提到状态，我们总是伴随着可变的、并发、隔离和作用域等词语，精确定义如下：状态是有关存储信息的技术名词，任何一个时间程序能够立即访问到。简单地说，状态是一种可能被行为操作改变的数据，是一种可变的纯数据。
在过去的一年里，我一直是负责Wix的事件驱动消息基础设施（基于Kafka之上）的数据流团队的一员。该基础设施被 1400 多个微服务使用。 在此期间，我已经实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式的实现，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，可以轻松处理不断增长的流量和存储需求。
MQTT与Kafka完全不同。MQTT是由OASIS技术委员会的成员（大多数是IBM和Microsoft的高级工程师）开发的协议和技术标准。Kafka是LinkedIn首次实现的开源流平台。2011年开放源码后被Apache孵化器孵化，成为Apache软件基金会的顶级项目。
对于使用批处理工作流的数据团队来说，要满足当今的实时需求并不容易。为什么呢？因为批处理工作流，从数据传递和处理到分析，涉及很多等待。
本文介绍了Reddit如何实现大规模浏览计数系统，该系统使用基于HyperLogLog的算法来估计用户的浏览量。首先介绍了HyperLogLog算法，然后描述了Reddit是如何利用Redis和Cassandra来实现这个系统的。
3.2 后端的服务从消息队列里面获取到请求，完成后续的秒杀处理流程。然后再给用户返回结果。
来源 | http://r6d.cn/b2u2p Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。 同时，我们在使用它的过程中也需要小心很多潜在的陷阱。如果未能提前发现可能发生（换句话说就是迟早会发生）的问题，我们就要面对一个容易出错和损坏数据的系统了。 在本文中，我们将重点介绍其中的一个陷阱：尝试处理消息时遭遇失败。首先，我们需要意识到消息消费可能会，而且迟早会遭遇失败。其次，我们需要确保在处理此类故障时不会引入更多问题。 Kafka
Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。
生产者：Producer 往Kafka集群生成数据消费者：Consumer 往Kafka里面去获取数据，处理数据、消费数据Kafka的数据是由消费者自己去拉去Kafka里面的数据主题：topic分区：partition 默认一个topic有一个分区（partition），自己可设置多个分区（分区分散存储在服务器不同节点上）
注: 此系列内容来自网络，未能查到原作者。感觉不错，在此分享。不排除有错误，可留言指正。
作者 | Natan Silnitsky 译者 | 平川 策划 | 万佳 在过去一年里，我一直是数据流团队的一员，负责 Wix 事件驱动的消息传递基础设施（基于 Kafka）。有超过 1400 个微服务使用这个基础设施。在此期间，我实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，该系统可以轻松地处理不断增长的流量和存储需求。 1消费与投影 针对那些使用非常广泛、已经成为瓶颈的服务 当有遗留服务存储着大型域对象的数据，这些数据使用又非常广泛，使得该遗留服务成为瓶颈时，此
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。
假设我们正在运行一个基于 Web 的服务。请求处理变慢最终将会导致服务不可用。实际上，并不是所有的请求都需要立即处理。有些请求只要确认已收到即可。你有没有问过自己这样的问题：“我是否能够从异步请求处理中获益？如果确实如此的话，我该如何在一个实时的、大规模的关键任务系统中做出这种转变？”
每个企业都离不开数据，我们接收数据、分析数据、加工数据，并将数据输出。每个应用程序都在创造数据，无论是日志消息、指标、用户活动、输出消息或者其他。每个字节的数据背后都有一些潜在线索，一个重要的线索会带来下一步的商机。为了更好的得到这些信息，我们需要将数据从创建的地方获取出来加以分析。我们每天都能在亚马逊上看到这样的场景：我们点击了感兴趣的项目，一小会之后就会将建议信息推荐给我们。 我们越是能快速的做到这一点，我们的组织就会越敏捷，反应越是灵敏。我们在移动数据上花费的时间越少，我们就越能专注于核心业务。这就是为什么在数据驱动的企业中，数据管道是核心组件的原因。我们如何移动数据变得和数据本身一样重要。
在Apache Kafka简介的前半部分，您使用Kafka开发了几个小规模的生产者/消费者应用程序。从这些练习中，您应该熟悉Apache Kafka消息传递系统的基础知识。在下半部分，您将学习如何使用分区来分布负载并横向扩展应用程序，每天处理多达数百万条消息。您还将了解Kafka如何使用消息偏移来跟踪和管理复杂的消息处理，以及如何在消费者失败时保护您的Apache Kafka消息传递系统免于失败。我们将从第1部分开发用于发布 - 订阅和点对点用例的示例应用程序。
消息是互联网信息的一种表现形式，是人利用计算机进行信息传递的有效载体，比如即时通讯网坛友最熟悉的即时通讯消息就是其具体的表现形式之一。
所以消息系统就是如上图我们所说的仓库，能在中间过程作为缓存，并且实现解耦合的作用。
消息队列（Messeage Queue，MQ）是在分布式系统架构中常用的一种中间件技术，从字面表述看，是一个存储消息的队列，所以它一般用于给 MQ 中间的两个组件提供通信服务。
“流媒体”：发布者（“生产者”）经常发送的大量消息（想想数万或数十万）。许多订阅者（“消费者”）经常进行消息轮询。
纵观 Kafka 的发展脉络，它的确是从消息引擎起家的，但正如文章标题所问，Apache Kafka 真的只是消息引擎吗？通常，在回答这个问题之前很多文章可能就要这样展开了：那我们先来讨论下什么是消息引擎以及消息引擎能做什么事情。算了，我还是直给吧，就不从“唐尧虞舜”说起了。这个问题的答案是，Apache Kafka 是消息引擎系统，也是一个分布式流处理平台（Distributed Streaming Platform）。如果你通读全篇文字但只能记住一句话，我希望你记住的就是这句。再强调一遍，Kafka 是消息引擎系统，也是分布式流处理平台。
如果你只追一个妹子并且对这个妹子特别用心的话，知道的人一定会说你是个好男人；如果你只是浅尝辄止并且追了大部分妹子的话，知道的人一定会骂你渣男。
Apache Kafka有许多针对其操作的度量，这些度量指标非常多，会让人混淆哪些是重要的，哪些是可以忽略的。这些度量的范围从关于通信量总体速率的简单度量，到针对每种请求类型的详细时间度量，再到每个topic和每个分区的度量。他们提供了broker中的每个操作的详细视图，但也可能使你成为负责管理监视系统的人员的缺点。 本节将详细介绍一直要监控的最关键的度量标准，以及如何响应他们。我们还将描述一些再调试问题的时候需要账务的更重要的度量标准，然而，这并不是可用的度量标准的详细列表，因为列表经常发生变化，而且其中有许多只对硬编码的kafka开放人员有用。
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析：
在kafka的0.11版本中，引入了kafka事务的特性，确保在一个事务中发送的多条消息，要么都成功，要么都失败。这里说的多条消息可以是发送给不同topic的多个消息。
作者 | Natan Silnitsky 来源 | Wix 工程博客 最近经常听到谁谁谁用事件驱动了，正好看到一篇不错的关于事件架构的文章，分享给你，希望对你有帮助，以下是正文。 在过去一年里，我一直是数据流团队的一员，负责Wix事件驱动的消息传递基础设施（基于 Kafka）。有超过 1400 个微服务使用这个基础设施。在此期间，我实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，该系统可以轻松地处理不断增长的流量和存储需求。 1.消费与投影 针对那些使用非常广泛、已
异步处理也可以理解为并发处理，即多个任务同时进行，不需要等待，与之相对的是串行处理，需要一步一步等待执行
我们今天来聊一聊Kafka中优秀的设计，希望可以提高你的设计能力、写代码能力！ 1 Kafka基础
原文链接：https://url.cn/5h7oDHS
这篇文章是关于LinkedIn如何用kafka作为一个中央发布-订阅日志，在应用程序，流处理，hadoop数据提取之间集成数据。无论如何，kafka日志一个好处就是廉价。百万级别的TPS都不是很大的事情。因为日志比起数据库或者K-V存储是更简单的东西。我们的生产环境kafka集群每天每秒处理上千万读写请求，并且只是构建在一个非常普通的硬件上。
Pulsar是一款分布式发布/订阅消息平台，近两年非常火，被称为下一代的消息流平台，大有取代Kafka的势头。今天我们就来比较一下Pulsar跟Kafka。
微服务拆分后遇到的一个麻烦是分布后的一致性问题。单体架构的业务处理和数据都在一个进程里面，一致性保障很成熟，开发人员基本上不用关心。当把业务系统拆分到不同进程时，就遇到了技术性一致性问题。这带来了纠结，我们希望有一颗银弹，一把解决问题。但由于分布式一致性在(CAP)理论上没有完美的解决方案，我们所能选择的方案是在特定业务场景下的选择。
在使用消息队列的过程中，你会遇到很多问题，比如选择哪款消息队列更适合你的业务系统？如何保证系统的高可靠、高可用和高性能？如何保证消息不重复、不丢失？如何做到水平扩展？诸如此类的问题，每一个问题想要解决好，都不太容易。
consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。组内可以有多个消费者或消费者实例(consumer instance)，它们共享一个公共的ID，即group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。 consumer group下可以有一个或多个consumer instance，consumer instance可以是一个进程，也可以是一个线程 group.id是一个字符串，唯一标识一个consumer group consumer group下订阅的topic下的每个分区只能分配给某个group下的一个consumer(当然该分区还可以被分配给其他group)
译者：程超 译文：http://www.jianshu.com/p/3986239138fe 一、数据驱动的迁移反模式 微服务会创建大量小的、分布式的、单一用途的服务，每个服务拥有自己的数据。这种服务和数据耦合支持一个有界的上下文和一个无共享数据的架构，其中，每个服务及其对应的数据是独立一块，完全独立于所有其他服务。服务只暴露了一个明确的接口（服务契约）。有界的上下文可以允许开发者以最小的依赖快速轻松地开发，测试和部署。 采用数据驱动迁移反模式主要发生在当你从一个单体应用向微服务架构做迁移的时候。我们之所以
今天我们通过一篇文章来认识一下常见消息队列RabbitMQ、RocketMQ、Kafka。
这篇文章主要讲一下 kafka的服务复用与隔离; 主要解决的问题是,在多个迭代环境下; 让消息的提供者和消费者都能正确的发出和消费; 这个比dubbo的服务路由与隔离更复杂一点
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。现在它已被多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道和消息系统使用。
本文为您盘点最常见的Kafka面试题，同时也是对Apache Kafka初学者必备知识点的一个整理与介绍。
Kafka 通过 消费组协调器 (GroupCoordinator) 与消费者协调器 (ConsumerCoordinator)，实现消费者再均衡操作。
对于顺序发送，我们需要知道，当数据写入一个partition时，可以保证顺序性，所以如果有一批数据需要保证顺序，那么给这批数据指定一个key即可。
安装kafka集群之前，确保zookeeper服务已经正常运行，这里3台zookeeper准备工作都已完成，三台主机分别为：192.168.3.220,192.168.3.221,192.168.3.222
如果你正在考虑是否卡夫卡RabbitMQ最适合你的用例,请继续阅读,了解这些工具背后的不同的架构和方法,如何处理信息不同,和他们的性能优缺点。我们将讨论的最佳用例的每个工具,当它可能比依赖于一个完整的端到端流处理的解决方案。
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