合中的最少副本数，默认值是1，并只有在acks=all或-1时才有效。
在计算过程中包含了可变的状态变量。 函数式（Functional）：用户调用一系列函数链式执行计算、获取数据。在计算过程中不包含状态变量，无副作用。...但首推第一种，没有网络开销，数据在节点内部处理、存储。...Join 碰上物化视图 绝对避免在物化视图中使用 join，ClickHouse 使用 HashJoin，插入的每个 Block 都会导致物化视图创建一个 hash 表，最终导致插入又重又慢。...default.kafka_engine ( `i` Int64, `s` String ) ENGINE = Kafka SETTINGS kafka_broker_list = 'kafka...:9092' kafka_topic_list = 'topic', kafka_group_name = 'clickhouse', kafka_format = 'JSONEachRow', kafka_handle_error_mode
压缩算法，使用压缩算法网络传递效率高，但也会相应耗费CPU，建议设置为LZ4或zstd。 缓冲区大小，默认1G，基本无需修改，最大可改为2GB。...QueueBufferingMaxKbytes = 2097151, // 修改缓冲区最大为2GB，默认为1GB CompressionType = CompressionType.Lz4, // 配置使用压缩算法LZ4，其他：gzip.../snappy/zstd BatchSize = 32768, // 修改批次大小为32K LingerMs = 20 // 修改等待时间为20ms };...3 总结 本文介绍了提高producer吞吐量 与 提高消息可靠性 的实践，重点介绍了在Confluent.Kafka组件下如何进行配置的代码实践，相信会对你有所帮助。...，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文链接。
压缩 压缩在 Kafka 中并不新鲜，大多数用户已经知道了自己可以在 GZIP、Snappy 和 LZ4 之间做出选择。...例如，使用 zstd（Zstandard）后，Shopify 获得了 4.28 倍的压缩率。...关于 zstd 优势的另一个很好的例子是 Cloudflare 的“挤一挤 firehose：从 Kafka 压缩中获得最大收益”这篇文章。 这和降低成本又有什么关系呢？...不平衡的集群可能会损害集群性能，导致某些 borker 比其他 broker 的负载更大，让响应延迟更高，并且在某些情况下会导致这些 broker 的资源饱和，从而导致不必要的扩容。...RocketMQ发布5.0版本：架构大重构，代码变更比例高达60% 管人比管代码难多了，基础软件黄金时代“全自动软件工程平台”火了！ 为什么除了Flutter之外，我们还需要另一个跨平台开发框架？
工具介绍 主要介绍 zstd 工具的作用和性能测试 我们称 Zstandard 或 Zstd 是一种快速的无损压缩算法，是针对 zlib 级别的实时压缩方案，以及更好的压缩比。...性能测试对比 Zstd 还可以压缩速度为代价提供更强的压缩比，Speed vs Rtrade 可以通过小增量进行配置。...: 启用超过19级，最多22级(需要更多内存) -T# : 使用几个线程进行压缩(默认值:1个) -r : 递归地操作目录 --format=gzip : 将文件压缩为.gz格式...# 在压缩操作后删除源文件 # 默认情况下，源文件在成功压缩或解压缩后不会被删除 $ zstd --rm file # 解压zst压缩包 $ zstd -d file.zst # 解压zst压缩包到标准输出...)以达到更高的压缩比 $ zstd --ultra -level file # 解压缩为单进程 # 多个进程并发执行压缩过程(0表示自动使用所有CPU核心) $ zstd -T0 file $ zstd
OLAP OLTP：行式存储格式（行存） 每行的数据在文件上是连续存储的，读取整行数据效率高，单次IO顺序读即可。...典型系统有关系型数据库、key-value数据库 OLAP：列式存储格式（列存） 每列的数据在文件上式连续存储的，读取整列的效率较高，同列的数据类型一致，压缩编码的效率更好。...，适用于热数据 gzip：压缩速度慢，压缩比高，适用于冷数据 zstd：新引入的压缩算法，压缩比和gzip差不多，而且压缩速度比肩snappy 建议选择snappy或zstd，根据业务数据类型充分测试压缩效果...max_value Column Index：footer里的column metadata包含columnChunk的全部page的Min-Max value Offset Index：记录page在文件中的...Base+Delta+Compaction的设计 parquet 对比 ORC 从原理层面，最大的差别就是对于nestedType和复杂类型的处理上 parquet的算法上要复杂很多，带来的cpu的开销比orc
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