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对于Apache RocketMQ的了解，追溯起来，可以说是从开源初始，就认识到了它。那时候的它，还是个幼年，没有成熟的社区，也没有好的机制去运作。本身，也不算是成熟的产品。
进入十一月，最火热的话题与期待的日子自然是双十一狂欢购物节了，作为程序员的你除了要清空自己的购物车之外，最关心的是不是双十一架构技术是如何承受亿级用户流量的冲击，又是如何在分布式架构中实现单点登陆，形成支持高并发，高可用的分布式架构技术呢？下面小编就来帮你总结如何从0到1学习分布式架构技术，如何实现从小白到架构师的蜕变！！
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。
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。
消息(Message)是指在应用间传送的数据（比如字符串，json等），消息队列（Message Queue，简称MQ）是一个古老的计算机术语，UNIX进程间通信就用到了消息队列技术：一个进程把数据写入某个特定队列中，其它队列读取特定队列中的数据实现异步通信。而现在我们所说的MQ通常指的是独立的消息队列中间件，利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。
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
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。
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
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。
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
👆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！
分布式消息队列中间件是是大型分布式系统不可缺少的中间件，通过消息队列，应用程序可以在不知道彼此位置的情况下独立处理消息，或者在处理消息前不需要等待接收此消息。所以消息队列主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题，实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。消息队列已经逐渐成为企业应用系统内部通信的核心手段，当前使用较多的消息队列有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ 等，而部分数据库如 Redis、MySQL 以及 PhxSQL 也可实现消息队列的功能。
一、当你在浏览器访问淘宝 你发现快要过年了，于是想给你的女朋友买一件毛衣，你打开了www.taobao.com。这时你的浏览器首先查询DNS服务器，将www.taobao.com转换成IP地址。不过首先你会发现，你在不同的地区或者不同的网络（电信、联通、移动）的情况下，转换后的IP地址很可能是不一样的，这首先涉及到负载均衡的第一步，通过DNS解析域名时将你的访问分配到不同的入口，同时尽可能保证你所访问的入口是所有入口中可能较快的一个(这和后文的CDN不一样)。 你通过这个入口成功的访问了www.taobao
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。
作为广汽集团旗下的智慧出行平台，如祺出行上线四年时间，用户规模和订单量保持高速增长。在过去的2022年，如祺出行平台累计注册用户突破1800万，同比增长64%，年度订单总量超7000万，同比增长52%。
首先，在学习大数据之前，需要了解什么是大数据？它是如何诞生的？它有哪些应用场景？只有了解了这些，才能窥视大数据的技术全貌。一个技术的诞生，是顺应时代的，是用于解决某些问题的，它的发展也一定是有内在逻辑的。接下来，一起去看看。
Apache kafka is a distributed streaming platform，官方定义 kafka 是一个分布式流式计算平台 。而在大部分企业开发人员中，都是把 kafka 当成消息系统使用，它是一个分布式消息队列，但是很少会使用 kafka 的流式计算。它有四个关键概念：
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：
高速性（velocity）：大数据要求处理速度快，比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
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
Sijie Guo, StreamNative 联合创始人，Apache BookKeeper 和 Apache Pulsar PMC 成员和 Committer。之前是 Twitter 消息组的技术负责人，与他人共同创建了 Apache DistributedLog。加入 Twitter 之前，他曾在 Yahoo！从事推送通知基础架构工作。
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
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。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据，之前也只是做了比较简单的数据分析，那么就在假日的最后，作一番比较深入的分析吧。我们的目标是：分析双十一销量的影响要素，以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
一，JAVA架构师 1、语法：Java 程序员必须比较熟悉语法，在写代码的时候IDE 的编辑器对 某一行报错应该能够根据报错信息 知道是什么样的语法错误并且知道任何修 正。 2、命令：必须熟悉JDK 带的一些常用命令及其常用选项，命令至少需要熟 悉：appletviewer、 HtmlConverter、jar、 java、 javac、javadoc、javap、 javaw、native2ascii、serialver，如果这些命令你没有全部使用过，那么你对 java 实际上还很不了解。 3、工具 ：必
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。
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。
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 。
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。
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。
无论是我们在学校刚开始学编程，还是在刚参加工作开始处理实际问题，写出来的程序都是很简单的。因为面对的问题很简单。以处理数据为例，可能只是把一个几十K的文件解析下，然后生成一个词频分析的报告。很简单的程序，十几行甚至几行就搞定了。
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。
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。
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。
大型国有银行，整体核心的系统都是大机+DB2 这样的传统架构；针对现在的互联网金融业务快速扩张的需求，传统的架构面临着比较大的挑战。
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