在大数据学习当中，重点之一就是大数据技术框架，针对于大数据处理的不同环节，需要不同的技术框架来解决问题。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。
当下微服务架构盛行，在Java语言世界最佳的微服务实践无疑是Spring Cloud。Spring Cloud顾名思义就是提供一系列云服务技术的技术解决方案组合，包含云配置、服务注册及发现、客户端弹性模式、服务路由、服务安全、服务日志跟踪及聚合和消息服务等等微服务技术解决方案。其中Spring Cloud Stream就是消息服务的技术解决方案。
欢迎来到本篇博客，我们将一同探索分布式消息系统RocketMQ的原理和使用教程。无需担心，即使你是小白，我们将用亲切的语言和生动的例子一步步解释，让你轻松理解RocketMQ的奥秘。
Apache Kafka（简称Kafka）是由LinkedIn公司开发的分布式消息流平台，于2011年开源。
Kafka是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者的，基于zookeeper协调的分布式日志系统，主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。在大数据的场景中常用于数据的缓冲与流转收集。
Kafka初识 1、Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库、分布式计算集群的时候，是否会遇到这样的一些问题： 我们想分析下用户行为（pageviews），以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势 有些数据，存储数据库浪费，直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点： 数据是由上游模块产生，上游模块，使用上游模块的数据计算、统计、分析，这个时候就可以使用消息系统，尤其是分布式消息系统！ 2、Kafka的定义 What is Kafka：它是一个分布式消息系统
本文向读者介绍两个优秀的分布式消息流平台：Kafka与Pulsar。 Apache Kafka（简称Kafka）是由LinkedIn公司开发的分布式消息流平台，于2011年开源。Kafka是使用Scala和Java编写的，当下已成为最流行的分布式消息流平台之一。Kafka基于发布/订阅模式，具有高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等特性。 Apache Pulsar（简称Pulsar）是雅虎开发的“下一代云原生分布式消息流平台”，于2016年开源，目前也在快速发展中。Pulsar集消息、存储、轻量化
Apache Kafka 是一个分布式流媒体平台 流媒体平台有三个关键功能: 1.发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。 2.以容错的持久方式存储记录流。 3.记录发生时处理流。 Kafka通常用于两大类应用: 构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据管道 构建转换或响应数据流的实时流应用程序
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本文向读者介绍两个优秀的分布式消息流平台：Kafka与Pulsar。 Apache Kafka（简称Kafka）是由LinkedIn公司开发的分布式消息流平台，于2011年开源。Kafka是使用Scala和Java编写的，当下已成为最流行的分布式消息流平台之一。Kafka基于发布/订阅模式，具有高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等特性。 Apache Pulsar（简称Pulsar）是雅虎开发的“下一代云原生分布式消息流平台”，于2016年开源
看完本文，你将明白为什么一个简单的消息队列，能够有那么多的知识点；能够了解到Kafka的主要功能和应用场景；能够了解到Kafka的主要技术术语。了解到什么叫本分！
最近需要做的项目里用到了kafka消息队列，对于一个主要面向大数据实时计算的日志消息系统，在大公司里面用的是非常多的，也是Java程序员通往高级开发必须要掌握的一门中间件技术。
前段时间跟一个朋友聊起kafka,flint,spark这些是不是某种分布式运算框架。我自认为的分布式运算框架最基础条件是能够把多个集群节点当作一个完整的系统，然后程序好像是在同一台机器的内存里运行一样。当然，这种集成实现方式有赖于底层的一套消息系统。这套消息系统可以把消息随意在集群各节点之间自由传递。所以如果能够通过消息来驱动某段程序的运行，那么这段程序就有可能在集群中任何一个节点上运行了。好了，akka-cluster是通过对每个集群节点上的中介发送消息使之调动该节点上某段程序运行来实现分布式运算的。那么，kafka也可以实现消息在集群节点间的自由流通，是不是也是一个分布式运算框架呢？实际上，kafka设计强调的重点是消息的接收，或者叫消息消费机制。至于接收消息后怎么去应对，用什么方式处理，都是kafka用户自己的事了。与分布式运算框架像akka-cluster对比，kafka还缺了个在每个集群节点上的”运算调度中介“，所以kafka应该不算我所指的分布式运算框架，充其量是一种分布式的消息传递系统。实际上kafka是一种高吞吐量、高可用性、安全稳定、有良好口碑的分布式消息系统。
消息队列(Message Queue，简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件，具有高吞吐量、高可用等等优点。
成熟系统的构建，最不能缺少的一环就是消息队列。消息队列的概念看似好懂，但落实到复杂问题的解决，则非常考验内功。比如：
具有一到五年开发经验，需要学习内容很多,JVM/分布式/高并发/性能优化/Spring MVC/Spring Boot/Spring Cloud/MyBatis/Netty源码分析等. 01、透彻理解Tomcat原理手写动静态资源的实现 02、分享能源领域的分布式监测系统架构 03、分布式系统关键技术Rpc框架详解与实现 04、自己写一个SpringMVC框架 05、使用Jsoup实现网页爬虫功能 06、JAVA高级进阶之NIO通信架构原理详解 07、高手必过之路透彻理解Spring容器IOC的原理分析
Kafka是LinkedIn在2010年开发的分布式消息系统• 使用于LinkedIn的活动流和运营数据处理的管道
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。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。
一、理论知识 从ACID到CAP到BASE 2PC到3PC到Paxos到Raft到ISR 复制、分片和路由 副本更新策略 负载均衡算法及手段 二、数据库 笔者带你剖析淘宝TDDL——Matrix层的分库分表配置与实现 纠正文章关于分库分表规则的一点错误：<property name="dbRuleArray" value="(#id#.longValue() % 4096).intdiv(16)"/>这个规则，表示分4096张表，每个库16张表。因此，tableIndex = id % 4096、dbI
每个人有每个人的学习思路，这里根据自己的思路来总结汇总下 思路： 1.什么是kafka，kafka基础理论知识 2.部署实践 3.实战相关知识 1.什么是kafka，kafka基础理论知识 对于kafka，如果接触过，我们知道他是用来传输数据的。里面的一些概念也还是懂得的。这里简单说下个人的一些认识，如有错误，欢迎指正交流。 在大数据里面，分区【partition】，很多人其实还是不理解的。我个人理解，分区其实就是对数据的一个分类。也就是众多的数据中，对数据进行整理归类。kafka中，还有一个概念就是
Kafka作为一个消息系统，为什么会如此受欢迎？消息系统在不同系统传输数据中扮演着非常重要的角色。让我们看看没有消息系统的数据管道会怎样？
Kafka（http://kafka.apache.org/） 是由 LinkedIn 使用 Scala 编写的一个分布式消息系统，用作 LinkedIn 的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础，具有高水平扩展和高吞吐量。Spack、Elasticsearch 都支持与 Kafka 集成。下面看一下几种分布式开源消息队列系统的对比：
本文给出了分布式系统的初步概念模型，通过介绍分布式消息队列的几种分类以及Redis的分布式高可用哨兵模型，进而引出分布式系统的几个特征，副本，故障总会发生，消息的多样性，异常的分类。
掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
自Redis快速入门系列结束后，博主决定后面几篇博客为大家带来关于Kafka的知识分享~作为快速入门Kafka系列的第一篇博客，本篇为大家带来的是消息队列和Kafka的基本介绍~
在前面几篇博客我们介绍过一种消息中间件——RabbitMQ，本篇博客我们介绍另外一个消息中间件——Kafka，Kafka是由LinkedIn开发的,使用Scala编写，是一种分布式，基于发布/订阅的消息系统，在介绍 kafka 之前，我们首先需要知道为什么会诞生 kafka 。
后续将在这学习范围内输出一些相关文章。那么本文作为Kafka系列的第一篇文章，将从“理解Kafka的相关概念”说起。首先Kafka是什么。
Kafka 是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信。对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个后台开发人员必备的技能。今天码哥字节就从常见的 Kafka 面试题入手，和大家聊聊 Kafka 的那些事儿。
Kafka 是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信。对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个后台开发人员必备的技能。
Kafka 是一个优秀的分布式消息中间件，许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信。对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个后台开发人员必备的技能。今天码哥字节就从常见的 Kafka 面试题入手，和大家聊聊 Kafka 的那些事儿。 思维导图 讲一讲分布式消息中间件 问题 什么是分布式消息中间件？ 消息中间件的作用是什么？ 消息中间件的使用场景是什么？ 消息中间件选型？ 消息队列 分布式消息是一种通信机制，和 RPC、HTTP、RMI 等不一样，消息中间件采用分布式中间代理的方式进行通信。如图所示
近年来，随着微服务架构的流行，分布式消息引擎在物联网、分布式事务、实时计算和大规模缓存同步等场景中的应用日益增多。本文将分享微众银行基于RocketMQ构建消息服务平台的实践，并通过添加诸多高级特性来解决消息收发过程中遇到的各种问题，通过此文，您将了解到：
Iterable 公司每天代表客户发送大量营销消息，包括电子邮件、通知、短信、应用程序消息等，并且每天处理更多的用户数据更新、事件、自定义工作流状态。Iterable 日常处理的很多消息都可能触发系统中的其他操作，从而导致系统越来越复杂，产品易用性越来越低。随着客户数量不断增加，降低系统复杂性迫在眉睫。
01 高可用 负载均衡（负载均衡算法） 反向代理 服务隔离 服务限流 服务降级（自动优雅降级） 失效转移 超时重试（代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时） 回滚机制（上
Apache Kafka 是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka 官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。
今天通过植物大战僵尸这款游戏来讲解 Kafka 的 Topic 分区的作用，希望能够帮助到大家。
kafka-高产出的分布式消息系统(A high-throughput distributed messaging system)。
支付宝是属于第三方支付平台，是蚂蚁集团 旗下的支付平台系统，支付宝也是中国支付行业的一个标兵，无论是业务能力还是产品创都引领者中国支付行业的前沿，作为支付业务的基础系统的复杂性和稳定性是支付业务是否能够及时快速安全处理的根本。
大数据生态圈中有很多优秀的组件，可谓琳琅满目，按组件类别可分为存储引擎、计算引擎，消息引擎，搜索引擎等；按应用场景可分为在线分析处理OLAP型，在线事务处理OLTP型，以及混合事务与分析处理HTAP型等。有些组件主要存储日志数据或者只允许追加记录，有些组件可更好的支持CDC或者upsert数据。有些组件是为离线分析或批处理而生，有些则更擅长实时计算或流处理。本文整理了几个笔者认为非常重要且仍然主流的核心组件，供参考。
首先我给大家看一张图，如果大家对这张图有些地方不太理解的话，我希望你们看完我这篇文章会恍然大悟。
问题 “把 Kafka 作为长期存储有问题吗？” 这是一个非常常见的问题，我们知道，Kafka 是这样存储日志记录的 答案是“可以”，只要把数据保留时间设置为“永久”，或者开启日志压缩，数据就会被一直
腾讯云中间件 全面覆盖分布式微服务、分布式消息、消息队列等热点技术。提供企业技术中台解决方案。 随着近十年互联网蓬勃发展，需求正进行爆炸式的增长并进入超快速迭代阶段，传统行业为适应大的趋势，需要在此场景下敏捷改造自身业务为快速迭代提供支撑，实现快速根据业务变化情况统筹底层资源。时至今日，K8s、DevOps、微服务铁三角初具雏形，企业要想实现长远目标，打造良好完善的IT体系规划，就需要不断参考云原生的理念去实践。立足当下，放眼未来，腾讯云原生三驾马车已扬帆起航，腾讯云中间件团队历尽多年打磨，成功助
导读 RocketMQ 用户可以无缝迁移到 Apache Pulsar 了。自此，Apache Pulsar 补齐了兼容主流消息队列协议的能力。 我们很高兴地宣布腾讯云中间件开源 RoP！RoP 将 RocketMQ 协议处理插件引入 Pulsar broker，这样 Pulsar 就能支持原生 RocketMQ 协议了。 作者介绍 冉小龙 腾讯高级工程师，Apache Pulsar Committer，Apache BookKeeper Contributor 什么是RoP 什么是高可用性
Kafka 从首次发布之日起，已经走过了七个年头。从最开始的大规模消息系统，发展成为功能完善的分布式流式处理平台，用于发布和订阅、存储及实时地处理大规模流数据。来自世界各地的数千家公司在使用 Kafka，包括三分之一的 500 强公司。Kafka 以稳健的步伐向前迈进，首先加入了复制功能和无边界的键值数据存储，接着推出了用于集成外部存储系统的 Connect API，后又推出了为实时应用和事件驱动应用提供原生流式处理能力的 Streams API，并于今年春季开始支持仅一次处理语义。如此广泛的应用和完备的功
本来打算给这篇文章起名叫“搭建Kafka消息队列集群”，然而，和RabbitMQ不同，Kafka并没有实现消息队列的协议（例如AMQP，Advanced Message Queuing Protocol，提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计），所以尽管在使用方式上像极了队列，但并不算是严格意义上的消息队列。而按照官方的定义：A distributed streaming platform（分布式流数据平台），又显得太抽象，所以，我还是从实际出发，折中一下，将文章名称改为了：Kafka分布式消息系统。
Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer，消息接受者成为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。
大数据是基于集群的分布式系统。所谓集群是指一组独立的计算机系统构成的一多处理器系统，它们之间通过网络实现进程间的通信，让若干台计算机联合起来工作(服务)，可以是并行的，也可以是做备份。
目前很多互联网公司的系统都在朝着微服务化、分布式化系统的方向在演进，这带来了很多好处，也带来了一些棘手的问题，其中最棘手的莫过于数据一致性问题了。早期我们的软件功能都在一个进程中，数据的一致性可以通过数据库本地事务来加以控制。而在分布式架构下，原本比较完整的本地功能可能被拆分成了多个独立的服务进程。与之前相比，同样一笔业务订单此时可能会经历很多服务模块的处理，调用链路会变得很长，例如某电商平台，一笔购物订单可能会经过：商品中心、订单、支付、物流等多个服务的调用，而这可能还只是比较粗粒度的划分，某些比较大型的服务，如支付系统，可能本身又会按照分布式的架构拆分成多个微服务，所以整个业务的调用链路会变得更加冗长。 而这不可避免的就会产生数据不一致的问题，为了实现业务上的最终一致性，功能比较独立的系统，如订单系统与支付系统就会通过额外的业务逻辑设计来确保彼此之间的最终一致性，如订单系统会通过订单的支付状态来保持与支付系统的数据一致，而支付系统则会提供支付状态查询接口，或者实现最大可能的主动回调功能，来确保二者数据状态的最终一致。此外可能还会通过日终的订单对账来发现不一致的数据，并进行数据校正。 但是这些都只是业务逻辑上的手段，对于某些内部服务之间的调用，如果可以通过分布式事务解决方案来加以保证的话，其实是可以大大减少一些不必要的复杂业务逻辑的。实际上，目前市面上能够提供分布式事务解决方案、又比较成熟的开源技术框架比较少，而RocketMQ在4.3.0之后的版本提供了事务消息的功能，因为RocketMQ本身拥有比较多的生产实践的关系，所以这一功能备受关注，作者所在的公司也有一些实践。 以此为契机，为了给大家关于分布式事务一个比较清晰的认识，这里我打算以RocketMQ的事务消息功能为示例，来相对全面的总结下分布式事务的内容。本篇文章的主要内容，是先介绍如何搭建一套生产级的RocketMQ消息集群，以此准备下试验环境。在下一篇《【分布式事务】基于RocketMQ的分布式事务实现》会整体介绍下分布式事务的概念和原理，并做一些代码级的试验。
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