用kafka做存储层,为什么呢?一大堆可以做数据存储的 MySQL、MongoDB、HDFS……
实际上,零拷贝是有广义和狭义之分,目前我们通常听到的零拷贝,包括上面这个定义减少不必要的拷贝次数都是广义上的零拷贝。其实了解到这点就足够了。
我们都知道 RocketMQ 和 Kafka 消息都是存在磁盘中的,那为什么消息存磁盘读写还可以这么快?有没有做了什么优化?都是存磁盘它们两者的实现之间有什么区别么?各自有什么优缺点? 今天我们就来一
谈到大数据传输都会想到 Kafka,Kafka 号称大数据的杀手锏,在业界有很多成熟的应用场景并且被主流公司认可。这款为大数据而生的消息中间件,以其百万级TPS的吞吐量名声大噪,迅速成为大数据领域的宠儿,在数据采集、传输、存储的过程中发挥着举足轻重的作用。
Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的,一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的,因为寻址会比较消耗时间,但是实际上,Kafka的特性之一就是高吞吐率。
Java 在 JDK 1.4 引入了 ByteBuffer 等 NIO 相关的类,使得 Java 程序员可以抛弃基于 Stream ,从而使用基于 Block 的方式读写文件,另外,JDK 还引入了 IO 性能优化之王—— 零拷贝 sendFile 和 mmap。但他们的性能究竟怎么样? 和 RandomAccessFile 比起来,快多少? 什么情况下快?到底是 FileChannel 快还是 MappedByteBuffer 快……
本文只想从作者本身的认识来谈谈 kafka 为什么会这么快? 我们都知道 kafka 是基于磁盘的, 但是他的存储和读取速度确是非常的快的。 阅读本文前,你可能需要基本了解 kafka 使用 和 架构。
难得的是,Kafka的索引组件中应用了二分查找算法,而且社区还针对Kafka自身的特点对其进行了改良。
官方又称其具有高性能、高吞吐、低延时的特点,其吞吐量动辄几十上百万。小伙伴们是不是有点困惑了,一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的,因为寻址会比较消耗时间。那
可以看到使用FileMessageSet来操作Log文件, 使用OffsetIndex来操作Index文件
在本文中,我们来了解下Kafka是如何存储消息数据的。了解了这些,有助于你在遇到性能问题的时候更好地调试,让你知道每个broker配置实际上所起的作用。那么,Kafka内部的存储是什么样的呢?
无论 kafka 作为 MQ 也好,作为存储层也罢,无非就是两个功能(好简单的样子),一是 Producer 生产的数据存到 broker,二是 Consumer 从 broker 读取数据。那 Kafka 的快也就体现在读写两个方面了,下面我们就聊聊 Kafka 快的原因。
kafka是一款基于发布与订阅的消息系统。它一般被称为“分布式提交日志”或者“分布式流平台”。文件系统或者数据库提交日志用来提供所有事物的持久化记录,通过重建这些日志可以重建系统的状态。同样地,kafka的数据是按照一定顺序持久化保存的,可以按需读取。
在没有使用消息系统之前,许多传统的系统业务对于消息的处理一般会采用串行方式或者并行方法;
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件,目前广泛使用在企业内部的实时数据管道,并帮助企业构建自己的流计算应用程序。
现在只要涉及到存储,涉及到和文件相关的开源框架,几乎都不约而同的会使用零拷贝技术,因为零拷贝技术可以让速度变快。零拷贝技术并不是说完全不拷贝,而是尽可能的减少拷贝。
零拷贝(英语: Zero-copy) 技术是指计算机执行操作时,CPU不需要先将数据从某处内存复制到另一个特定区域。这种技术通常用于通过网络传输文件时节省CPU周期和内存带宽。
1、可以理解为数据不需要重复的拷贝,能大大提升系统的性能。这个词我们也经常在netty,kafka,RocketMQ等框架中听到,经常作为其提升性能的一大亮点。
Kafka之所以那么快,其中一个很大的原因就是零拷贝(Zero-copy)技术,零拷贝不是kafka的专利,而是操作系统的升级,又比如Netty,也用到了零拷贝。下面我就画图讲解零拷贝,如果对你有帮助请点个赞支持。
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I/O问题一般不会被大多数人关注,因为大多数开发都是在做“业务”,也就是在搞计算节点的事情,通常遇到的I/O问题,也就是日志打的有点多了,磁盘写起来有点吃力,所以iowait这个指标,关注的人也不多。
磁盘内容读取或写入操作都会涉及到一个【寻址过程】,首先找到需要读取或写入的位置,然后去操作磁盘内容读写。
高可靠分布式存储模型 在 Kafka 中保证高可靠模型依靠的是副本机制,有了副本机制之后,就算机器宕机也不会发生数据丢失
Kafka 最早是由 LinkedIn 公司开发一种分布式的基于发布/订阅的消息系统,之后成为 Apache 的顶级项目。主要特点如下:
Kafka的整体架构非常简单,是显式分布式架构,主要由producer、broker(kafka)和consumer组成。
前面我们知道其重要的启动方法里面有关的方法:它的注释是非常具有启发性的, 启动API,以启动Kafka服务器的单个实例。实例化LogManager,SocketServer和请求处理程序-KafkaRequestHandlers。也即告诉我们它会启动kafka服务实例,同时实例是单个的,同时里面实例化日志管理器、socket服务器、kafka请求处理器。而启动kafka服务中,不免会启动kafka控制器,而kafka控制器中涉及到主从broker服务、主从副本、状态机、监听、重平衡以及与其他broker通信。下面我们来看日志相关的信息:
有一天,小H在吃完午饭回到办公室,旁边几位同学在打《王者荣耀》,并且在挑拨匹配到的一对情侣队友分手。
平时在面试中你肯定会经常碰见的问题就是:RocketMQ为什么快?Kafka为什么快?什么是mmap?
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
既然有了Kafka为什么还会出现RocketMQ?这就不得不提到RocketMQ的诞生动机了,在RocketMQ的官网上面可以找到这个问题答案,原文可以点击此处阅读。实际原因当然是kafka存在一些问
每当Consumer需要从topic分区的某位置开始读消息时,Kafka就会用OffsetIndex直接定位物理文件位置,避免从头读取消息的I/O性能开销。
MQ(消息队列)是一种FIFO(先进先出)的数据结构,主要用于实现异步通信、削峰平谷和解耦等功能。它通过将生产者生成的消息发送到队列中,然后由消费者进行消费。这样,生产者和消费者之间就不存在直接的耦合关系。
在上一篇推文中讲解了零拷贝思想在Linux系统中的实现,主要有mmap、sendfile、splice、tee等,但在Java中目前主要实现了mmap和sendfile。
以讲解性能作为 Kafka 之旅的开篇之作,让我们一起来深入了解 Kafka “快”的内部秘密。你不仅可以学习到 Kafka 性能优化的各种手段,也可以提炼出各种性能优化的方法论,这些方法论也可以应用到我们自己的项目之中,助力我们写出高性能的项目。
上一次我们说了传统的IO操作是如何是实现的,最后引出了零拷贝技术,这次我们看看有那些零开拷贝技术.(如果不使用零拷贝技术,普通的IO操作在OS层面是如何执行的)
『码哥』的 Redis 系列文章有一篇讲透了 Redis 的性能优化 ——《Redis 核心篇:唯快不破的秘密》。深入地从 IO、线程、数据结构、编码等方面剖析了 Redis “快”的内部秘密。65 哥深受启发,在学习 Kafka 的过程中,发现 Kafka 也是一个性能十分优秀的中间件,遂要求『码哥』讲一讲 Kafka 性能优化方面的知识,所以『码哥』决定将这篇性能方面的博文作为 Kafka 系列的开篇之作。
由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分之一甚至几千分支一
许久不见,各位读者,上次更文已经是去年了,快两个月没发文章了,谢谢大家没有取关。没有加我微信的朋友,可能不知道我于去年12月当上了爸爸,算是我人生的一个重大变化。工作还未满两年,在25岁成为了父亲,还是挺有压力的,会有紧张感,所以也停更了一段时间,好好整理自己。现在我回来啦!今年还是会好好写文章,分享有价值的文章给读者。希望能提高自己的输出频率,多多输出,一起进步!
『码哥』的 Redis 系列文章有一篇讲透了 Redis 的性能优化 ——《Redis 核心篇:唯快不破的秘密》。
零拷贝(Zero-copy)技术是一种计算机操作系统中用于提高数据传输效率的优化策略。在传统的数据传输过程中,需要将数据从一个缓冲区拷贝到另一个缓冲区,然后再传输给目标。这涉及到多次的 CPU 和内存之间的数据拷贝操作,会消耗 CPU 的时间和内存带宽。而零拷贝技术通过直接共享数据的内存地址,避免了中间的拷贝过程,从而提高了数据传输的效率。
Kafka 是一款性能非常优秀的消息队列,每秒处理的消息体量可以达到千万级别。今天来聊一聊 Kafka 高性能背后的技术原理。
Kafka 的消息存储会按照该 Topic 的 Partition 进行保存,即每个 Partition 都有属于自己的日志,在 Kafka 中被称为分区日志(partition log)。
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。
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