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是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。...在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。...分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。...然而Kafka忽略掉文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。...7.持久性日志（commit log） Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。
所以我还是折中一下，将标题取名为了“Kafka分布式消息系统”。 1....存储：在一个分布式、容错的集群中安全地存储流式数据。 1.1 消息系统 上面的三个作用，第一条就讲到，kafka是一个消息系统。那么什么是消息系统？它解决了什么样的问题？...引入消息系统后的系统结构 引入消息系统后，上面的问题将会得到有效解决： 所有的组件，Web服务和应用服务，都不再关心彼此的接口定义，而仅关心数据结构（Json结构）。...流式处理有时候是必须的：比如天猫双11的订单和销售额，马云需要实时显示在大屏幕上，如果数据中心说：我们是T+1的，双11的数据，要12号才能得到，我想马云baba是不会同意的。...4.4 Zookeeper Zookeeper是一个分布式服务注册、发现、治理的组件，大数据生态系统中的很多组件都有用到Zookeeper，例如HDFS等。
Kafka[1]是linkedin用于日志处理的分布式消息队列，linkedin的日志数据容量大，但对可靠性要求不高，其日志数据主要包括用户行为（登录、浏览、点击、分享、喜欢）以及系统运行日志（CPU、...内存、磁盘、网络、系统及进程状态）。...高可靠交付对linkedin的日志不是必须的，故可通过降低可靠性来提高性能，同时通过构建分布式的集群，允许消息在系统中累积，使得kafka同时支持离线和在线日志处理。...发布者每次可发布多条消息（将消息加到一个消息集合中发布）， sub每次迭代一条消息。 2. 不创建单独的cache，使用系统的page cache。...为了对减小一个consumer group中不同consumer之间的分布式协调开销，指定partition为最小的并行消费单位，即一个group内的consumer只能消费不同的partition。
论文 《分布式系统的现代消息传递》Modern Messaging for Distributed Sytems ?...1.介绍 本文概述了消息传递概念，功能和现代技术。 首先介绍分布式通信和系统集成的消息传递。 然后提供对主要消息传递功能的回顾，然后概述从代理到无代理系统的消息传递的主要技术。...4.消息传递技术 面向消息的中间件已经发展了十多年，现在已经成为一个丰富而稳固的服务和库生态系统。 消息代理作为为分布式应用程序提供消息传递功能的中间独立服务，是最常见的消息传递系统类型。...它已经被开发用于实时活动流分析，以解决对从生产者向许多潜在消费者移动大量数据（例如，用户指标，计算机农场监控）的有效方式的需求。...5.用例 本节介绍了几种成功采用基于消息传递通信的用例，以解决分布式系统中的交换信息问题。
1.背景 最近因为工作需要，调研了追求高吞吐的轻量级消息系统Kafka，打算替换掉线上运行的ActiveMQ，主要是因为明年的预算日流量有十亿，而ActiveMQ的分布式实现的很奇怪，所以希望找一个适合分布式的消息系统...第二类其实也算在第一类的特例，就像我们喜欢把操作系统和应用程序区别对待来看，操作系统要处理无数繁杂的事物，各进程、线程之间的数据交换少不了消息队列的支持。...3.Kafka 好，我们最后来谈今天的主角Kafka，这个奇特的名字我始终没有找到典故，也许是开发者暗恋女孩（基友）的名字吧^_^，Kafka由linkin开发，最初的目的是为了应对linkin庞大的活动流数据...；通过自身独特的设计将消息持久化到磁盘上，以此同时支持在线和离线消费；并且其天生为分布式而设计，压根就没有单机模式（或者说单机模式是分布式的特例），能够很好的扩展。...PULL模型可能造成消费者在没有消息的情况下盲等，这种情况下可以通过long polling机制缓解，而对于几乎每时每刻都有消息传递的流式系统，这种影响可以忽略。
，它是由来源发出一个离散的通信单元，被发送给一个或者一群接受者，无论是单体服务还是分布式系统中都有消息的概念，只是这两种系统中传输消息的通道方法或者通道不同；单体服务中的消息往往可以通过 IO、进程间通信...通信渠道的不可靠是造成构建大规模分布式系统非常复杂并且困难的重要原因。...网络请求 作为分布式系统之间各个节点的通信渠道，网络其实是非常不可靠通信方式，如果我们想要保证节点状态的一致性，这种通信方式的复杂性使得我们在进行跨服务调用时需要处理非常多的边界条件，在之前的文章 分布式系统...消息投递语义 在分布式系统中使用网络进行通信确实是一种不可靠的方式，消息的发送者只能知道掌控当前节点，所以没有办法保证传输渠道的可靠性，网络超时这种常见的通信错误极大地增加了分布式系统通信的复杂度，我们可以对网络提供的基本传输能力进行封装...；这其实都是因为在分布式系统中，正好一次的消息投递语义是不存在的，消息要么可能会丢失，要么就可能会重复。
以Kafka来说，主要就是针对于实时消息处理，在大数据平台当中的应用也很广泛。今天我们就主要来讲讲分布式消息系统Kafka的入门基础。...Apache-Kafka (11).jpg Kafka基本介绍 Kafka现在是Apache的开源项目之一，但是最初的研发，是由Linkedin公司开发的，主要是针对于日志收集和消息收集等场景下的分布式消息系统...Kafka基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等。...支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。 同时支持离线数据处理和实时数据处理。...下载 (20).jpg 关于分布式消息系统Kafka入门，以上就为大家做了一个简单的介绍了。
消息是一个非常有趣的概念，它是由来源发出一个离散的通信单元，被发送给一个或者一群接受者，无论是单体服务还是分布式系统中都有消息的概念，只是这两种系统中传输消息的通道方法或者通道不同；单体服务中的消息往往可以通过...『网络是稳定、可信赖的』分布式系统中常见的谬论之一。...通信渠道的不可靠是造成构建大规模分布式系统非常复杂并且困难的重要原因。...消息投递语义 在分布式系统中使用网络进行通信确实是一种不可靠的方式，消息的发送者只能知道掌控当前节点，所以没有办法保证传输渠道的可靠性，网络超时这种常见的通信错误极大地增加了分布式系统通信的复杂度，我们可以对网络提供的基本传输能力进行封装...；这其实都是因为在分布式系统中，正好一次的消息投递语义是不存在的，消息要么可能会丢失，要么就可能会重复。
“双11”带来的购物狂潮余温尚存，“双12”又火热来袭，而面对愈演愈烈的促销大战，云市场显然已按耐不住云服务商的热情，各家动作频频，其中以阿里云、天翼云、腾讯云为主要代表，借助岁末年关纷纷推出大幅度优惠促销活动...云市场短兵相接，促销活动夺眼球 记者了解到，12月18日前后，云服务商活动相对集中，中国电信、阿里、腾讯等大品牌均在此前后开展活动，其中，主要三家云服务商活动如下： 阿里云：12月18日起，阿里云将开启年度云促销盛典...促销活动包括：全新行业云、续费优惠、1亿元扶持计划，以及重量级神秘大礼; 18日当天8：00-20:00购买云服务器(ECS)/关系型数据库(RDS)还有机会免单等，根据目前官方的消息看，阿里云的本次活动主要以存量客户为主...早在双十一期间，阿里在论坛上就发布公告其双十二的活动预告，这次活动还是给阿里云的粉丝不少期待的。...据小编侧面了解，双十二天翼云也会针对四川池推出较为优惠的主机促销活动，预估活动力度在5折左右，另外还有Iphone 、mini的抽奖活动，可谓力度空间。
分布式系统的消息&服务模式简单总结 在一个分布式系统中，有各种消息的处理，有各种服务模式，有同步异步，有高并发问题甚至应对高并发问题的Actor编程模型，本文尝试对这些问题做一个简单思考和总结。...反映在OLTP程序系统中，一个交易就是一个任务。如程序系统一次只完成一个交易，在这个交易没有完成前，程序系统不接受其他交易，这就是同步模式。...MSF的“推送模式”分为定时推送模式和事件推送模式，事件推送模式的意思是将服务器发生的事件作为消息推送到客户端，然后客户端响应此事件类型的消息，等同于客户端订阅了服务器的事件，本质上就是一种“分布式事件...消息服务框架（MSF）是基于分布式消息处理的框架，在设计上它具有Actor模式的特点，MSF的每个服务对象实例都是一个Actor，MSF通过不同的服务模式来控制Actor的生命周期： “请求-响应”模式...总之，MSF的这种服务之间的通信都是通过消息进行的，对象之间只有消息，并且是分布式的消息，所以，MSF是一个真正的分布式Actor编程模型。
三选二公式的误导性 分区很少发生，那么在系统不存在分区的情况下没理由去牺牲C和A。...C和A之间的取舍可以在同一系统中以非常细小的粒度反复发生，每一次的决策可能因为具体的操作，或者牵涉到特定的数据或用户而有所不同。...在操作的间隙，系统需要作出决策： 取消操作，降低系统可用性。或是 继续操作，以冒险损失系统一致性为代价 依靠多次尝试通信来达成一致性，比如Paxos算法或者两阶段事务提交，仅仅是推迟了决策时间。...当系统进入分区模式，有两种可行的策略。其一是限制部分操作，因此会削弱可用性；其二是额外记录一些有利于后面分区恢复的操作信息。系统可以通过持续尝试恢复通信来察觉分区何时结束。 哪些操作可以执行？...这样总是会有存在不能自动合并的冲突的情况，比如版本控制系统CVS，如git，就会有需要手动合并分支的时候。 相反，有些系统用了限制操作的办法来保证冲突总能合并。
一、分布式锁 1.分布式锁的原理 分布式锁或者本地锁的本质其实是一样的，都是将并行的操作转换为了串行的操作 2.分布式锁的常用解决方案 2.1 数据库 可以利用MySQL隔离性：唯一索引 use...= xxx 2.2 Redis setNX: setNX(key,value) :如果key不存在那么就添加key的值，否则添加失败，Redisson 2.3Zookeeper 3.Redis实现分布式锁...缓存的所有数据我们都加上过期时间，数据过期之后主动触发更新操作 使用读写锁来处理，读读的操作是不相互影响的 无论是双写模式还是失效模式，都会导致缓存的不一致问题。即多个实例同时更新会出事。怎么办？...我们不应该过度设计，增加系统的复杂性 遇到实时性、一致性要求高的数据，就应该查数据库，即使慢点。...解决方案：分布式锁 sync=true 本地锁 缓存雪崩：大量的key同一个时间点失效。
12月21日荣耀周年活动上，则将发布荣耀9青春版，定价1299元起，搭载前后双摄主打拍照，可以看到年底华为/荣耀发布了多款中低端手机，冲量目标明显。...还有，电商平台开展的双十二购物节则与手机公司的冲刺目标不谋而合，电商平台要GMV，手机公司要销量，于是纷纷选在双十二前夕发新机，并刻意等到双十二发售。...这款手机此前得到市场验证，主打双摄旗舰，上市以来新用户超60%，在千元机中具有很强的竞争力，双11当天与魅蓝6销量合计突破了80万台。 ?...在市场已经验证了对应机型的需求后，如果有用户感知强烈的真实降价，自然可以掀起抢购的热潮，特别是在双十二这样的促销节点，真金白银的降价比新机发售更有效果。...只有科学的定价才能在合适的时间节点更有余地地做促销。 产品规划，魅族与魅蓝，小米与红米，华为与荣耀，都形成了双品牌结构，由专门的品牌负责销量冲击的任务。
一、前言 随着商城业务渠道不断扩展，促销玩法不断增多，原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法，需要进行促销系统的独立建设，与商城解耦，提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。...基于这些痛点问题，我们一期完成促销系统的独立，与商城解耦，搭建出促销系统核心能力： 优惠活动管理 对所有优惠活动抽象出统一的优惠模型和配置管理界面，提供活动编辑、修改、查询及数据统计等功能。...面对新品发布、双11大为客户等大流量场景，如何满足高并发场景下的高性能要求。 面对来自上游业务方的不可信调用，以及下游依赖方的不可靠服务等复杂系统环境，如何提升系统整体的稳定性，保障系统的高可用。...如活动编辑后的缓存处理、资源预占后的消息同步、拼团状态流转的消息通知等等。...参照优秀的开源热点缓存框架，定制化扩展出一整套热点解决方案，支持热点探测 、本地缓存 、集群广播以及热点预热功能，做到准实时热点探测并将热点Key通知实例集群进行本地缓存，极大限度避免大量重复调用冲击分布式缓存
这篇讲的是证券交易系统，这类系统包含的内容很多，但是我们还是把目光放在核心的交易部分，比如说股票交易。...虽说是交易系统，但是它和任何一个支付平台的交易系统有着显著的不同，它的核心是一个竞价匹配的机制，而非货币支付的机制，简单地说，这个机制包含了这样四个步骤： 挂单（可以是买单，也可以是卖单） 匹配（或者叫做撮合...） 成交 清算 从非功能的角度看，有这样几条需求是这样的系统尤其要强调的： Consistency，从单个交易的角度来说，主要就是事务性，这是交易系统最最基本的要求。...大型交易系统的延迟的最小单位都是按微秒论的。从架构上看这类系统具备一些异步系统（比如下单支付系统）的特点，但是低延迟的要求决定了它的处理方式明显不同。...支付系统（或者是清算系统）会完成用户扣款或打款的操作，而 Tick Calculator 会根据交易信息改变当前的股价并持久化到数据库中（这里的数据库需要较大的吞吐量，可以根据股票种类+时间序做 sharding
分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展、可伸缩性的关键组件，需要具有高吞吐量、高可用等特点。...第2条可以消息系统实现，也可以业务端实现。...如果消息系统要实现这个回滚流程的话，系统复杂度将大大提升，且很容易出现Bug，估计出现Bug的概率会比消费失败的概率大很多。...当然除了已经提到的特性外，RocketMQ还支持： 定时消息 消息的刷盘策略 主动同步策略：同步双写、异步复制 海量消息堆积能力 高效通信 ..........参考资料 RocketMQ用户指南 RocketMQ原理简介 RocketMQ最佳实践 阿里分布式开放消息服务(ONS)原理与实践2 阿里分布式开放消息服务(ONS)原理与实践3 RocketMQ原理解析
Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下： 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。...高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息。...Consumer客户端pull，随机读,利用sendfile系统调用进行zero-copy ,批量拉数据 消费状态保存在客户端 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个...Partition内的消息顺序传输。
分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展、可伸缩性的关键组件，需要具有高吞吐量、高可用等特点。...第2条可以消息系统实现，也可以业务端实现。...正常情况下出现重复消息的概率其实很小，如果由消息系统来实现的话，肯定会对消息系统的吞吐量和高可用有影响，所以最好还是由业务端自己处理消息重复的问题，这也是RocketMQ不解决消息重复的问题的原因。...如果消息系统要实现这个回滚流程的话，系统复杂度将大大提升，且很容易出现Bug，估计出现Bug的概率会比消费失败的概率大很多。...当然除了已经提到的特性外，RocketMQ还支持： 定时消息 消息的刷盘策略 主动同步策略：同步双写、异步复制 海量消息堆积能力 高效通信 .......
前言：自2009年第一个“双11”诞生，双11”11年的嬗变，见证中国迈向消费大国的坚定步伐。随后伴随着中国互联网的爆发式增长，国内社会不断变革着的消费与沟通方式，成熟的消费互联网生态体系已经成型。...那么如此大批的促销活动涌现，对于「秒杀」这个词也越来越频繁地出现在我们的生活里。...在如此的大环境下，不仅是头部电商公司，××多、×东，乃至于各种街、×会、×品等，以及一些老牌的传统企业，比如×宁、×美等，也紧跟着安排了各类秒杀活动。...一位在编程界摸打滚爬10余年的程序员，希望能给你带来帮助由于文章篇幅的限制小编就用截图的方式给大家总览目录基础篇高并发系统架构分层数据库篇池化技术数据库优化方案缓存篇缓存：消息队列篇消息队列消息队列分布式服务篇系统架构微服务架构维护篇服务端监控要怎么做...降级熔断实战篇计数系统设计信息流设计Java面试核心讲
作者 Abhishek Sharma ，译者 梅雪松 简介 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。...Apache Kafka与传统消息系统相比，有以下不同： 它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展； 它同时为发布和订阅提供高吞吐量； 它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者； 它将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费...这样的潜在例子包括分布式搜索引擎、分布式构建系统或者已知的系统如Apache Hadoop。所有这些分布式系统的一个常见问题是，你如何在任一时间点确定哪些服务器活着并且在工作中。...每个服务器都持有分布式文件系统的内存复本，为客户端的读取请求提供服务。 ?...图5：Kafka分布式系统的总体架构 Apache Kafka对比其它消息服务 让我们了解一下使用Apache Kafka的两个项目，以对比其它消息服务。
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