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消息系统概述

目前Kafka已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。 从上述介绍中，我们可以知道Kafka具有消息系统和流式处理平台两种角色。...那么消息系统是什么。 看一个我们都熟悉的场景——电子邮件。...加入的新消费者去订阅主题，然后由消息系统广播给所有订阅的消费者，这为系统的扩展提供了便利。 ? 而且通过异步能加快系统的响应。...例如一个下单操作，需要涉及优惠券、积分和短信等系统的处理，如果使用同步则需要等所有系统都处理完，但这样下单系统的响应时间将大大增加。...在后续的学习中，将带着这几个问题，去看看Kafka是如何解决。

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详解 Apache Pulsar 消息生命周期

在 Pulsar 中，Broker 不解析批消息，因此 Broker 无法知道消息是否是批消息，这里抽象了一个 Entry 的概念，Entry 内可能包含批消息或者非批消息。...在 markDeletePosition 之前，所有的消息都已被正确消费。...当用户消费者接收到消息时，Broker 并不知道此时用户已经正确接收到消息，需要用户手动调用 Ack 告诉 Broker 自己成功接收到了当前消息，所以 Client 要发起 Oneway 的 Ack...Topic 所有的属性以及 Topic Stats Internal 等指标信息都是 Broker 向 ZooKeeper 获取的。以上检查都过后就可以从 BookKeeper 中删除 Ledger。...Apache Pulsar 跨地域复制功能实现租户跨集群迁移》 《云原生消息流系统 Apache Pulsar 在腾讯云的大规模生产实践》 《Apache Pulsar 技术系列 – 基于不同部署策略和配置策略的容灾保障

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云原生消息流系统 Apache Pulsar 在腾讯云的大规模生产实践

导语 由 InfoQ 主办的 Qcon 全球软件开发者大会北京站上周已精彩落幕，腾讯云中间件团队的冉小龙参与了《云原生机构设计与音视频技术应用》专题，带来了以《云原生消息流系统 Apache Pulsar...Apache Pulsar 提供了统一的消费模型，支持消息队列和流两种场景，既能为队列场景提供企业级读写服务质量和强一致性保障，又能为流场景提供高吞吐、低延迟。...Pulsar 中单独抽象出了 individuallyDeletedMessages 集合来记录空洞消息的情况。该集合是开闭区间集合，开区间表明消息是空洞消息，闭区间表明消息已被处理。...正常来说，生产者向 Topic 发布消息，消费者从 Topic 接收消息。如上图，红、灰、蓝色代表消息在 Topic 中的三种形态。...3 实践 3：延迟消息与 TTL 的关系 在团队曾经遇到的场景中，某用户发送了数十万延迟消息，延迟设置为十天，但 TTL 过期时间设置为五天，五天后所有延迟消息都已被过期。

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百万级 Topic，Apache Pulsar 在腾讯云的稳定性优化实践

作者与主要维护者 Apache Pulsar 作为云原生时代消息流系统，采用存储计算分离架构，支持大集群、多租户、百万级 Topic、跨地域数据复制、持久化存储、分层存储、高可扩展性等企业级和金融级功能...Apache Pulsar 提供了统一的消费模型，支持消息队列和流两种场景，既能为队列场景提供企业级读写服务质量和强一致性保障，又能为流场景提供高吞吐、低延迟。...Pulsar 中单独抽象出了 individuallyDeletedMessages 集合来记录空洞消息的情况。该集合是开闭区间集合，开区间表明消息是空洞消息，闭区间表明消息已被处理。...正常来说，生产者向 Topic 发布消息，消费者从 Topic 接收消息。如上图，红、灰、蓝色代表消息在 Topic 中的三种形态。...实践 3：延迟消息与 TTL 的关系 在团队曾经遇到的场景中，某用户发送了数十万延迟消息，延迟设置为十天，但 TTL 过期时间设置为五天，五天后所有延迟消息都已被过期。

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Serverless 常见的应用设计模式

2、消息传递模式 异步消息传递是大多数服务集成的基础，已被证明是企业架构的最佳策略，允许构建松耦合的架构，以克服远程服务通信的限制，如延迟和不可靠性。...如果消费者下线，消息将保留在队列中，仍然可以等消费者恢复后继续处理。 一个消息队列的例子，其中包含，一个发送者可以发布到队列，一个接收者可以从队列中检索消息。...队列用作缓冲区，因此如果消费者崩溃，数据不会丢失，仍将保留在队列中，直到消费者恢复并再次开始处理。消息队列也可以使未来的更改更容易，因为函数之间的耦合更少。...请尝试将其分解为一系列管道，并应用以下规则： 确保 Lambda 函数的功能遵循单一任务原则 使用函数幂等，也就是说，函数应该始终为给定的输入产生相同的输出 明确定义函数的接口，确保清楚地说明输入和输出 函数的使用者不必知道如何工作...，但必须知道如何使用以及每次期望的输出是什么 总结 本文重点介绍了 Serverless 的反模式和常见的设计模式，在用户开始构建初始架构之前，了解和考虑这些至关重要。

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「Kafka技术」Apache Kafka中的事务

事务中包含的所有消息都将被成功写入，或者一个也不写入。例如，处理过程中的错误可能导致事务中止，在这种情况下，来自事务的任何消息都不会被使用者读取。现在我们来看看它是如何实现原子读写周期的。...在Kafka中，我们通过写入内部Kafka主题offsets主题来记录偏移量提交。仅当消息的偏移量提交到偏移量主题时，才认为该消息已被消耗。...特别是，当使用Kafka使用者来消费来自主题的消息时，应用程序将不知道这些消息是否作为事务的一部分写入，因此它们不知道事务何时开始或结束。...根据上面提到的保证，我们知道偏移量和输出记录将作为一个原子单元提交。 事务是如何工作的 在本节中，我们将简要概述上述事务api引入的新组件和新数据流。...因此，消费者是极其轻量级和高效的。有兴趣的读者可以在本文档中了解消费者设计的细节。 进一步的阅读 我们刚刚触及了Apache Kafka中事务的皮毛。幸运的是，几乎所有的设计细节都记录在网上。

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百万级 Topic，腾讯云的 Apache Pulsar 稳定性实践

作者 | 冉小龙 Apache Pulsar 作为云原生时代消息流系统，采用存储计算分离架构，支持大集群、多租户、百万级 Topic、跨地域数据复制、持久化存储、分层存储、高可扩展性等企业级和金融级功能...Apache Pulsar 提供了统一的消费模型，支持消息队列和流两种场景，既能为队列场景提供企业级读写服务质量和强一致性保障，又能为流场景提供高吞吐、低延迟。...Pulsar 中单独抽象出了 individuallyDeletedMessages 集合来记录空洞消息的情况。该集合是开闭区间集合，开区间表明消息是空洞消息，闭区间表明消息已被处理。...正常来说，生产者向 Topic 发布消息，消费者从 Topic 接收消息。如上图，红、灰、蓝色代表消息在 Topic 中的三种形态。...实践 3：延迟消息与 TTL 的关系 在团队曾经遇到的场景中，某用户发送了数十万延迟消息，延迟设置为十天，但 TTL 过期时间设置为五天，五天后所有延迟消息都已被过期。

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精选Kafka面试题

它不会检查它们是否已被消耗。此外，可以通过使用保留期的配置设置来丢弃记录。而且，它可以释放一些空间。 Kafka和Flume之间的主要区别是什么？...-1 producer需要等待ISR中的所有follower都确认接收到数据后才算一次发送完成，可靠性最高。 当ack为-1时，什么情况下，Leader 认为一条消息 Commit了？...当ISR中所有Replica都向Leader发送ACK时，leader才commit，这时候producer才能认为一个请求中的消息都commit了。 Kafka Unclean 配置代表什么？...Kafka 中的消息是否会丢失和重复消费？ 要确定Kafka的消息是否丢失或重复，从两个方面分析入手：消息发送和消息消费。...消费者提交消费位移时提交的是当前消费到的最新消息的offset还是offset+1? offset+1 Kafka 如何实现延迟队列?

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消息队列与事件流的抉择

以下是一个事件消息的示例，记录了上述命令消息已被处理，并且资金已成功在账户之间转移。...然而，值得注意的是，虽然事件是消息，但并非所有消息都是事件。 现在，让我们转向消息队列和事件流。消息队列的操作原则是为即将由消费者处理的消息提供临时存储。...生产者将消息发送到消息代理，后者将其存储在队列中。消费者从队列中检索消息，通常按照先进先出（FIFO）的顺序。一旦从队列中消费（并得到确认），消息就会被删除。...消息优先级 没有本地支持。 支持每条消息的优先级级别，先交付高优先级的消息。 消息重放 允许多次重放消息，即使已被消费者读取。 没有消息重放功能。...因此，如果您在事件驱动的旅程中处于早期阶段，并且正在思考事件流或消息队列对您是否是正确选择，请问自己：当前的需求是否两者都可以同样满足？如果答案是肯定的，那么我建议您选择事件流。

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kafka 消息队列的原理

, 追加到结构化的commit log, 每个offset 在分区中唯一标识一条记录 kafka 持久化每一条已发布的记录, 不管是否已被消费....Geo-Replication MirrorMaker 可以把消息复制到多个数据中心或者云区域 生产者负责把消息推送到指定的分区(patition), 和消息 消费者可以分组 同分组的消费者会一load...存储系统, 流处理系统 作为消息系统, kafka的特点与优势 消息队列有两种: 队列(queue) 一群消费者消费同一个队列, 每个消息被其中一个消费者消费....优点: 多个消费者可以快速消费消息 缺点: 不支持多个消费者消费统一个消息, 消息被消费完以后就会小时 发布与订阅(publish-subscribe) 生产者广播消息给每一个消费者....不管服务器上有数据上50K,还是50T, 写入性能是一样的 kafka 存储系统设计原理 作为流处理系统, kafka的特点与优势 可以使用生产者与消费者api来处理, 但是更复杂的流可以使用kafka

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看这里！鹅厂大佬深度解析 Apache Pulsar 五大应用场景

消息生产者只需关注如何将消息发送给消息中介服务器；消费者只需关注如何从中介服务器订阅。生产者和消费者之间是完全解耦的，不需要知道彼此的存在。 事件驱动 可以将复杂的应用系统重构成为事件驱动的系统。...任意一个消费者都可以消费这个消息，但消息绝对不会被两个消费者重复消费。 Pub/Sub Pub/Sub 的特点是发布到 Topic 的消息会被所有订阅者消费。...消息生产者将消息发送到消息主题（Topic）中，所有订阅这个主题的消费者都可以消费此消息，当所有订阅者都消费完成之后才能删除消息。...而在实时流式架构中，消息队列的消息传递可以分为队列（Queue）和流（Stream）两类。 队列（Queue）模型 队列模型主要是采用无序或者共享的方式来消费消息。...Kafka 和 TubeMQ 在大数据处理中往往充当分布式缓存的作用。 消息通讯 消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。

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Kafka 工作机制

有序消费的保证: 每个主题的每个消费者都记录有一个消费偏移(消费者可以修改该偏移)，表示接下来的读取位置，读取后该偏移会身后偏移； 消息有效期(可配置)机制: 有效期内的消息保留(未消费的消息可以被消费...)，一旦过期就丢弃(无论是否已被消费)，消息存储的信息包括 key/value/timestamp 消息持久化：写入磁盘并进行复制以实现容错，允许生产者等待确认完整写入。...(主题分区) 划分； 特定的 Topic/Partition 内各消息的 offset(偏移) 与消息的时间戳一起保存，当消息存储至过期时间(服务器中可配置)后，将自动删除以释放空间(无论是否已被消费)...； 若干 Consumer(消息的消费者): Subscribe(订阅) Topic 并从某个 Partition 中拉取消息(Pull)； 每个主题针对每个消费者都保存了其当前消费位置(offset，...：所有的消费者都在一个组中，各消费者瓜分消息；只是与传统消息不同，消息被消费后不会被删除，过期后才会删除； 发布/订阅模型的效果：所有的消费者在不同的消费者组中，同一个消息可以被不同组的各个消费者收取，

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用 Apache NiFi、Kafka和 Flink SQL 做股票智能分析

我将在下面向您展示如何在几秒钟内在云原生应用程序中构建它。...如何通过 10 个简单步骤构建智能股票数据流 使用调度从源中检索数据（例如：InvokeHTTP针对 SSL REST Feed - 比如 TwelveData）。...我可以看到我的 AVRO 数据与相关的股票 schema 在 Topic 中，并且可以被消费。然后，我可以监控谁在消费、消费了多少，以及是否存在滞后或延迟。...如何将我们的流数据存储到云中的实时数据集市 消费AVRO 数据股票的schema，然后写入我们在Cloudera的数据平台由Apache Impala和Apache Kudu支持的实时数据集市。...数据血缘和治理 我们都知道 NiFi 拥有深厚的数据血缘，可以通过 REST、报告任务或 CLI 推送或拉取，以用于审计、指标和跟踪。

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可视化Kafka

它是事件流软件。它允许后端服务（通常在微服务体系结构中）彼此通信。 ?...这是我们的Kafka集群中的每个主题 ? > Messages being queued up in topics 这些不可变的队列允许我们异步地存储消息，无论生产者或消费者是否下降。...> A message entering a topic, going to a partition 消费者会听取所有分区并消耗所有人的事件。 ?...这是因为分区中的每条消息都保证按时间顺序排列。因此，按顺序消耗。 ? > Messages being consumed in order from partitions....但分区可以随时发出消息。因此，主题，不要保证订单。这有点奇怪。我知道。下面，请注意两个分区如何发送自己的消息。但是，无论其他分区如何，他们都这样做。他们仍然保持自己的信息订单。 ?

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kafka极简教程

一，简单说明什么是kafka Apache kafka是消息中间件的一种，我发现很多人不知道消息中间件是什么，在开始学习之前，我这边就先简单的解释一下什么是消息中间件，只是粗略的讲解，目前kafka已经可以做更多的事情...鸡蛋其实就是“数据流”，系统之间的交互都是通过“数据流”来传输的（就是tcp、http什么的），也称为报文，也叫“消息”。...大家一定要学会抽象的去思考，上面只是属于业务的角度，如果从技术角度，topic标签实际就是队列，生产者把所有“鸡蛋（消息）”都放到对应的队列里了，消费者到指定的队列里取。...四，怎么样才算真正的学会kafka 很多人用过kafka，但是没人了解原理，比如： kafka节点之间如何复制备份的？ kafka消息是否会丢失？为什么？ kafka最合理的配置是什么？...kafka的消息保证有几种方式？ 。。。。。。 你是否都答得上来？

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spring-kafka中ContainerProperties.AckMode详解

经过排查发现，单条kafka消息处理需要6ms，拆分所有执行逻辑后发现这6ms的延迟主要是向腾讯云发送ack的时间，我们机房到腾讯云的rtt恰好就是6ms左右，所以几乎所有的事件都耗费在消息的网络传输上面了...手动确认和自动确定的核心区别就在于你是否需要在代码中显示调用Acknowledgment.acknowledge()，我们挨个来看下。...手动确认的优势在于consumer可以在代码逻辑中自行判断数据是否消费成功，未消费成功的数据不确认，这样可以保证数据不丢失，手动模式可以保证数据的完整性，也就是分布式数据系统中所说的at least once...TIME  TIME模式是定时确认，比如你设置了确认时间间隔为5S，consumer就会每5s向kafka确认这5s内消费完的消息，这里有个问题是如果是高频数据流且时间间隔设置较大，可能导致堆积大量消息未被确认...但是，如果是极低频的数据流，比如几分钟才一条数据，攒够100条得好几个小时，数据消费后长时间得不到确认，甚至可能导致kafka认为数据消费超时失败，从而导致数据被重复消费。

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Kafka详细设计及其生态系统

消费者在处理已发送的数据时候累积消息来降低消息处理的延迟。然而，如果消费者在处理过程中死亡，那么Broker如何知道消费者在哪里，数据何时再次发送给另一个消费者,这个问题不容易解决。...发布消息时，消息将“提交”到日志中，这意味着所有的ISR都接受了消息。只要至少有一个副本存在，则这个提交策略就可以有很好的持久性。...生产者重新发送消息而不需知道其发送的其他消息是否发出了，消除了“一次”和“最多一次”的消息传递语义。 生产者耐用性 生产者可以指定耐用性水平。生产者可以等待一个消息被提交。...等待提交确保所有副本都具有该消息的副本。 生产者可以发送未确认（0）。也可以发送只需从分区领导者那获得一个确认(1)。生产者也可以发送并等待所有副本的确认（-1），默认值是-1。...配额数据存储在ZooKeeper中，所以更改不需要重新启动Kafka的Broker。 Kafka底层设计与架构回顾 你如何防止来自写性能差的消费者的拒绝服务攻击？ 使用配额来限制消费者的带宽。

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新手教学 | Apache InLong 使用 Apache Pulsar 创建数据入库

在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何通过 Apache InLong 使用 Apache Pulsar 接入数据。...Topic 的分区数，顺序则为一个分区； Write quorum：消息写入的副本数 Ack quorum：确认写入 Bookies 的数量 retention time：已被 consumer 确认的消息被保存的时间...ttl：未被确认的消息的过期时间 retention size：已被 consumer 确认的消息被保存的大小 配置数据流 配置消息来源时，文件数据源中的文件路径，可参照 inlong-agent...文件夹中是否正确写入该数据流对应的Topic 信息： b_test_group/test_stream=persistent://public/b_test_group/test_stream 检查...InLong Sort 监听的 ZooKeeper 中是否成功推送了数据流的配置信息： get /inlong_hive/dataflows/{{sink_id}} Apache InLong(incubating

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