消息在系统中传输所需的时间对 Apache Kafka® 等分布式系统的性能起着重要作用。 在 Kafka 中，生产者的延迟通常定义为客户端生成的消息被 Kafka 确认所需的时间。...批处理在达到特定大小 (batch.size) 或经过一段时间 (linger.ms) 后完成。 batch.size 和 linger.ms 都是在生产者中配置的。...决定批次如何形成的部分原因是分区策略； 如果记录不发送到同一个分区，它们不能一起形成一个批处理。 幸运的是，Kafka 允许用户通过配置 Partitioner 类来选择分区策略。...在这种情况下，Apache Kafka 2.4 之前的旧分区策略是循环遍历主题的分区并向每个分区发送一条记录。 不幸的是，这种方法不能很好地批处理，实际上可能会增加延迟。...此外，使用粘性分区策略时，CPU 使用率通常会降低。 通过坚持分区并发送更少但更大的批次，生产者看到了巨大的性能改进。 最好的部分是：这个生产者只是内置在 Apache Kafka 2.4 中！
引子 名词解释 Kafka是一个高性能、高吞吐量的分布式消息系统，被广泛应用于大数据领域。在Kafka中，分区是一个重要的概念，它可以将数据分发到不同的节点上，以实现负载均衡和高可用性。...当主副本发生故障时，Kafka会从ISR中选举一个新的主副本来接管工作。因此，ISR的大小对于分区的可用性和性能至关重要。...LEO（Log End Offset）：日志末尾偏移量 LEO是指分区中最后一条消息的偏移量。当生产者向分区中写入消息时，它会将该消息的偏移量记录在LEO中。...综上所述，AR、ISR、OSR、HW和LEO是Kafka中重要的分区偏移量指标，它们对于保证消息的可靠性、持久性、可用性和性能至关重要。...---- 分区中各种偏移量的说明 分区中的所有副本统称为AR（Assigned Replicas）。
底层基于 Java NIO，采用和 Netty 一样的 Reactor 线程模型。 ?...Reacotr 模型主要分为三个角色 Reactor：把 IO 事件分配给对应的 handler 处理 Acceptor：处理客户端连接事件 Handler：处理非阻塞的任务 在传统阻塞 IO 模型中，...每个连接都需要独立线程处理，当并发数大时，创建线程数多，占用资源；采用阻塞 IO 模型，连接建立后，若当前线程没有数据可读，线程会阻塞在读操作上，造成资源浪费 针对传统阻塞 IO 模型的两个问题，Reactor...遍历到有新数据可以处理时，操作系统会通知程序，线程跳出阻塞状态，进行业务逻辑处理 Kafka 即基于 Reactor 模型实现了多路复用和处理线程池。其设计如下： ?...批处理中的记录基于 batch.size 和 linger.ms 属性发送到代理。记录由生产者根据两个条件发送。当达到定义的批次大小或达到定义的延迟时间时。
底层基于 Java NIO，采用和 Netty 一样的 Reactor 线程模型。...Reacotr 模型主要分为三个角色 Reactor：把 IO 事件分配给对应的 handler 处理 Acceptor：处理客户端连接事件 Handler：处理非阻塞的任务 在传统阻塞 IO 模型中，...每个连接都需要独立线程处理，当并发数大时，创建线程数多，占用资源；采用阻塞 IO 模型，连接建立后，若当前线程没有数据可读，线程会阻塞在读操作上，造成资源浪费 针对传统阻塞 IO 模型的两个问题，Reactor...遍历到有新数据可以处理时，操作系统会通知程序，线程跳出阻塞状态，进行业务逻辑处理 Kafka 即基于 Reactor 模型实现了多路复用和处理线程池。...批处理中的记录基于 batch.size 和 linger.ms 属性发送到代理。记录由生产者根据两个条件发送。当达到定义的批次大小或达到定义的延迟时间时。
消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。...许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。...大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。Kafka能保证一个Partition内的消息的有序性。 缓冲 在任何重要的系统中，都会有需要不同的处理时间的元素。...Kafka在分布式设计中有着相当重要的作用，算是一个基础工具，因此需要不断的学习了解与实践，如何处理大并发订单这只是一种场景。 ...这里留有一个问题：如何确定Kafka的分区数、key和consumer线程数
死锁是并发编程中常见的问题，它发生在两个或多个线程无限等待彼此持有的资源的情况下。以下是解决死锁问题的常用策略和步骤：分析和理解死锁条件：了解死锁发生的原因和条件是解决死锁问题的第一步。...资源分配图算法通过构建资源之间的依赖关系图来检测死锁，银行家算法则根据资源的最大需求和可用资源的数量来预防死锁。预防死锁：通过破坏死锁发生的四个必要条件之一来预防死锁。...避免死锁：用合适的方法避免系统进入死锁状态。避免死锁的一种常用方法是使用资源分配策略，例如银行家算法，它可以在资源分配过程中预测资源的需求，以避免分配后发生死锁。...定期检查和重视死锁问题：死锁是一个复杂的问题，需要定期检查和重视。随着代码和并发模型的改变，新的死锁可能会出现，因此在实际项目中应该始终关注死锁问题。正确处理死锁问题是保障并发程序稳定运行的关键。...理解死锁的原因和条件，采取预防、避免、解决等策略，能够有效地处理死锁问题，并提高并发程序的性能和可靠性。
开篇导语 Flink将数据sink至Kafka的过程中，在初始化生产者对象FlinkKafkaProducer时通常会采用默认的分区器和序列化器，这样数据只会发送至指定Topic的某一个分区中。...此篇博客所涉及的组件版本 Flink：1.10.0 Kafka：2.3.0 序列化器 在Kafka生产者将数据写入至Kafka集群中时，为了能够在网络中传输数据对象，需要先将数据进行序列化处理，对于初学者来说...在Kafka中，主要有以下四种数据分区策略 第一种分区策略：给定了分区号，直接将数据发送到指定的分区里面去 第二种分区策略：没有给定分区号，给定数据的key值，通过key取hashCode进行分区 第三种分区策略...Flink并行实例的id和Kafka分区的数量取余来决定这个实例的数据写到哪个Kafka分区，并且一个实例只写Kafka中的一个分区。...这样做的好处最大限度的利用了Flink和Kafka的可扩展性，提高数据处理效率。
（1）基于NIO的Netty网络框架方案 要满足前面提到的高吞吐、高并发和多协议支持等方面的要求。...b、Reactor多线程模型：Rector多线程模型与单线程模型最大的区别就是有一组NIO线程处理I/O操作。主要用于高并发、大业务量场景。...c、Broker分布式文件存储（扩展Kafka、定制存储功能）。 由于数据采集服务的消息量非常大，所以采集数据需要存储到Kafka中。Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。...即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。 c、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。...当网络或者Hermes(Kafka)故障恢复后，后端线程自动读取磁盘Avro文件，将数据写入Hermes(Kafka)消息队列的对应Topic和分区中。每个文件写入成功后，自动删除灾备存储文件。
分区副本 在分布式数据系统中，通常使用分区来提高系统的处理能力，通过副本来保证数据的高可用性。多分区意味着并发处理的能力，这多个副本中，只有一个是 leader，而其他的都是 follower 副本。...副本状态间的变化如下图所示，Controller 在状态变化时会做出相应的操作： ? Network Kafka 的网络通信模型是基于 NIO 的 Reactor 多线程模型来设计的。...底层基于 Java NIO，采用和 Netty 一样的 Reactor 线程模型。 ?...每个连接都需要独立线程处理，当并发数大时，创建线程数多，占用资源；采用阻塞 IO 模型，连接建立后，若当前线程没有数据可读，线程会阻塞在读操作上，造成资源浪费 针对传统阻塞 IO 模型的两个问题，Reactor...遍历到有新数据可以处理时，操作系统会通知程序，线程跳出阻塞状态，进行业务逻辑处理 Kafka 即基于 Reactor 模型实现了多路复用和处理线程池。其设计如下： ?
（1）基于NIO的Netty网络框架方案 要满足前面提到的高吞吐、高并发和多协议支持等方面的要求。...Reactor多线程模型：Rector多线程模型与单线程模型最大的区别就是有一组NIO线程处理I/O操作。主要用于高并发、大业务量场景。...Broker分布式文件存储（扩展Kafka、定制存储功能）。 由于数据采集服务的消息量非常大，所以采集数据需要存储到Kafka中。Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。...即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。 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。...当网络或者Hermes(Kafka)故障恢复后，后端线程自动读取磁盘Avro文件，将数据写入Hermes(Kafka)消息队列的对应Topic和分区中。每个文件写入成功后，自动删除灾备存储文件。
多分区意味着并发处理的能力，这多个副本中，只有一个是 leader，而其他的都是 follower 副本。仅有 leader 副本可以对外提供服务。...副本状态间的变化如下图所示，Controller 在状态变化时会做出相应的操作： Network Kafka 的网络通信模型是基于 NIO 的 Reactor 多线程模型来设计的。...底层基于 Java NIO，采用和 Netty 一样的 Reactor 线程模型。...每个连接都需要独立线程处理，当并发数大时，创建线程数多，占用资源；采用阻塞 IO 模型，连接建立后，若当前线程没有数据可读，线程会阻塞在读操作上，造成资源浪费 针对传统阻塞 IO 模型的两个问题，Reactor...遍历到有新数据可以处理时，操作系统会通知程序，线程跳出阻塞状态，进行业务逻辑处理 Kafka 即基于 Reactor 模型实现了多路复用和处理线程池。
这其实就叫做鸵鸟算法，对于某件事如果我们没有很好的处理方法，那么就学鸵鸟一样把头埋入沙中假装什么都看不见。...死锁的场景处理就交给了实际编程的开发者，开发者需要自己去避免死锁的发生，或者制定某些措施去处理死锁发生时的场景。...常见的死锁处理方式大致分为两类：一种是事前的预防措施，包括锁的顺序化、资源合并、避免锁嵌套等等。另一种是事后的处理措施，包括锁超时机制、抢占资源机制、撤销线程等等。下面我们详细看看每种措施的情况。...锁的超时机制 事后处理的第一种措施是锁超时机制，核心就在于对锁的等待并非永久的而是有超时的，某个线程对某个锁的等待如果超过了指定的时间则做超时处理，直接结束掉该线程。...死锁的处理主要包括锁的顺序化、资源合并、避免锁嵌套等事前预防措施和超时机制、抢占资源机制、撤销线程机制等事中的处理措施
这其实就叫做鸵鸟算法，对于某件事如果我们没有很好的处理方法，那么就学鸵鸟一样把头埋入沙中假装什么都看不见。...死锁的场景处理就交给了实际编程的开发者，开发者需要自己去避免死锁的发生，或者制定某些措施去处理死锁发生时的场景。...常见的死锁处理方式大致分为两类：一种是事前的预防措施，包括锁的顺序化、资源合并、避免锁嵌套等等。另一种是事后的处理措施，包括锁超时机制、抢占资源机制、撤销线程等等。下面我们详细看看每种措施的情况。...避免锁嵌套 06 锁的超时机制 事后处理的第一种措施是锁超时机制，核心就在于对锁的等待并非永久的而是有超时的，某个线程对某个锁的等待如果超过了指定的时间则做超时处理，直接结束掉该线程。...死锁的处理主要包括锁的顺序化、资源合并、避免锁嵌套等事前预防措施和超时机制、抢占资源机制、撤销线程机制等事中的处理措施 - END -
本文重点： 1、了解asyncio包的功能和使用方法； 2、了解如何避免阻塞型调用； 3、学会使用协程避免回调地狱。 一、使用asyncio包做并发编程 1、并发与并行 并发：一次处理多件事。...并发用于制定方案，用来解决可能（但未必）并行的问题。并发更好。 2、asyncio概述 了解asyncio的4个特点： asyncio包使用事件循环驱动的协程实现并发。...适合asyncio API的协程在定义体中必须使用yield from，而不能使用yield。 使用asyncio处理的协程，需在定义体上使用@asyncio.coroutine装饰。...编写的协程链条最终通过yield from把职责委托给asyncio包中的某个协程函数或协程方法。即最内层的子生成器是库中真正执行I/O操作的函数，而不是我们自己编写的函数。...使用多线程处理大量连接时将耗费过多的内存，故此通常使用回调来实现异步调用。
优秀设计之基于NIO编程 Kafka 底层的 IO 用的是 NIO，这个事虽然简单，但是也需要提一提。我们开发一个分布式文件系统的时候避免不了需要思考需要什么样的 IO？...我们接下来一步一步分析一下 Kafka Server 端为了支持超高并发是如何设计其网络架构的？ 我们先不看 kafka 本身的网络架构，我们先简单了解一下 Reactor 模式： ?...我们看到这种设计就是将所有的事件处理都在同一个线程中完成。这样的设计适合用在客户端这种并发比较小的场景。...如果并发量比较大，或者有个请求处理逻辑要较为复杂，耗时较长，那么就会影响到后续所有的请求，接着就会导致大量的任务超时。要解决这个问题，我们对上述的架构稍作调整，如下图所示： ?...图9 零拷贝流程 优秀设计之批处理 在 kafka-0.8 版本的设计中，生产者往服务端发送数据，是一条发送一次，这样吞吐量低，后来的版本里面加了缓冲区和批量提交的概念，一下子吞吐量提高了很多。
优秀设计之基于NIO编程 Kafka 底层的 IO 用的是 NIO，这个事虽然简单，但是也需要提一提。我们开发一个分布式文件系统的时候避免不了需要思考需要什么样的 IO？...我们接下来一步一步分析一下 Kafka Server 端为了支持超高并发是如何设计其网络架构的？...我们看到这种设计就是将所有的事件处理都在同一个线程中完成。这样的设计适合用在客户端这种并发比较小的场景。...如果并发量比较大，或者有个请求处理逻辑要较为复杂，耗时较长，那么就会影响到后续所有的请求，接着就会导致大量的任务超时。...图9 零拷贝流程.jpg 优秀设计之批处理 在 kafka-0.8 版本的设计中，生产者往服务端发送数据，是一条发送一次，这样吞吐量低，后来的版本里面加了缓冲区和批量提交的概念，一下子吞吐量提高了很多
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