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分布式消息系统:Kafka

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。

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Kafka 分布式消息系统

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。

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    KAFKA分布式消息系统

    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。

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    分布式系统的现代消息传递

    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。

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    详细剖析kafka分布式消息系统

    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。

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    分布式系统消息的投递

    ,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。

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    分布式消息系统之Kafka入门

    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。

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    分布式系统消息的投递

    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。

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    基于akka的分布式实时消息系统

    写在前面 ArchSummit 2016 全球架构师峰会已经于前几天落幕,我司CTO张斌在大会上做了专题演讲,和大家分享了基于 akka 的分布式实时消息系统,同时在会上表示已将整个解决方案开源。 我今天给大家带来的演讲主题是“基于akka的分布式实时消息系统”这个系统是我们长期对移动互联网公司做技术支持总结的经验,今天把这个经验分享给大家。 ? 我先讲一下分布式实时系统分布式系统是建在网络之上的软件系统,它的特点是为了解决单一系统资源不足,另外它的计算正确性不仅取决于它的程序逻辑的正确性,还取决于这个计算的时间,分布式实时系统还是强调实时的概念 分布式系统的这些特点和难点,我们看看akka是如何处理的。 ? 如果有一个系统数据要求比较实时,我们可以用这个系统,前面通过restful进行封装,这个系统就可以做基于它的分布式实时系统

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    分布式系统消息&服务模式简单总结

    分布式系统消息&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,并且是分布式消息,所以,MSF是一个真正的分布式Actor编程模型。

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    分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践

    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。 而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能、高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的? 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。

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    分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践

    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。 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

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    Kafka 分布式的,基于发布订阅的消息系统

    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。

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    Kafka分布式消息系统(搭建Zookeeper集群) - Part.2

    Kafka分布式消息系统(搭建Zookeeper集群) - Part.2 2018-6-26 作者: 张子阳 分类: 分布式系统 kafka使用zookeeper来管理Brokers(kafka服务进程 简单起见,以root身份登录系统并进行操作。 有很多的术语,例如Topic、Broker、Partition,本文将不再译成中文,因为英文的这几个单词本身就很好懂了。 执行完成后,记得退出重新登录系统。 安装epel源 使用yum命令进行安装时,系统自带的源可能比较老旧,此时可以先安装epel源。 安装java kafka和zookeeper都是使用Java开发的,因此需要先在系统上安装Java。 # sysctl vm.swappiness=1; \ echo 'vm.swappiness=1' | sudo tee --append /etc/sysctl.conf 因为有的Linux系统不支持将

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    Apache Kafka:下一代分布式消息系统

    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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    分布式Java--基于消息方式实现系统间通信

    分布式系统之间通信可以分为两种: 基于消息方式实现系统间通信 基于远程调用方式实现系统间通信 基于消息方式实现系统间通信 分布式系统之间需要通信时,就发送消息。 一般通信的两个要点是:消息处理和消息传输。 消息处理:例如读取数据和写入数据。基于消息方式实现系统通信的消息处理可以分为同步消息和异步消息消息传输:消息传输需要借助网络协议来实现,TCP/IP协议和UDP/IP协议可以用来完成消息传输。 术语解释: BIO:同步阻塞IO。就是当发生IO的读或者写操作时,均为阻塞操作。 当有流可读取时,操作系统会将流读取到read方法的缓冲区,然后通知应用程序;对于写操作,操作系统将write方法传入的流写入完毕时,操作系统主动通知应用程序。 四种方法实现基于消息进行系统间通信 TCP/IP+BIO 在Java中可基于Socket、ServerSocket来实现TCP/IP+BIO的系统通信。

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    分布式消息系统,设计要点。画龙画虎难画骨

    分布式缓存方面,redis勇夺花魁。但对于消息队列mq来说,还处于百花齐放的年代。 缓存系统,基本上解决一个存取问题,就万事大吉了,调用是同步的。对于消息队列来说,就不太一样。 消息系统的设计要点,有很多。现在,很难有一个消息系统,能够兼顾下面提到的设计要点。它要是说可以,那就是母体在吹。 这方面除了比较新的mq系统,都做的不错。 消息系统的作用 消息系统在目前的分布式系统中设计中,作用越来越大。它的使用场景,包括但不限于: 削峰 用于承接超出业务系统处理能力的请求,使业务平稳运行。 这能够大量节约成本,比如某些秒杀活动,并不是针对峰值设计容量。 缓冲 在服务层和缓慢的落地层作为缓冲层存在,作用与削峰类似,但主要用于服务内数据流转。比如批量短信发送。 健壮性 消息队列可以堆积请求,所以消费端业务即使短时间死掉,也不会影响主要业务的正常进行。 End 根据消息的体量和用途,目前可以将分布式mq大体分为两类。 一类用于业务系统,保证极高的可靠性。

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    Kafka分布式消息系统(搭建Kafka集群) - Part.3

    Kafka分布式消息系统(搭建Kafka集群) - Part.3 2018-6-26 作者: 张子阳 分类: 分布式系统 在前面两篇文章中,我们了解了基本概念,也安装、配置好了zookeeper集群 在 《搭建zookeeper集群》 中,我们已经配置了系统环境,并且下载、解压了kafka安装包,所以这篇文章更多的是配置。 配置Kafka 配置文件打开数目 kafka为了提高吞吐量,会进行打开大量文件进行读写操作,需要配置系统支持更多的文件打开数量: # echo "* hard nofile 100000 * soft zookeeper.connection.timeout.ms=6000 ################## 其他 ################# # 自动创建主题 auto.create.topics.enable=true # 消息大小 (默认是1MB,这里改成100MB,相当于不限制消息大小) replica.fetch.max.bytes=104857600 message.max.bytes=104857600 在kafka中,

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    Kafka分布式消息系统(基本概念) - Part.1

    Kafka分布式消息系统(基本概念) - Part.1 2018-6-26 作者: 张子阳 分类: 分布式系统 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 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。 存储:在一个分布式、容错的集群中安全地存储流式数据。 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)。 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。

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    分布式系统解决之道:目录、消息队列及其他

    简单的分布式系统,可以通过静态的配置文件,来记录这些数据:进程之间的连接对应关系,他们的IP地址和端口,等等。然而一个自动化程度高的分布式系统,必然要求这些状态数据都是动态保存的。 这让ZooKeeper成为一个优秀的分布式数据保存系统。 为了解决分布式系统进程间通讯的问题,人们总结出了一个有效的模型,就是“消息队列”模型。 不管使用那种消息队列服务,在一个分布式服务器端系统中,进程间通讯都是必须要解决的问题,所以作为服务器端程序员,在编写分布式系统代码的时候,使用的最多的就是基于消息队列驱动的代码,这也直接导致了EJB3.0 虽然现在我们在讨论事务系统,但实际上分布式系统经常所需的“分布式锁”功能,也是这个系统可以同时完成的。所谓的“分布式锁”,也就是一种能让各个节点先检查后执行的限制条件。

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