Kafka是什么 Kafka最初由Linkedin公司开发，是一个分区、多副本、多订阅者、且基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等，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文件存储机制设计，是衡量其技术水平的关键指标之一。 下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度，分析Kafka如何实现高效文件存储，及实际应用效果。 2.Kafka文件存储机制 Kafka部分名词
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。
Apache Kafka由Scala和Java编写，基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统。它提供了类似于JMS的特性，但设计上又有很大区别，它不是JMS规范的实现，如Kafka允许多个消费者主动拉取数据，而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据。
Kafka 是一种高吞吐的分布式发布订阅的消息系统，可以处理消费者规模较大的网站流数据，具有高性能的，持久化，多副本，横向扩展能力。
关于协议，使用最为广泛的是HTTP协议，但是在一些服务交互领域，其使用则相对较少，主要原因有三方面：
消息应用程序发送方对消息进行加密后发送到目标计算机的消息队列中，然后由目标计算机上的应用程序接收消息队列中的消息进行解密。消息加密旨在防止在传输过程中有人未经授权查看消息。
最近项目使用到中间件，自己以前也对kafka原理应用垂涎已久了，故这个周末抽空总结一波。
0. 何谓安全？ 对于信息安全性的重要性，我想大家都不会否认。那么具体来说应该具有哪些特性才能称之为安全呢？举个简单的例子：我给你发送一条消息“借给我100元”，当你收到这条消息并且处理后你的账户里面会少出来100块，我的账户会多出来100块。在这个过程中，你是消息接收方，我是消息发送方。 作为通信双方的你我都不希望让其他人能读懂这条消息，这是信息的机密性，即消息在传递过程中不被其他人解读。 作为通信双方的你我都不希望消息内容变成"借老子1000块！"（操，借钱还这么牛逼，100块都不给你，还要1000块！
从timeChart，我们可以一目了然的看到那些请求花费的时间较长，一般柱状的长短表示从请求到接受共花费的时间，我们重点需要优化那些柱状较长的部分，当然我们也可以点击time列，按请求时间排到序，直接找出请求时间最长的部分。 针对每一条柱状图，又分为好几个部分，用不同颜色表示。这些颜色表示不同的时间段。举例说明，我们点击一条明细，在下方会出现该条请求的所有详细信息。我们点击TimeChart的Tab页。 这是一个我的博客的请求，分为5部分，依次如下： 白色：空白时间。 紫色：DNS查找。 黄色：连接时间。 绿色：请求发送时间，一般这个最耗时间。 红色：等待时间，这个影响因素较多，网络、数据库查询等等。 青色：请求接收。 蓝色：从浏览器缓冲中读取。
传统的车载软件通信采用的是经典的总线协议（比如CAN、LIN、FlexRay)，这些总线采用的是面向信号的数据传输(Signal-based)，基于信号在双绞线中的传输来通信，但是这些协议的传输带宽和传输速率有限，且不容易实现基于无线网更新车载软件(OTA)的需求。因此，新一代的车载软件通信更多采用了SOA架构下的SOME/IP协议，该协议采用的是面向服务的数据传输(Service-Oriented)，基于ECU的服务在车载以太网中被请求或订阅来通信。
应用往Kafka写数据的原因有很多：用户行为分析、日志存储、异步通信等。多样化的使用场景带来了多样化的需求：消息是否能丢失？是否容忍重复？消息的吞吐量？消息的延迟？
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。
启动之后kafka-client发送一个topic为消息szz-test-topic的消息
这里要说的一点就是优先级队列是通过设置消息的优先级来做的，为什么这样可以实现优先级队列是应该mq中才有了策略让优先级大的消息提前被消费，但是前提是消息的消费的速度要小于消息的生产速度，这个很好理解，想想队列就一个消息那么就谈不上优不优先的问题。
心跳机制是常用的一个健康监测的机制，说白了就是每隔一段时间向服务器发送一个心跳的报文，服务收到报文后，就认为当前的客户端在活动的状态，否则会进入异常的机制，比如说主从切换。
最近在学习rtmp协议，在看官方文档的时候总是懵懵懂懂，硬生生看了两天，现在基本上了解rtmp协议了，想用自己觉得比较清晰的方式来讲解rtmp协议，希望能够对向我一样的初学者有所帮助。
周末无聊刷着手机，某宝网APP突然蹦出来一条消息“为了回馈老客户，女朋友买一送一，活动仅限今天！”。买一送一还有这种好事，那我可不能错过！忍不住立马点了去。于是选了两个最新款，下单、支付一气呵成！满足的躺在床上，想着马上有女朋友了，竟然幸福的失眠了……
在第三章中，我们学习到了 Kafka C# 客户端的一些使用方法，学习了如何编写生产者程序。
我们启动生产者，然后请求send接口，然后打开rabbitmq控制台发现多了一个名为”byte-zb“的交换机和队列，并且队列中出现了一个未消费的消息，然后启动消费者，我们会在控制台上发现打印了一条消息，同时rabbitmq控制台中”byte-zb“的队列中消息没有了。
在我们之前提到的所有netty知识中，netty好像都被分为客户端和服务器端两部分。服务器端监听连接，并对连接中的消息进行处理。而客户端则向服务器端建立请求连接，从而可以发送消息。
本文将详细介绍消息发送、消息消费、RocketMQ queryMsgById 命令以及 rocketmq-console 等使用场景中究竟是用的哪一个ID。
https://www.cnblogs.com/yangfengwu/p/11203546.html
kafka 使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息，每条消息都有一个 offset 值来表示它在分区中的偏移量。Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据，为了避免日志文件过大，一个分片并不是直接对应在一个磁盘上的日志文件，而是对应磁盘上的一个目录，这个目录的命名规则是_。 比如创建一个名为firstTopic的topic，其中有3个partition，那么在 kafka 的数据目录（/tmp/kafka-log）中就有 3 个目录，firstTopic_0~3 多个分区在集群中多个broker上的分配方法
如果想多个协程处理，handleMessages()调用多次即可，是不会导致处理信息重复的。
这是典型的kafka消费端消费数据的代码，但可以看出这是十分典型的单线程消费。不能直接用在生产实践中。
上一篇基于redis的list实现了一个简单的消息队列：玩转redis-简单消息队列
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
重新分配分区后，新增分区要等几分钟后才可被触发使用 多分区场景下，kafka服务端lag 有负数情况，目前官方修复为最多-1,此bug并不影响数据的准确性，客户端消费依然是正常
UDP是一种面向无连接的协议，因此传输过程中不能保证数据的完整性。jdk提供了网络通信包，在java.net包下提供了两个类DatagramPacket和DatagramSocket来实现UDP通信。这两个类可以这样理解，DatagramSocket是路，DatagramPacket路上装有人的车。也就是DatagramSocket决定了通信目标，DatagramPacket则代表封装好的数据。
kafka 算是很麻烦的一件事儿，起因是最近需要采集大量的数据，原先是只用了典型的 high-level Consumer 的 API，最经典的不过如下：
kafka算是很麻烦的一件事儿，起因是最近需要采集大量的数据，原先是只用了典型的high-level Consumer的API，最经典的不过如下：
即数据文件中的存储结构为： 【blockSize(4byte)->blockData】=>【blockSize(4byte)->blockData】
在上一篇文章中，我们介绍了S7Comm协议的S7Comm Header和Job 和 Ack_Data机制。本篇文章，我们将继续介绍S7Comm协议的Userdata 协议拓展并结合pcap流量包实际分析。
Spring Cloud Bus是一个轻量级的消息代理，可以用于在分布式系统中发布和订阅消息。除了支持内置的消息转换器外，Spring Cloud Bus还允许用户定义自己的消息转换器。在本文中，我们将深入探讨Spring Cloud Bus如何使用自定义消息转换器。
主启动类RabbitMq01Application：实现ApplicationRunner接口
对于需要进行大规模数据传输的WCF应用来说，对于请求消息和回复消息进行传输前的压缩，不但可以降低网络流量，也可以提高网络传输的性能。由于WCF的扩展性，我们可以采用不同的方式实现对消息的压缩，本文提供一种比较简单的实现方式。[源代码从这里下载] 一、三种可行的消息压缩方案 二、DataCompressor——用于数据压缩与解压缩组件 三、MessageCompressor——用于消息压缩与解压的组件 四、CompressionMessageFormatter——用于
memberlist库的简单用法如下，注意下面使用for循环来执行list.Join，原因是一开始各节点都没有runing，直接执行Join会出现连接拒绝的错误。
最近遇到一个新的问题。需要使用Chrome 插件, 从我们对我们当地的一个网站之一启动C#应用，同时通过本申请值执行不同的操作。
web端代码就是js代码，C#有两种方式：使用第三方库，如Fleck，使用C#原生socket编程实现
是中文一句著名的无标点符号句子，在没有标点符号情况下，这句话有数种拆解方式，而意思却是完全不同，所以常被用作讲述标点符号的重要性
RTMP(Real Time Messaging Protocol)实时消息传送协议是Adobe公司为Flash播放器和服务器之间音频、视频和数据传输开发的开放协议。RTMP工作在TCP之上，默认使用端口1935。
前面两篇博文，分别介绍了RabbitMq的核心知识点，以及整合SpringBoot的demo应用；接下来也该进入正题，看一下SpringBoot的环境下，如何玩转rabbitmq
示例目的：使用控制台项目模板分别新建一个服务器和一个客户端，实现两两通讯 1. 新建服务器项目 using System; using System.Net; using System.Net.Sockets; using System.Text; using System.Threading; namespace server { class Program { static TcpClient tcpClient; static NetworkStrea
在显示项目中遇到了一个问题，需要使用到websocket与小程序建立长链接。由于项目是负载均衡的，存在项目部署在多台机器上。这样就会存在一个问题，当一次请求负载到第一台服务器时，socketsession在第一台服务器线程上，第二次请求，负载到第二台服务器上，需要通过id查找当前用户的session时，是查找不到的。 可以看到，由于websocket的session并没有实现序列化接口。所以无法将session序列化到redis中。 web的中的httpsession 主要是通过下面的两个管理器实现序列化
首先注意本次讨论的RokcetMq源码版本为 4.9.4，距离5.0发布 的没有多久。
protocol buffer这种优秀的编码方式，究竟底层是怎么工作的呢？为什么它可以实现高效快速的数据传输呢？这一切都要从它的编码方式说起。
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