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udp发送广播消息

创建udpsocket udp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) # 设置socket选项, 开启发送广播消息的功能 SO_BROADCAST: 广播选项 # 3. True:开启发送广播消息功能 udp_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_BROADCAST, True) # 192.168.131.255 : 只给131网段发送广播消息 # 255.255.255.255: 发送广播消息不区分网段 # 发送广播消息 udp_socket.sendto("大家好,我是小汪,多多关照!

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Kafka消息订阅框架Kafka

解决方式是:A模块发送数据到中间队列,B模块从中间队列中获取数据,中间队列就形成了一种信息系统的中间体的结构,是一种消息队列/消息系统,Kafka就是消息队列的一种实现。 Topic:主题,维护Kafka上的消息类型被称为Topic,是一个逻辑概念,是Kafka中一组消息的一个整体概念,Producer将消息写入到对应的Topic,Consumer从对应的Topic读取消息 5、Kafka原理 (1)Kafka发送消息格式 一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成。 body是由N个字节构成的一个消息体,包含了具体的key/value消息。每个版本的Kafka消息格式是不一样的。 消息系统能够标识消息是否被处理:希望不重复处理消息kafka中对应同一个consumer group通过offset偏移量实现了消息不重复处理的机制。 可以非常简单进行扩容:可扩展性。

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    Kafka消息队列

    之前也学习过消息队列,但一直没有使用的场景,今天项目中遇到了 kafka 那便有了应用场景 1. Kafka Kafka 是一个分布式、支持分区,多副本的基于 zookeeper 的消息队列。 生产消费模型 结合 kafka 的下面这些名词来解释其模型会更加容易理解 名称 解释 Broker kafka 的实例,部署多台 kafka 就是有多个 broker Topic 消息订阅的话题 ,是这些消息的分类,类似于消息订阅的频道 Producer 生产者,负责往 kafka 发送消息 Consumer 消费者,从 kafka 读取消息来进行消费 3. SpringBoot 集成 SpringBoot 集成了 Kafka,添加依赖后可使用内置的 KafkaTemplate 模板方法来操作 kafka 消息队列 5.1 添加依赖 <! kafka 也会定期清除内部的消息,直到保存最新的一条(文件保存的消息默认保存 7 天) 7.

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    消息队列kafka

    一个后台进程,不断的去检测消息队列中是否有消息,有消息就取走,开启新线程去处理业务,如果没有一会再来 kafka是什么 在流式计算中,Kafka一般用来缓存数据,Storm通过消费Kafka的数据进行计算 1)Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。 2)Kafka最初是由LinkedIn公司开发,并于 2011年初开源。 3)Kafka是一个分布式消息队列。 Kafka消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者称为Producer,消息接受者称为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker。 kafka集群,临时缓存消息 queue队列有kafka维护 消费者 定时/轮训 方式去pull 消息 topic主题 同样的消息类型,放入同一个topic, 例如微信有很多公众号

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    Kafka消息规范

    Kafka作为一个消息队列,有其自己定义消息的格式。Kafka中的消息采用ByteBuf,之所以采用ByteBuf这种紧密的二进制存储格式是因为这样可以节省大量的空间。 V2消息格式 Kafka消息格式经历了V0、V1以及V2版本。V0没有时间戳的字段,导致很难对过期的消息进行判断。 V2消息批次格式RecordBatch 一个消息批次包含若干个消息组成,其实Kafka的日志文件就是用若干个消息批次组成的,kafka不是直接在消息层面上操作的,它总是在消息批次层面上进行写入。 ? 起始位移:Kafka日志分区中的offset 长度:该消息批次的长度 分区leader版本号 版本号:目前该值是2 CRC:CRC校验码,用来确认消息在传输过程中不会被篡改,该字段在V0、V1中是在消息层面的 、起始序列号:序列号的引入为了生产消息的幂等性,Kafka用它来判断消息是否已经提交,防止重复生产消息

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    RocketMQ系列(五)广播与延迟消息

    广播 广播是把消息发送给订阅了这个主题的所有消费者。这个定义很清楚,但是这里边的知识点你都掌握了吗?咱们接着说“广播”的机会,把消费者这端的内容好好和大家说说。 同一个消息,可以被不同的消费者组同时消费。假设,我有两个消费者组cg-1和cg-2,这两个消费者组订阅了同一个Topic,那么这个Topic的消息会被cg-1和cg-2同时消费。那这是不是广播呢?错! 当然不是广播广播是同一个消费者组中的多个消费者都消费这个消息。如果配置的不是广播,像前几个章节中的那样,一个消息只能被一个消费者组消费一次。 消费了5个消息,再看看8081的后台打印的日志, ? 也消费了5个。两个消费者同时消费了消息,这就是广播。有的小伙伴可能会有疑问了,如果不设置广播,会怎么样呢? 私下里实验一下吧,上面的程序中,只要把设置广播的那段代码注释掉就可以了。运行的结果当然是只有一个消费者可以消费消息。 延迟消息 延迟消息是指消费者过了一个指定的时间后,才去消费这个消息

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    RocketMQ系列(五)广播与延迟消息

    广播 广播是把消息发送给订阅了这个主题的所有消费者。这个定义很清楚,但是这里边的知识点你都掌握了吗?咱们接着说“广播”的机会,把消费者这端的内容好好和大家说说。 同一个消息,可以被不同的消费者组同时消费。假设,我有两个消费者组cg-1和cg-2,这两个消费者组订阅了同一个Topic,那么这个Topic的消息会被cg-1和cg-2同时消费。那这是不是广播呢?错! 当然不是广播广播是同一个消费者组中的多个消费者都消费这个消息。如果配置的不是广播,像前几个章节中的那样,一个消息只能被一个消费者组消费一次。 两个消费者同时消费了消息,这就是广播。有的小伙伴可能会有疑问了,如果不设置广播,会怎么样呢?私下里实验一下吧,上面的程序中,只要把设置广播的那段代码注释掉就可以了。 运行的结果当然是只有一个消费者可以消费消息。 延迟消息 延迟消息是指消费者过了一个指定的时间后,才去消费这个消息。大家想象一个电商中场景,一个订单超过30分钟未支付,将自动取消。这个功能怎么实现呢?

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    消息队列-Kafka(1)

    相同Topic下不同Partition可以并发接收消息,同时也能供消费者并发拉取消息。有多少Partition就有多少并发量。 在Kafka服务器上,分区是以文件目录的形式存在的。 其中*.log用于存储消息本身的数据内容,*.index存储消息在文件中的位置(包括消息的逻辑offset和物理存储offset),*.timeindex存储消息创建时间和对应逻辑地址的映射关系。 如果每个消息都要在index中保存位置信息,index文件自身大小也很容易变的很大。所以Kafka将index设计为稀疏索引来减小index文件的大小。 1.1.4 Replication 副本 消息冗余数量。不能超过集群中Broker的数量。 2.4 Kafka可视化及监控 2.4.1 AKHQ 管理Topic,Topic消息,消费组等的Kafka可视化系统,相关文档:https://akhq.io/ ?

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    kafka消息传递语义

    Kafka 的语义是直截了当的。 当发布消息时,我们有一个消息被“提交”到日志的概念。 一旦提交了已发布的消息,只要复制该消息所写入分区的broker保持“活动”,它就不会丢失。 同样从 0.11.0.0 开始,生产者支持使用类似事务的语义将消息发送到多个主题分区的能力:即所有消息都已成功写入或没有消息写入成功。 主要用例是 Kafka 主题之间的恰好一次处理(如下所述)。 消费者的位置作为消息存储在主题中,因此我们可以在与接收处理数据的输出主题相同的事务中将偏移量写入 Kafka。 因此,Kafka 有效地支持 Kafka Streams 中的一次性交付,并且在 Kafka 主题之间传输和处理数据时,通常可以使用事务性生产者/消费者来提供一次性交付。 否则,Kafka 默认保证至少一次交付,并允许用户通过在处理一批消息之前禁用对生产者的重试和在消费者中提交偏移量来实现至少一次交付。

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    Kafka运维小贴士 | Kafka 消息监控

    这个业务场景需要将mysql的binlog数据发送到kafka,然后订阅kafka并消费其中的binlog数据以实现实时加速查询。 中就会查询不到最新的mysql数据,所以笔者需要监控kafka消息的消费情况,监控的方案有很多,笔者进行了整理,以便日后回顾。 kafka-consumer-groups kafka-consumer-groups.sh是kafka自带的工具,它位于kafka安装目录的bin目录下,它不需要额外下载安装,使用起来非常方便 通过如下命令 从下面地址下载kafka-manager的安装包 http://github.com/yahoo/kafka-manager/releases 解压并进入kafka安装目录,使用sbt进行编译,sbt需要配置源 /kafka-manager命令,kafka默认端口是9000,进入管理页面之后配置kafka节点相关信息,就能监控kafka运行情况 如下是kafka-manager的管理界面 查看所有的消费组 ?

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    消息队列与kafka

    一个后台进程,不断的去检测消息队列中是否有消息,有消息就取走,开启新线程去处理业务,如果没有一会再来 kafka是什么 在流式计算中,Kafka一般用来缓存数据,Storm通过消费Kafka的数据进行计算 Kafka消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者称为Producer,消息接受者称为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker。 4) Consumer Group (CG):这是kafka用来实现一个topic消息广播(发给所有的consumer)和单播(发给任意一个consumer)的手段。一个topic可以有多个CG。 topic的消息会复制-给consumer。如果需要实现广播,只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。 所以,如果要实现传统消息系统的“队列”模型,可以让每个消费者都拥有相同的消费组名称,这样消息就会负责均衡到所有的消费者;如果要实现“发布-订阅”模型,则每个消费者的消费者组名称都不相同,这样每条消息就会广播给所有的消费者

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    Apache Kafka 消息队列

    各大厂商选择的消息队列的应用不尽相同,市面上也有很多的产品,为了更好的适应就业,自己必须靠自己去学习,本篇文章讲述的就是,Kafka 消息队列 网络找的 :黑马Kafka笔记代码下载 Kafka 简介: 是一款分布式,基于 发布订阅模式的 消息队列产品,主要应用于大数据实时处理领域。 好处就是使用消息队列的好处:削峰填谷、异步解耦 使用kafka的条件 依赖Zookeeper(帮助Kafka 集群存储信息,帮助消费者存储消费的位置信息) 下载Kafka kafka_2.12-2.7.0 ②、调用send() 方法进行消息发送。 ③、因为消息要到网络上进行传输,所以必须进行序列化,序列化器的作用就是把消息的 key 和 value对象序列化成字节数组。 ⑥、Broker成功接收到消息,表示发送成功,返回消息的元数据(包括主题和分区信息以及记录在 分区里的偏移量)。发送失败,可以选择重试或者直接抛出异常。

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    Kafka消息存储原理

    Kafka消息存储格式 存储位置及存储文件划分 文件存储概述   Kafka作为一个高性能的消息队列中间件,有着高效的消息存储方式。 我们知道在Kafka中,消息是以topic的形式进行逻辑上的隔离,一个topic又可以分为多个分区,当我们发送消息的时候,会根据某种规则(可以是默认规则,也可以是自定义规则),把消息存储到某个分区当中, 消息文件存储示例展示 1.下载kafka,本文下载的是kafka_2.11-1.1.1,然后放置在/opt/目录。 / 尝试写入更多的消息 // 查看日志文件 [root@VM-232-122-centos /opt/kafka_2.11-1.1.1/bin]# cd /tmp/kafka-logs-1/ // kafka_2.x版本使用的都是这种消息类型。

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    Kafka消息存储原理

    Kafka消息存储格式 存储位置及存储文件划分 文件存储概述   Kafka作为一个高性能的消息队列中间件,有着高效的消息存储方式。 我们知道在Kafka中,消息是以topic的形式进行逻辑上的隔离,一个topic又可以分为多个分区,当我们发送消息的时候,会根据某种规则(可以是默认规则,也可以是自定义规则),把消息存储到某个分区当中, 消息文件存储示例展示 1.下载kafka,本文下载的是kafka_2.11-1.1.1,然后放置在/opt/目录。 / 尝试写入更多的消息 // 查看日志文件 [root@VM-232-122-centos /opt/kafka_2.11-1.1.1/bin]# cd /tmp/kafka-logs-1/ // kafka_2.x版本使用的都是这种消息类型。

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    基于 Redis 实现 Laravel 广播功能(中):引入 Laravel Echo 接收广播消息

    启动 Laravel Echo Server 上篇教程我们完成了广播系统的后端配置和事件分发,并探究了底层源码的实现,最终落地的都是通过 Redis 发布命令发布消息。 Redis 发布的消息,再通过 Socket.io 广播给客户端。 验证 Laravel 事件广播消息推送 在访问 /broadcast 路由前,还需要在 resources/views/websocket.blade.php 的 <head> 标签中添加获取 CSRF meta name="csrf-token" content="{{ csrf_token() }}"> 在浏览器中访问 http://redis.test/broadcast,此时服务端还没有推送事件广播消息 默认是基于消息队列处理广播消息的): sail artisan queue:work --queue=broadcast ?

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    消息队列 MQ 专栏】消息队列之 Kafka

    Topic 每条发布到 Kafka消息都有一个类别,这个类别被称为 Topic 。(物理上不同Topic 的消息分开存储。 Partition 中的每条消息都会被分配一个有序的 id(offset) 4. Producer 消息和数据的生产者,可以理解为往 Kafka消息的客户端 5. Consumer 消息和数据的消费者,可以理解为从 Kafka消息的客户端 6. 这是 Kafka 用来实现一个 Topic 消息广播(发给所有的 Consumer )和单播(发给任意一个 Consumer )的手段。一个 Topic 可以有多个 Consumer Group。 如果要实现广播,只要每个 Consumer 有一个独立的 Consumer Group 就可以了。如果要实现单播只要所有的 Consumer 在同一个 Consumer Group 。

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    扫盲消息队列 | 消息中间件 | Kafka

    ActiveMQ vs Kafka vs RabbitMQ RabbitMQ、Kafka和ActiveMQ都是用于提供异步通信和解耦进程(分离消息的发送方和接收方)的消息传递技术。 它们被称为消息队列、消息代理或消息传递工具。RabbitMQ、Kafka和ActiveMQ都有相同的基本用途,但它们的工作方式不同。Kafka是一个高吞吐量的分布式消息传递系统。 RabbitMQ是一个基于AMQP的可靠消息代理。ActiveMQ和Kafka都是Apache的产品,都是用Java编写的,RabbitMQ是用Erlang编写的。 消息队列有什么优点和缺点? 那为什么Kafka的吞吐量远高于其他同类中间件? 比较重要的关键字吗?比如Producer,Consumer,Partition,Broker,你都是怎么理解的? 参考资料 Thorough Introduction to Apache Kafka 推荐一本书《深入理解Kafka:核心设计与实践原理》

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    查看kafka消息消费情况

    zookeeper中的元数据,消息文件须手动删除 方法一: . 消息消费情况 消息堆积是消费滞后(Lag)的一种表现形式,消息中间件服务端中所留存的消息与消费掉的消息之间的差值即为消息堆积量,也称之为消费滞后(Lag)量。 对于Kafka而言,消息被发送至Topic中,而Topic又分成了多个分区(Partition),每一个Partition都有一个预写式的日志文件,虽然Partition可以继续细分为若干个段文件(Segment 每个Partition都由一系列有序的、不可变的消息组成,这些消息被连续的追加到Partition中。 Kafka中自带的kafka-consumer_groups.sh脚本中就有Lag的信息,示例如下: [root@node2 kafka_2.12-1.0.0]# bin/kafka-consumer-groups.sh

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    kafka消息分区机制原理

    一、背景 kafka如何支撑海量消息的集中写入? 答案就是消息分区。 核心思想是:负载均衡,采用合适的分区策略把消息写到不同的broker上的分区中; 其它的产品中有类似的思想。 ; topic是逻辑上的消息容器; partition实际承载消息,分布在不同的kafka的broke上; message即具体的消息。 三、分区策略 1. round-robin轮询 消息按照分区挨个的写。 自定义分区实现类,需要实现org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口。 四、小结 kafka的分区实现消息的高吞吐量的主要依托,主要是实现了写的负载均衡。可以指定各种负载均衡算法。 负载均衡算法非常重要,需要极力避免消息分区不均的情况,可能给消费者带来性能瓶颈。

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    Flink消费kafka消息实战

    消息生产者(接收http请求时生产一条消息) 192.168.1.102 Flink应用 此机器部署了Flink,运行着我们开发的Flink应用,接收kafka消息做实时处理 注意: 本文的重点是Flink ,所以在192.168.1.101这台机器上通过Docker快速搭建了kafka server和消息生产者,只要向这台机器的消息生产者容器发起http请求,就能生产一条消息kafka; 192.168.1.104 这台机器安装了Apache Bench,可以通过简单的命令,向192.168.1.101发起大量http请求,这样就能产生大量kafka消息; 整体架构如下图: ? (消息生产者、zookeeper、kafka) 构建kafka相关的环境不是本文重点,因此这里利用docker快速实现,步骤如下: 在机器192.168.1.101上安装docker和docker-compose 至此,Flink消费kafka消息的实战就全部完成了,本次实战从消息产生到实时处理全部实现,希望在您构建基于kafak的实时计算环境时可以提供一些参考;

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