下图展示了一个使用Kafka Streams库的应用程序的结构。 ? 架构图 流分区和任务 Kafka的消息传递层对数据进行分区，以存储和传输数据。Kafka流划分数据进行处理。...在这两种情况下，这种分区都支持数据局部性、灵活性、可伸缩性、高性能和容错性。Kafka流使用分区和任务的概念作为基于Kafka主题分区的并行模型的逻辑单元。...Kafka流与Kafka在并行性上下文中有着紧密的联系: 每个流分区都是一个完全有序的数据记录序列，并映射到Kafka主题分区。 流中的数据记录映射到来自该主题的Kafka消息。...数据记录的键值决定了Kafka流和Kafka流中数据的分区，即，如何将数据路由到主题中的特定分区。 应用程序的处理器拓扑通过将其分解为多个任务进行扩展。...Kafka分区是高度可用和复制的;因此，当流数据持久化到Kafka时，即使应用程序失败并需要重新处理它，流数据也是可用的。Kafka流中的任务利用Kafka消费者客户端提供的容错功能来处理失败。
然后继续介绍 RabbitMQ 和 Kafka 及其内部结构。第 2 部分重点介绍了这些平台之间的关键区别、它们的各种优点和缺点，以及如何在两者之间进行选择。...Kafka 还提供了 Streams API 来实时处理流，以及 Connectors API 来轻松与各种数据源集成。不过，这些超出了本文的范围。...云服务商为 Kafka 的存储层提供了替代解决方案。这些解决方案包括 Azure 事件中心，在某种程度上还包括 AWS Kinesis Data Streams。...在物联网场景中，我们可能希望将每个生产者的身份不断映射到特定分区。确保来自同一逻辑流的所有消息映射到同一分区，以保证它们按顺序传递给消费者。...由于消费者维护其分区偏移量，因此他们可以选择持久订阅（在重新启动时维持其偏移量）或临时订阅（即丢弃偏移量并在每次启动时从每个分区中的最新记录重新启动）。 Kafka 其实是不太适合队列模式的消息传递。
Kafka 还提供了 Streams API 来实时处理流，以及 Connectors API 来轻松与各种数据源集成。不过，这些超出了本文的范围。云服务商为 Kafka 的存储层提供了替代解决方案。...例如在多租户应用程序中，我们可能希望根据每条消息的租户 ID 创建逻辑消息流。在物联网场景中，我们可能希望将每个生产者的身份不断映射到特定分区。...确保来自同一逻辑流的所有消息映射到同一分区，以保证它们按顺序传递给消费者。消费者通过维护这些分区的偏移量（或索引）并按顺序读取它们来消费消息。...单个消费者可以使用多个主题，并且消费者可以扩展，直至与可用分区数量一致。因此，在创建主题时，应仔细考虑该主题的消息传递的预期吞吐量。共同消费某个主题的一组消费者称为消费者组。...由于消费者维护其分区偏移量，因此他们可以选择持久订阅（在重新启动时维持其偏移量）或临时订阅（即丢弃偏移量并在每次启动时从每个分区中的最新记录重新启动）。Kafka 其实是不太适合队列模式的消息传递。
Stream Partitions and Tasks Kafka 的消息层对数据进行分区存储并传输，而 Kafka Streams 对数据分区并处理。...Kafka Streams 和 Kafka 之间有着紧密的联系： •每个 stream partition 都是完全有序的数据记录序列，并可以映射到 Kafka 的 topic partition 。...•stream 中的一个数据记录可以映射到该主题的对应的Kafka 消息。...任务与 partitions 的对应关系是不会改变的；如果应用程序实例失败，则其所有分配给它的任务将在其他实例上自动重新启动，并继续从相同的流分区中消费数据。...Kafka partitions 是高可用和可复制的；因此当流数据持久化到 Kafka 之后，即使应用程序失败，数据也仍然可用并可重新处理。
主题 ID 提供了一种更安全的方式来从主题中获取数据，而不会与同名的过时主题进行错误交互。它还提高了 fetch 协议的效率，因为Uuids在线发送通常比发送小Strings。...Kafka Streams KAFKA-13439：不推荐使用急切的重新平衡协议 自 Kafka 2.4 以来，协作式再平衡协议一直是默认协议，但我们继续支持 Eager 式再平衡协议，以提供从早期客户端版本升级的路径...KIP-775：外键连接中的自定义分区器 今天，Kafka Streams 中的外键 (FK) 连接只有在连接的两个表（主表和外键表）都使用默认分区器时才有效。...此限制是由于实现中的订阅和响应主题被硬连线以使用默认分区器。如果外键表未与订阅主题共同分区，则外键查找可能会被路由到没有外键表状态的 Streams 实例，从而导致缺少连接记录。...类似地，如果主表未与响应主题共同分区，则订阅响应可能会被路由到不包含原始（触发）记录的实例，从而导致哈希比较失败和连接结果丢失。
深入剖析Kafka组件如何成为数据流处理的底层驱动力。 展示Kafka组件如何无缝连接，共同构建高效的数据流管道。...集群扩展与缩容： 在集群扩展或缩容时，负责更新集群的元数据并重新分配分区，以确保数据的均衡分布和集群的稳定性。...监控Follower副本的同步进度，并根据需要触发数据的重新同步。 副本分配与平衡： 在集群扩展或缩容时，负责重新分配分区副本以确保数据的均衡分布和集群的稳定性。...它提供了丰富的数据处理操作，如过滤、映射、聚合、连接等，使得开发者能够轻松地实现复杂的数据处理逻辑。 实时性： Kafka Streams支持毫秒级的延迟，能够实时地处理和分析数据流。...水平扩展： Kafka Streams利用Kafka的分区模型来实现水平扩展。通过增加Kafka集群中的节点和分区数量，可以轻松地扩展Kafka Streams的处理能力。
Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。...这个时间只在新数据到达后进行更新，称这个由数据驱动的时间为stream time。...Stream Partitions and Tasks Kafka消息层为了进行存储和传输对数据进行分区；Kafka Streams为了处理数据而分区。...在并发环境行，Kafka Streams和Kafka之间有着紧密的联系： 每个stream partition是顺序的数据记录的集合，并且被映射到一个topic partition stream中的每个...data record对应topic中的一条消息（message） 数据记录中的keys决定了Kafka和Kafka Streams中数据的分区，即，如何将数据路由到指定的分区 应用的processor
Kafka给topic做partition分区带来的好处： （1）合理使用存储资源：每个Partition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一块块数据存储在多台Broker上，从而合理控制分区的任务...但需要注意的是，每个partition只会由组内固定的一个消费者进行消费。...第三层：消息层 分区中包含若干条消息，每条消息的位移从0开始，依次递增。 最后，客户端程序只能与分区的领导者副本进行交互。 具体名词术语 消息：Record。...表征消费者消费进度，每个消费者都有自己的消费者位移。 消费者组：Consumer Group。多个消费者实例共同组成的一个组，同时消费多个分区以实现高吞吐。 重平衡：Rebalance。...消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。Rebalance 是 Kafka 消费者端实现高可用的重要手段。
Kafka Streams是一个客户端库，它允许用户编写和运行处理数据流的应用程序。Kafka Streams提供了丰富的API，支持事件时间处理、状态管理、窗口聚合等功能。...Kafka Streams允许用户编写处理数据流的应用程序，并将其作为一个流处理器（Stream Processor）运行。流处理器可以读取Kafka中的数据，对其进行处理，并将结果写回Kafka。...消费者组和分区 Kafka的消费者组（Consumer Group）机制允许多个消费者实例共同消费Topic中的消息，每个消费者实例负责处理一个或多个Partition。...用户可以根据需要选择不同的序列化器，以适应不同的数据格式和压缩算法。 内存映射文件 Kafka使用内存映射文件（Memory-Mapped File）技术来提高I/O性能。...通过将磁盘上的文件映射到内存中，Kafka能够以接近内存访问速度的方式处理磁盘上的数据，显著提高了读写效率。
作为一种替代方法，除了对事件处理程序进行建模之外，Kafka Streams还提供了一种对应用程序状态进行建模的有效方法-它支持开箱即用的本地，分区和持久状态。...此本地状态可以是RocksDB存储，也可以是内存中的哈希映射。...运作方式是，将嵌入Kafka Streams库以进行有状态流处理的应用程序的每个实例都托管应用程序状态的子集，建模为状态存储的碎片或分区。状态存储区的分区方式与应用程序的密钥空间相同。...因此，如果应用程序实例死亡，并且托管的本地状态存储碎片丢失，则Kafka Streams只需读取高度可用的Kafka主题并将状态数据重新填充即可重新创建状态存储碎片。...如果一个应用程序实例失败，则Kafka Streams会自动在其余应用程序实例之间重新分配Kafka主题的分区以及内部状态存储碎片。同样，Kafka Streams允许弹性缩放。
为了解决这个问题,流式系统提供了几种机制: 丢弃超出窗口的数据:简单但会导致数据损失 调整窗口:扩大窗口以包含更多数据,但窗口范围变大会影响计算精度 重发数据:生产者将离线期间的数据重新发送,系统会进行补充计算以产生正确的结果...Kafka分区确保同代码事件同分区。每个应用实例获取分配分区事件,维护一组股票代码状态。...这样就拥有了数据库表的私有副本，一旦数据库发生变更，用户会收到通知，并根据变更事件更新私有副本里的数据，如图 【连接流和表的拓扑，不需要外部数据源】 ---- 流与流的连接 在 Streams 中，上述的两个流都是通过相同的键来进行分区的...Streams 可以确保这两个主题的分区 5 的事件被分配给同一个任务，这个任务就会得到所有与 user_id:42 相关的事件。...Streams 的消费者群组管理和工具支持使其在重新处理事件和 AB 测试场景下性能卓越。
Kafka Streams API已添加了一些改进，包括减少重新分区主题分区的占用空间，针对生产失败的可自定义错误处理以及增强的对代理不可用性的恢复能力。...Streams进行StreamsBuilder.build（）调用期间制定和优化拓扑的物理计划 Kafka 2.1.0包含许多重要的新功能。...以下是一些重要更改的摘要： - TLS 1.3支持（默认为1.2） - Kafka Streams的共同小组 - Kafka消费者的增量再平衡 - 新指标可提供更好的运营洞察力 - 将Zookeeper...- 在删除或重命名支持段索引的文件时，消除冗余磁盘访问和内存映射操作。 - 防止非法访问封闭段的基础索引，这会由于基础内存映射对象的重新创建而导致内存泄漏。...- 顺利扩展Kafka Streams应用程序 - Kafka Streams支持更改时发出 - 新指标可提供更好的运营洞察力 - 配置为进行连接时，Kafka Connect可以自动为源连接器创建主题
作者｜黄章衡，小红书消息引擎研发专家01 引言Apache Kafka 因存算一体化架构，分区迁移依赖大量数据同步的完成，以一个 100MB/s 流量的 Kafka 分区为例，运行一天产生的数据量约为...8.2T，如果此时需要将该分区迁移到其他 Broker，则需要对全量数据进行复制，即使对拥有 1 Gbps 带宽的节点，也需要小时级的时间来完成迁移，这使得 Apache Kafka 集群几乎不具备实时弹性能力...而得益于 AutoMQ Kafka 的存算分离架构，在实际进行分区迁移时无需搬迁任何数据，这使得将分区迁移时间缩短至秒级成为了可能。...，后根据 P1 的关闭状态（是否为 cleaned shutdown）进行对应的数据恢复。...，分区的数据和元数据与 S3Stream 的对应关系如下：每个 Segment 被映射到 DataStreamSegment 的 TxnIndex 和 TimeIndex 为别被映射为 Txn Stream
Kafka的性能在数据大小方面实际上是恒定的，因此长时间存储数据不是问题。 每个消费者保留的唯一元数据是该消费者在日志中的偏移或位置。...例如，消费者可以重置为较旧的偏移量以重新处理过去的数据，或者跳到最近的记录并从“现在”开始消费。 这使得消费者特别容易使用。 生产者： 生产者将数据发布到他们选择的主题。...但是kafka这个模式 解决了这些问题 kafka确保使用者是该分区的唯一读者并按顺序使用数据，由于有许多分区，这仍然可以 平衡许多消费者实例的负载。...网站活动跟踪 站点活动（页面查看，搜索或用户可能采取的其他操作）发布到中心主题，每个活动类型包含一个主题。实时处理，实时监控以及加载到Hadoop或离线数据仓库系统以进行离线处理和报告。...度量 Kafka通常用于运营监控数据。 日志聚合 许多人使用Kafka作为日志聚合解决方案的替代品。日志聚合通常从服务器收集物理日志文件，并将它们放在中央位置（可能是文件服务器或HDFS）进行处理。
1.0 Kafka Streams 的各种改进 2.0 Kafka Streams 的各种改进 Kafka的优势 高吞吐、低延时：这是 Kafka 显著的特点，Kafka 能够达到百万级的消息吞吐量，...分布式可扩展：Kafka的数据是分布式存储在不同broker节点的，以topic组织数据并且按Partition进行分布式存储，整体的扩展性都非常好。...Topic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。作用是对数据进行区分、隔离。 Broker：Kafka集群中的每个Kafka节点。...消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。Rebalance是Kafka消费者端实现高可用的重要手段。 ?...，进行消息数据的同步，并不对外提供读写服务。
客户端服务器通过tcp协议 支持多种语言 主题和日志 一个主题可以有零个，一个或多个消费者订阅写入它的数据 对于每个主题，Kafka群集都维护一个分区日志 每个分区都是一个有序的，不可变的记录序列，...例如，消费者可以重置为较旧的偏移量以重新处理过去的数据，或者跳到最近的记录并从“现在”开始消费。 这使得消费者特别容易使用。 生产者： 生产者将数据发布到他们选择的主题。...但是kafka这个模式 解决了这些问题 kafka确保使用者是该分区的唯一读者并按顺序使用数据，由于有许多分区，这仍然可以 平衡许多消费者实例的负载。...网站活动跟踪 站点活动（页面查看，搜索或用户可能采取的其他操作）发布到中心主题，每个活动类型包含一个主题。实时处理，实时监控以及加载到Hadoop或离线数据仓库系统以进行离线处理和报告。...度量 Kafka通常用于运营监控数据。 日志聚合 许多人使用Kafka作为日志聚合解决方案的替代品。日志聚合通常从服务器收集物理日志文件，并将它们放在中央位置（可能是文件服务器或HDFS）进行处理。
KIP-284通过将其默认值设置为更改了Kafka Streams重新分区主题的保留时间Long.MAX_VALUE。...请记住，删除主题会删除数据并且操作不可逆（即没有“取消删除”操作） 对于支持时间戳搜索的主题，如果找不到分区的偏移量，则该分区现在包含在具有空偏移值的搜索结果中。以前，分区未包含在地图中。...事务传递允许生产者将数据发送到多个分区，以便所有消息都成功传递，或者都不传递。这些功能共同实现了Kafka中的“一次语义”。...注意：升级协议版本并重新启动可以在升级代理后随时进行。它不一定要立即。 升级0.10.1 Kafka Streams应用程序 将Streams应用程序从0.10.1升级到0.10.2不需要代理升级。...主题中存储的数据进行流处理。
客户端服务器通过tcp协议 支持多种语言 主题和日志 一个主题可以有零个，一个或多个消费者订阅写入它的数据 对于每个主题，Kafka群集都维护一个分区日志 每个分区都是一个有序的，不可变的记录序列，不断附加到结构化的提交日志中...例如，消费者可以重置为较旧的偏移量以重新处理过去的数据，或者跳到最近的记录并从“现在”开始消费。 这使得消费者特别容易使用。 生产者： 生产者将数据发布到他们选择的主题。...但是kafka这个模式 解决了这些问题 kafka确保使用者是该分区的唯一读者并按顺序使用数据，由于有许多分区，这仍然可以 平衡许多消费者实例的负载。...网站活动跟踪 站点活动（页面查看，搜索或用户可能采取的其他操作）发布到中心主题，每个活动类型包含一个主题。实时处理，实时监控以及加载到Hadoop或离线数据仓库系统以进行离线处理和报告。...度量 Kafka通常用于运营监控数据。 日志聚合 许多人使用Kafka作为日志聚合解决方案的替代品。日志聚合通常从服务器收集物理日志文件，并将它们放在中央位置（可能是文件服务器或HDFS）进行处理。
，以及每个服务产生的数据的增多，系统盘已经快撑爆了。...所以最近购买了数据盘，但是问题来了，数据盘买了，如何使用呢？如何分区？如何挂载目录？...，分别为： /dev/sda：80 GiB /dev/sdb：100 GiB /dev/sda为系统盘，/dev/sdb为数据盘，这里我们肯定是要对数据盘进行分区的，系统盘千万不要乱用，否则就会很难受，...所以把原服务器系统盘数据迁移迫在眉睫！！！ 那有朋友问了，为啥不对原服务器的系统盘进行扩容？...数据盘分区 执行命令： fdisk /dev/sdb 对/dev/sdb磁盘进行分区： 由图可知，已经进入分区界面。
我们通过添加要给group-by操作符对数据进行了重新分区，然后在计算将每个单词作为key的记录数量时维护简单的本地状态，然后我们在计算每个单词出现的次数时维护简单的本地状态。...我们需要按邮政编码对数据进行重新分区，并使用新分区对数据进行聚合。...如果task1处理来自分区1的数据，并到达重新对数据进行分区的处理器执行group By擦着，那么它将需要进行shuffle操作，这意味着将事件发送给他们，将事件发送给其他的任务来处理。...与其他的流处理框架不同，kafka流通过将事件写入要给带有新key的分区的新topic来进行重新分区，然后，另外一组任务重从新的topic中读取事件并继续处理，重新划分步骤将拓扑分解为两个子拓扑，每个子拓扑都有自己的任务...kafka流还利用kafka的用户协调为任务提供高可用性，如果任务失败，但有线程或Streams用于程序的其他实例处于活动状态，则任务将在要给可用的线程上重新启动，这类似于消费者通过将分区分配给剩余消费者之一来处理组中某个消费者的故障
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