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）。...扩展知识：CAP理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。...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。...2.用于松散耦合通信的消息传递 现代分布式系统可以包括数百个（如果不是数千个）应用程序以多层操作，并为彼此提供不同的服务和功能。...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。...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。...；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。...，以此实现消费的分布式；因此partition的设计提供了分布式的基础。...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。
最近新开发了一套即拍速卖系统，即拍速卖是一款创新趣味电商平台，其主要功能有支付系统，电商系统，预约系统，会员系统，积分系统等等，在开发的过程中，需要注意的是预约系统，用户如果需要预约，那么就需要先进行在电商系统中进行下单并且确认才能进行预约...图片进入系统首页，可以选择场次进行预约，并在指定时间进行抢购。图片商城可以自行选择商品进行购买，用户可以自行选择。此外，用户可以选择是自己支付购买费用，还是通过以前的使用来使用积分进行购买。...商城系统分为兑换区和商城区，用户可以在购买和支付时进行选择。图片 在个人中心，你可以看到你的积分，粉丝等相关信息。积分可以在商城内部的兑换区兑换商品。
分布式系统为了保证其可靠性，一般都会多节点提供服务，各别节点的故障不会影响系统的可用性。对于分布式的存储系统来说，在保证可用性的同时，数据的可靠性（不丢失）也是其要解决的核心问题。...这就会引入一个新的问题，分布式存储系统的又一核心问题——多个副本间的数据一致性保障。所以就有了各种数据一致性协议。例如：Zookeeper的Zab、Etcd使用的Raft和无比复杂的Paxos等等。...例如之前文章介绍的时间轮，我们有多个节点提供服务，但只能有一个节点去转动轮子（一秒移动一次当前指针），这个时候就需要系统中始终有一个Leader负责转动轮子。...当Leader宕机不能继续刷新后，数据必然会过期，其它节点将会竞争写入，成为集群新的Leader（和分布式锁很像，可以理解为一把长期持有的锁，新的玩法）。 ?...总结 本文介绍了两种选主方式，竞争的方式很好理解，实现也非常简单，但为什么存储系统很少选择竞争选主方案？如果我们的业务模块要实现选举使用那种方案好一些？欢迎大家在留言区讨论。
分布式系统为了保证其可靠性，一般都会多节点提供服务，各别节点的故障不会影响系统的可用性。对于分布式的存储系统来说，在保证可用性的同时，数据的可靠性（不丢失）也是其要解决的核心问题。...这就会引入一个新的问题，分布式存储系统的又一核心问题——多个副本间的数据一致性保障。所以就有了各种数据一致性协议。例如：Zookeeper的Zab、Etcd使用的Raft和无比复杂的Paxos等等。...例如之前文章介绍的时间轮，我们有多个节点提供服务，但只能有一个节点去转动轮子（一秒移动一次当前指针），这个时候就需要系统中始终有一个Leader负责转动轮子。...当Leader宕机不能继续刷新后，数据必然会过期，其它节点将会竞争写入，成为集群新的Leader（和分布式锁很像，可以理解为一把长期持有的锁，新的玩法）。 ...三、总结 本文介绍了两种选主方式，竞争的方式很好理解，实现也非常简单，但为什么存储系统很少选择竞争选主方案？如果我们的业务模块要实现选举使用那种方案好一些？欢迎大家在留言区讨论。
一、与消息相关的主要场景 1、存储和离线消息。 现在的IM系统，消息都要落地存储。这样如果接收消息的用户不在线，等他下次上线时，能获取到消息数据。...离线消息包括单聊、群聊、控制类等消息，消息类型类型众多。因此离线消息需要以用户ID（多端情况下需要以端）为检索维度。...三、存储消息关键点 1、离线消息 离线消息读取频繁（写也有一定压力），但是检索逻辑简单（参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节）。...离线消息读取策略参看《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》拉取离线消息章节。理论上读取离线消息的时间复杂度为O(log(N)+M)， N 为离线消息的条数， M 为一次读取消息的条数。...如果我在非洲某个国家登录系统，从北京的机房读取消息数据显然不太合适！如何让数据靠近用户，是一个更加有挑战的问题。
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。
我们都知道，这种系统设计的大方向就是限流，即通过层层过滤，最终只让相对较少的请求进入到核心业务处理层。...这里不谈秒杀设计，不谈使用队列等使请求串行化，就谈下怎么用锁来保证数据正确，就是已经到减库存那一步了，在这一步中如果保证不超卖。...分布式锁 这种场景下应该很少有人用Java自带的锁（比如：synchronized、Lock）吧，因为它们只在同一个JVM内有效，如果你的应用部署了多台的话，应该用分布式锁。...关于Redis分布式锁，可以阅读这篇文章：Spring Boot Redis 实现分布式锁 其实，这里加分布式锁就是将多线程请求转成单线程请求，因为每次只有一个线程获得锁并执行，其余都被阻塞了。
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。...最后我们从源码角度分析RocketMQ怎么实现发送顺序消息。 RocketMQ通过轮询所有队列的方式来确定消息被发送到哪一个队列（负载均衡策略）。...第2条可以消息系统实现，也可以业务端实现。...随着我们系统的服务的增多，每位开发者都要注意自己的程序是否存在单点故障，如果挂了应该怎么恢复、能不能很好的水平扩展、对外的接口是否足够高效、自己管理的数据是否足够安全.........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
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。...最后我们从源码角度分析RocketMQ怎么实现发送顺序消息。 RocketMQ通过轮询所有队列的方式来确定消息被发送到哪一个队列（负载均衡策略）。...第2条可以消息系统实现，也可以业务端实现。...细心的你可能又发现问题了，如果确认消息发送失败了怎么办？RocketMQ会定期扫描消息集群中的事物消息，如果发现了Prepared消息，它会向消息发送端(生产者)确认，Bob的钱到底是减了还是没减呢？...随着我们系统的服务的增多，每位开发者都要注意自己的程序是否存在单点故障，如果挂了应该怎么恢复、能不能很好的水平扩展、对外的接口是否足够高效、自己管理的数据是否足够安全......
超卖和分布式锁解决方案 背景 要说现在在高并发场景中，哪个概念最火，那当属“秒杀”了。那么秒杀也是有自己的一些特点的： 大量用户同一时间访问，造成瞬时访问量激增。...当然，这篇文章不具体讲秒杀系统的设计了，主要讲一讲在秒杀系统中的一环——Redis分布式锁。...虽然商家都希望自己的东西卖的越多越好，但是大多数场景下，秒杀的库存并不是特别多，这时候我们就得避免“超卖”问题的发生了。...下单的流程 正常下单的流程 r001.png 当用户的下单请求到达服务端时，为了防止恶意下单，首先系统中肯定要做风控的。如果说有大量的请求过来，可能需要接口限流。然后创建订单、创建成功后扣除库存。...然后通过消息队列来异步生成订单，这样用户等待的速度就会快很多，同时也给数据库减压了。
‘分布式消息队列’包含两个概念 一是‘消息队列’，二是‘分布式’ 那么就先看下消息队列的概念，和为什么需要分布式 消息队列的定义 “消息”指进程间传送的数据 “队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器...消息被发送到队列中，消息队列充当中间人，将消息从源发送给目标 当系统中出现“生产“和“消费“的速度或稳定性等因素不一致时，就需要消息队列，作为抽象层，弥合双方的差异 例如 （1）服务员点菜快，...厨师做菜慢，服务员只需要下单给厨师，然后就可以继续去服务顾客，不需要等待厨师把菜做完 点菜单就相当于消息，放单子的位置就相当于队列 （2）业务系统需要发短信，但短信发送模块速度跟不上，业务系统就可以把发送短信的相关信息封装为一个消息...，使得系统设计更清晰 为什么需要分布式消息队列 （1）多系统协作需要分布式 例如消息队列中的数据需要在多个系统间共享，所以需要提供分布式通信机制、协同机制 （2）可靠 消息会被持久化到分布式存储中...，这样避免了单台机器存储的消息由于机器问题导致消息的丢失 （3）可扩展 分布式消息队列，会随着访问量的增加而方便的增加处理服务器
作者：vincentchma，腾讯 IEG 后台开发工程师 一、消息队列的演进 分布式消息队列中间件是是大型分布式系统中常见的中间件。...从速度来看，理论上，文件系统>分布式 KV（持久化）>分布式文件系统>数据库，而可靠性却相反。还是要从支持的业务场景出发作出最合理的选择。 高可用 MQ 的高可用，依赖于 RPC 和存储的高可用。...但是这样也只是实现了消息的分区有序性，并不一定全局有序。总体而言，要求消息有序的 MQ 场景还是比较少的。 三、Kafka Kafka 是一个分布式发布订阅消息系统。...这样就组成了一个高性能的分布式消息发布和订阅系统。...接下来，我们看一下 Pulsar 是怎么针对 kafka 的不足进行优化的。
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