例如 Kafka 最适合处理流数据，在同一主题同一分区内保证消息顺序，而 RabbitMQ 对流中消息的顺序只提供基本的保证。...更准确地说，单个消费者内的线程计数要限制为 1，因为任何并行的消息处理都可能导致消息乱序问题。...不过在 Kafka 中，我们可以扩展主题内的分区数量，从而使每个分区接收更少的消息，并为额外的分区添加额外的消费者。赢家Kafka 是明显的赢家，因为它允许消息按顺序处理。...当消息到达时，它将消息写入分区，消费者可以立即使用它们。此外 Kafka 没有为消息提供 TTL 机制，尽管我们可以在应用程序级别实现一种机制。我们还必须记住，Kafka 分区是一个仅追加的事务日志。...另外我们应该注意，当消费者忙于同步重试特定消息时，无法处理来自同一分区的其他消息。我们无法拒绝并重试特定消息并提交该消息之后的消息，因为消费者无法更改消息顺序。正如你所记得的，分区只是一个仅追加日志。
例如 Kafka 最适合处理流数据，在同一主题同一分区内保证消息顺序，而 RabbitMQ 对流中消息的顺序只提供基本的保证。...更准确地说，单个消费者内的线程计数要限制为 1，因为任何并行的消息处理都可能导致消息乱序问题。...我们应该注意到，在消费者组中，每个分区都是由单个消费者的单个线程处理的。因此我们无法扩展单个分区的处理。...不过在 Kafka 中，我们可以扩展主题内的分区数量，从而使每个分区接收更少的消息，并为额外的分区添加额外的消费者。 赢家 Kafka 是明显的赢家，因为它允许消息按顺序处理。...不允许消费者在轮询主题之前过滤主题中的消息。
它描述了如何从数据源中读取数据，并将其传输到Kafka集群中的特定主题或如何从Kafka集群中的特定主题读取数据，并将其写入数据存储或其他目标系统中。...Message queues连接器：用于从消息队列（如ActiveMQ、IBM MQ和RabbitMQ）中读取数据，并将其写入Kafka集群中的指定主题，或从Kafka集群中的指定主题读取数据，并将其写入消息队列中...Kafka Connect通过允许连接器将单个作业分解为多个任务来提供对并行性和可扩展性的内置支持。这些任务是无状态的，不会在本地存储任何状态信息。...它们从Kafka集群中的特定主题读取任务配置，并将其分配给连接器实例的任务。...此外，Kafka Connect还支持自定义转换器，用户可以编写自己的转换器来满足特定的需求。
我可以在我的 Kafka Java 代码中调用哪些功能？ 获取有关可以在 Kafka Java 代码中调用哪些功能的更多信息的最佳方法是查看 Java 文档。并且仔细阅读！...通常，保持主题特定并故意保持消息大小较小有助于您充分利用 Kafka。 摘自部署 Apache Kafka：实用常见问题解答： 如何通过 Kafka 发送大消息或有效载荷？...Cloudera 基准测试表明，Kafka 达到了最大吞吐量，消息大小约为 10 KB。较大的消息显示吞吐量降低。但是，在某些情况下，用户需要发送远大于 10 KB 的消息。...我的 Kafka 事件必须按顺序处理。我怎样才能做到这一点？ 在您的主题配置了分区后，Kafka 将每条记录（基于键/值对）发送到基于键的特定分区。...这种情况定期发生，如果代理在超时期限内未收到至少一个心跳，则假定消费者已死亡并断开连接。 如何调整 Kafka 集群的大小？ 调整 Kafka 集群的大小有几个注意事项。
首先，它们允许日志扩展到超出适合单个服务器的大小。每个单独的分区都必须适合托管它们的服务器，但是一个主题可能有很多个分区，因此它可以处理任意数量的数据。...使用MirrorMaker，可以跨多个数据中心或者云端复制消息。可以在主动/被动方案中使用它来进行备份和回复，或者在主动/主动方案中将数据防止在离用户较近的地方，或者支持数据的位置要求。...这不过是发布-订阅模式，其中订阅者是消费者集群而不是单个进程。 在Kafka中实现消费的方式是通过在消费者实例上划分日志中的分区，以实现每个实例在任何时间点都是分配的“公平分配”的独占消费者。...保证 高级别的Kafka提供了一下保证： 生产者发送到特定主题分区的消息将按照其发送顺序附送。...也就是说单个应用程序可以处理历史存储的数据，而不是在它达到能处理的最后一条未来到达的数据之后结束。这是归入批处理和消息驱动程序的流处理的一半概念。
它支持发布-订阅模型，生产者（Producer）将消息发布到特定的主题（Topic），而消费者（Consumer）则订阅这些主题以接收消息。这种模型使得Kafka非常适合用于实时数据流的处理。...生产者将消息发送到特定的主题，并可以指定消息的分区键，Kafka将根据这个键来决定消息应该存储在哪个分区。生产者可以配置不同的序列化器来处理消息数据的序列化和反序列化。...Kafka Streams支持有状态的流处理，允许用户在处理过程中维护状态信息。...REST Proxy- REST代理 REST Proxy是一个服务，提供了一个RESTful接口来与Kafka集群交互。它允许用户通过HTTP请求来生产和消费消息，以及管理主题、分区和配置等。...幂等生产者： Kafka支持幂等生产者，这意味着启用幂等性的生产者发送的每个消息都会保证被处理一次且仅处理一次，即使在重试的情况下也是如此。
到了 0.9.0.0 版本， Kafka 引入了一个新的消费者接口，允许 broker 直接维护这些信息。 Kafka 中的概念 消息 & 批次 Kafka 的数据单元被称为消息。...消息以追加的方式写入分区，然后以先进先出的顺序读取。要注意，由于一个主题一般包含几个分区，因此无法在整个主题范围内保证消息的顺序，但可以保证消息在单个分区内的顺序。...生产者在默认情况下把消息均衡地分布到主题的所有分区上，而并不关心特定消息会被写到哪个分区。不过，在某些情况下，生产者会把消息直接写到指定的分区。...broker 为消费者提供服务，对读取分区的请求作出响应，返回已经提交到磁盘上的消息。 根据特定的硬件及其性能特征，单个 broker 可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量。...图片 --- 保留消息（在一定期限内）是 Kafka 的一个重要特性。消息被提交到磁盘，Kafka 根据设置的保留规则进行保存。主题可以配置自己的保留策略，将悄息保留到不再使用它们为止。
Kafka 遵循发布-订阅模型，其中生产者将消息写入主题，消费者订阅这些主题以接收消息。Kafka 在分布式提交日志中存储消息，从而实现高扩展性和容错性。...生产者向 Kafka 主题发布消息，代理负责在 kafka 集群中存储和复制数据。消费者从一个或多个主题读取数据，实现并行处理和可扩展性。...它遵循传统的消息队列模型(RabbitMQ 队列)，通过发送和接收消息以及向特定消费者投递消息，允许应用程序进行异步通信。这确保了可靠的消息订购和灵活的消息路由，适用于任务处理和微服务通信。...它的架构允许通过在多个代理之间分布工作负载来实现水平扩展，能够高效地处理大量数据。它通过将消息持久化到磁盘来提供强大的耐用性保证，确保容错能力和数据持久性。...总结 在清楚了解了架构差异、性能基准和理想用例后，我们就可以自信地在 Kafka 和 RabbitMQ 之间进行选择。所以，深入研究项目的特定需求，开始走向强大和高效的事件驱动架构的旅程吧！
与点对点队列不同，其中单个接收者消费每条消息，主题使用发布/订阅模型，允许多个消费者读取相同的消息。 消息可以按顺序存储更长的时间。（它们不会在被消费后立即丢弃）。...此外，RabbitMQ可以通过插件和JMS客户端扩展以支持Java消息服务（JMS）。 消息排序 在分区级别有保证（分区是主题的一个段）。 在队列级别有保证。...队列仅保留消息，直到被消费者传递和处理。 可扩展性 每天可达数万亿条消息，分成数千个主题，分为数万个分区和数百个代理。 可扩展，但不设计为与Kafka相同级别的可扩展性。...性能 每秒可达数百万条消息和多G比特的数据，延迟保持一致地低（在单位毫秒范围内）。 优化以处理较低的吞吐量（每秒数千或数万条消息）。...需要复杂消息路由的用例（例如，股票交易平台根据股票类型和订单大小将买卖订单路由到不同的处理队列）。 在工作节点之间分发任务，其中每个任务仅由单个消费者处理一次。 处理频繁断开连接的消费者。
除了解耦之外，队列还允许我们扩展生产者和消费者，并针对错误处理提供容错能力。 发布/订阅模式 在发布/订阅模式中，单个消息可以由多个订阅者同时接收和处理。...在 RabbitMQ 中，主题是一种特定类型的 pub/sub 实现（确切地说是一种交换类型），但在本文中，我将主题称为整个 pub/sub 的表示。...Kafka 的流处理功能还有特定于云的开源替代方案，同样，这些也超出了本文的范围。 Topics Kafka 没有实现队列的概念。Kafka 将记录集合存储在称为主题的类别中。...Kafka producers 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。...Kafka consumers 使用 Kafka 实现消息传递 Kafka 的内部实现其实很好地反映了 pub/sub 模式。 生产者可以向特定主题发送消息，多个消费者组可以消费同一条消息。
Messages and Batches 消息和批次 kafka内的数据单元被称作消息，如果你具有数据库背景知识，你可以认为消息就是数据库中的行或者列。就kafka而言，消息仅仅只是一个字节数组。...需要注意的是，一个主题通常由多个分区组成，因此不能保证在整个主题上的消息有序性，只能保证单个分许消息是有序的。如下图，体现了一个具有4个分区的主题。...或者，监视数据可以从许多站点收集到分析和警报系统的单个数据中心。kafka集群中复制机制仅设计在单个集群中工作，而不是在多个集群之间工作。...这些选项可能根据每个主题进行选择，从而允许不同的消息流根据用户的需要具有不同的留存量。持久的保留意味着一旦消费者的处理速度变慢或者消息量的激增而大大落后于生产者，不会存在数据丢失的危险。...单个应用程序就可以读取所有要发送的消息并一致处理他们，包括： 使用通用的消息格式对消息进行格式化（装饰模式） 将多个消息收集到要发送的单个通知中 接收消息的用户偏好 为此使用单个应用程序可以避免在多个应用程序中重复开发
除了解耦之外，队列还允许我们扩展生产者和消费者，并针对错误处理提供容错能力。发布/订阅模式在发布/订阅模式中，单个消息可以由多个订阅者同时接收和处理。...在 RabbitMQ 中，主题是一种特定类型的 pub/sub 实现（确切地说是一种交换类型），但在本文中，我将主题称为整个 pub/sub 的表示。...Kafka 将记录集合存储在称为主题的类别中。对于每个主题，Kafka 都会维护一个分区的消息日志。每个分区都是一个有序的、不可变的记录序列，其中不断附加消息。...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。...生产者可以向特定主题发送消息，多个消费者组可以消费同一条消息。每个消费者组都可以单独扩展以处理负载。
保证 在高级Kafka提供以下保证： 生产者发送到特定主题分区的消息将按照它们发送的顺序附加。...（即，分区所有权计数将在所有消费者线程中在正好一个的delta内。）只有在以下情况下才允许循环分配：（a）每个主题在消费者实例内具有相同数量的流（b）的订阅主题对于组内的每个消费者实例是相同的。...例如，在Kafka中，我们可以在消息被消费之后立即删除消息，而不是尝试删除消息，而是可以在较长时间（例如一周）内保留消息。这为消费者带来了很大的灵活性，我们将在下面进行描述。...复制管理 上面关于复制日志的讨论实际上只涵盖单个日志，即一个主题分区。然而，Kafka集群将管理成百上千的这些分区。我们尝试以循环方式平衡群集内的分区，以避免在少量节点上为大量主题聚集所有分区。...对于给定主题和给定使用者组，代理分区在组内的用户间平均分配。分区总是由单个消费者使用。这种设计简化了实现。如果我们允许一个分区被多个消费者同时使用，则在分区上存在争用并且将需要某种类型的锁定。
用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析...zookeeper中； 3.2、Topic Kafka中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的Topic(发送到 Kafka 集群中的每一条消息都要指定一个Topic)，而消费者负责订阅...同一主题下的不同分区包含的消息是不同的， 分区在存储层面可以看作一个可追加的日志( Log)文件，消息在被追加到分区日志、文件的时候都会分配一个特定的偏移量(offset)。...offset是消息在分区中的唯一标识， Kafka通过它来保证消息在分区内的顺序性，不过offset并不跨越分区，也就是说， Kafka保证的是分区有序而不是主题有序。...一个主题可以横跨多个 broker，以此来提供比单个 broker 更强大的性能 。
即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。 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。...Kafka具有四个核心API： Producer API：允许应用程序将记录流发布到一个或多个Kafka主题。...用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录Web用户或者App用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到Kafka的Topic中，然后消费者通过订阅这些Topic来做实时的监控分析...主题可以被分为若干分区，一个主题通过分区分布于Kafka集群中，提供了横向扩展的能力。 ? 生产者和消费者 生产者创建消息。消费者消费消息。 一个消息被发布到一个特定的主题上。...消息以追加的方式写入分区，然后以先入先出的顺序读取。 无法在整个主题范围内保证消息的顺序，但可以保证消息在单个分区内的顺序。 Kafka 通过分区来实现数据冗余和伸缩性。
--if-not-exists 如果在创建主题时设置，则只有在主题不存在时才会执行操作。 不支持 --bootstrap- 服务器选项。 --list 列出所有可用的topic。...--under-replicated-partitions 如果在描述主题时设置，则仅显示在复制分区下 --version 展示Kafka版本 --zookeeper 已弃用...]$ bin\kafka-console-producer.sh 命令选项 选项 描述 --batch-size 如果消息不是同步发送的，则要在单个批次中发送的消息数。...--property 一种将用户定义的属性以 key=value 的形式传递给消息阅读器的机制。 这允许对用户定义的消息阅读器进行自定义配置。...--timeout-ms 如果指定，则在指定的时间间隔内没有可供消费的消息时退出。要消费的主题 ID。
通过队列模型，用户可以创建多个消费者从单个管道中接收消息；当一条消息从队列发送出来后，多个消费者中的只有一个（任何一个都有可能）接收和消费这条消息。...共享订阅（Queue 队列模型） 使用共享订阅，在同一个订阅背后，用户按照应用的需求挂载任意多的消费者。订阅中的所有消息以循环分发形式发送给订阅背后的多个消费者，并且一个消息仅传递给一个消费者。...三种订阅模式的选择 独占和故障切换订阅，仅允许一个消费者来使用和消费每个对主题的订阅。这两种模式都按主题分区顺序使用消息。它们最适用于需要严格消息顺序的流（Stream）用例。...共享订阅允许每个主题分区有多个消费者。同一订阅中的每个消费者仅接收主题分区的一部分消息。共享订阅最适用于不需要保证消息顺序的队列（Queue）的使用模式，并且可以按照需要任意扩展消费者的数量。...消费模式 Kafka： 主要集中在流（Stream）模式，对单个 partition 是独占消费，没有共享（Queue）的消费模式； Pulsar：提供了统一的消息模型和 API。
在 DeserializationSchema允许用户指定这样的一个架构。T deserialize(byte[] message) 为每个Kafka消息调用该方法，从Kafka传递值。...启用此选项将使生产者仅记录失败日志而不是捕获和重新抛出它们。这大体上就是计数已成功的记录，即使它从未写入目标Kafka主题。...这有两个含义： 首先，在Flink应用程序的正常工作期间，用户可以预期Kafka主题中生成的记录的可见性会延迟，等于已完成检查点之间的平均时间。...其次，在Flink应用程序失败的情况下，读者将阻止此应用程序编写的主题，直到应用程序重新启动或配置的事务超时时间过去为止。此注释仅适用于有多个代理/应用程序写入同一Kafka主题的情况。...Semantic.EXACTLY_ONCE 采取所有可能的措施，不要留下任何阻碍消费者阅读Kafka主题的延迟事务，这是必要的。
在 DeserializationSchema允许用户指定这样的一个架构。T deserialize(byte[] message) 为每个Kafka消息调用该方法，从Kafka传递值。...Producer以将流写入单个Kafka目标主题的基本用法。...这有两个含义： 首先，在Flink应用程序的正常工作期间，用户可以预期Kafka主题中生成的记录的可见性会延迟，等于已完成检查点之间的平均时间。...其次，在Flink应用程序失败的情况下，读者将阻止此应用程序编写的主题，直到应用程序重新启动或配置的事务超时时间过去为止。此注释仅适用于有多个代理/应用程序写入同一Kafka主题的情况。...Semantic.EXACTLY_ONCE 采取所有可能的措施，不要留下任何阻碍消费者阅读Kafka主题的延迟事务，这是必要的。
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