当当当,我又来啦。 Kafka是什么吖有小伙伴问。 顺手丢两个描述。 啊官网爸爸是这样说的: Apache Kafka™ is a distributed streaming platform. 度娘是这样说的: Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 大蕉是这样说的: Kafka就是汪星人,有人丢飞盘就汪汪汪。 其实Kafka就是一个消息中间件,用来在进行N对N的消息传播,跟聊天室同一个道理,那么Kafka提供了什么样的功能呢? It let
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。
众所周知,消息队列的产品有好几种,这里我选择学习Kafka的原因,无他,公司在用。
今天和大家聊一下,kafka对于消息的可靠性保证。作为消息引擎组件,保证消息不丢失,是非常重要的。
怎么解决呢? 思路很简单,让 MQ 发一个 接受确认声明(ack) 就行了,就像快递需要签收一样。
前一篇文章《RabbitMQ和Kafka到底怎么选?》,我们在吞吐量方面比较了Kafka和RabbitMQ,知道了Kafka的吞吐量要高于RabbitMQ。本文从可靠性方面继续探讨两个队列的差异。
如果要想保证Kafka数据不丢, 要从Kafka的三个地方入手:生产者、服务端和消费者。
1.kafka消费者编程模型 分区消费模型 组(group)消费模型 1.1.分区消费模型 1.1.1.分区消费架构图,每个分区对应一个消费者。 1.1.2.分区消费模型伪代码描述 指定偏移量,用于
许多消息都会各种保证自己的产品不会丢消息或者消息丢失概率较小,但是靠谱的很少,而且消息队列丢消息排查起来是非常麻烦的,所以大多数在使用的过程中都会在上层或者下层建立一种消息核对或者应对丢失的策略。在丢消息这方面,Kafka 算是有着不小的优势,只要去正确使用,Kafka 基本是不会产生丢失的,并且能做到精确一次处理。
Open-IM是由前微信技术专家打造的开源的即时通讯组件。Open-IM包括IM服务端和客户端SDK,实现了高性能、轻量级、易扩展等重要特性。开发者通过集成Open-IM组件,并私有化部署服务端,可以将即时通讯、实时网络能力快速集成到自身应用中,并确保业务数据的安全性和私密性。
一个用消息队列的人,不知道为啥用,有点尴尬。没有复习这点,很容易被问蒙,然后就开始胡扯了。
分析:一个用消息队列的人,不知道为啥用,有点尴尬。没有复习这点,很容易被问蒙,然后就开始胡扯了。
小A,工作于传统软件行业(某社保局的软件外包公司),每天工作内容就是和产品聊聊需求,改改业务逻辑。再不然就是和运营聊聊天,写几个SQL,生成下报表。又或者接到客服的通知,某某功能故障了,改改数据,然后下班部署上线。每天过的都是这种生活,技术零成长。
数据的丢失问题,可能出现在生产者、MQ、消费者中,咱们从 RabbitMQ 和 Kafka 分别来分析一下吧。
即发送的数据根本没有保存到Broker端。出现这个情况的原因可能是,网络抖动,导致消息压根就没有发送到 Broker 端;也可能是消息本身不合格导致 Broker 拒绝接收(比如消息太大了,超过了 Broker 的承受能力)等等。
虽然说它存储到某个topic里的数据会先拆分多个partition,这体现了分治的一个思想。每一个partition在最终存储的时候会保存多个副本,不同的副本存储在不同的节点。这样的话任意一个节点挂掉,其实数据是不丢失的。
作者:孤独烟 来自:cnblogs.com/rjzheng/p/8994962.html 0 为什么写这篇文章? 博主有两位朋友分别是小A和小B: 小A,工作于传统软件行业(某社保局的软件外包公司),
庆幸的是两位朋友都很有上进心,于是博主写这篇文章,帮助他们复习一下关于消息队列中间件这块的要点
这个是肯定的,用 MQ 有个基本原则,就是数据不能多一条,也不能少一条,不能多,就是前面说的重复消费和幂等性问题。不能少,就是说这数据别搞丢了。那这个问题你必须得考虑一下。
从 0.9 版本开始,Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量,分布式的消息系统”改为”一个分布式流平台“。
若这是用MQ传递非常核心的消息,如计费系统,就是很重的业务,操作很耗时,设计上经常将计费做成异步化,就是用MQ。
引言 为什么写这篇文章? 博主有两位朋友分别是小A和小B: 小A,工作于传统软件行业(某社保局的软件外包公司),每天工作内容就是和产品聊聊需求,改改业务逻辑。再不然就是和运营聊聊天,写几个SQL,生成
Kafka的存储机制以及可靠性 一、kafka的存储机制 kafka通过topic来分主题存放数据,主题内有分区,分区可以有多个副本,分区的内部还细分为若干个segment。 所谓的分区其实就是在kafka对应存储目录下创建的文件夹,文件夹的名字是主题名加上分区编号,编号从0开始。 1、segment 所谓的segment其实就是在分区对应的文件夹下产生的文件。 一个分区会被划分成大小相等的若干segment,这样一方面保证了分区的数据被划分到多个文件中保证不会产生体积过大的
小菜鸡最近在疯狂面试中,就是为了能拿到一份满意的offer,这不上周又去头条受虐了。
Kafka的存储机制以及可靠性 一、kafka的存储机制 kafka通过topic来分主题存放数据,主题内有分区,分区可以有多个副本,分区的内部还细分为若干个segment。 所谓的分区其实就是在kafka对应存储目录下创建的文件夹,文件夹的名字是主题名加上分区编号,编号从0开始。 1、segment 所谓的segment其实就是在分区对应的文件夹下产生的文件。 一个分区会被划分成大小相等的若干segment,这样一方面保证了分区的数据被划分到多个文件中保证不会产生体积过大
书接上回,我们介绍了如何实现在线Excel多人协作的整体设计。其中很重要的一点“如何保证用户消息有序、不丢、不重”我们没有做过多的解释。本文我们分析下如何保证协作编辑的场景下,消息 「有序」 「不丢」 「不重」 。
系统可用性降低:加入消息队列,当消息队列出问题,将会导致系统不可用,系统可用性会降低
候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息
把消息复制到多个节点,不仅可解决丢消息问题,还可保证消息服务的HA。所以都会把MQ配置集群模式,并开启消息复制保证系统。
框架版本 spark2.1.0 kafka0.9.0.0 当使用sparkstreaming处理流式数据的时候,它的数据源搭档大部分都是Kafka,尤其是在互联网公司颇为常见。 当他们集成的时候我们需要重点考虑就是如果程序发生故障,或者升级重启,或者集群宕机,它究竟能否做到数据不丢不重呢? 也就是通常我们所说的高可靠和稳定性,通常框架里面都带有不同层次的消息保证机制,一般来说有三种就是: at most once 最多一次 at least once 最少一次 exactly once 准确一次 在sto
以rcoketMQ为例,他的集群就有多master 模式、多master多slave异步复制模式、多 master多slave同步双写模式
数据丢失是一件非常严重的事情事,针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在,针对这段时间的总结,我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下:
生产者: rabbitMQ支持事务,可以在发送中进行捕获异常,如果出现未接受异常进行回滚操作。
期望MQ具备高性能、高可用和数据一致性。很多MQ都声明这些特性全部支持,但都有前置条件。
上一篇提到了如何利用ISR完成“消息不丢失”,接下来看看如何整体来说,如何实现Kafka的交付语义。 Kafka 或者所有的消息队列中都存在的交付语义:最多一次、至少一次、精确一次,如何去理解这些语义,并用在合适的业务场景是十分重要的,看Kafka 社区中经常有吐槽丢消息等,其实通常来说不是Kafka 丢消息,而是用户用的不是那么明白,没有选择实现合适的交付语义,没有按照Kafka 规范来使用交付策略,下面具体来看看这几种交付语义。
A 系统产生了一个比较关键的数据,很多系统需要 A 系统将数据发过来,强耦合(B,C,D,E 系统可能参数不一样、一会需要一会不需要数据,A 系统要不断修改代码维护)
其实这里要讲的就是使用MQ的好处,MQ的的使用场景有很多,但是比较核心的有3个:解耦、异步、削峰
Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统,它是一个分布式的、分区的和重复的日志服务。
接着上一篇博客,本篇主要介绍Kafka的生产与消费的过程。Producers往Brokers里面的指定Topic中写消息,Consumers从Brokers里面拉去指定Topic的消息。
Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)。Kafka主要被用于两大类应用:1.在应用间构建实时的数据流通道;2.构建传输或处理数据流的实时流式应用。
大家好呀,我是捡田螺的小男孩。金三银四即将来临,整理了十道十分经典的消息队列面试题,看完肯定对面试有帮助的,大家一起加油哈~
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