Kafka 概述

定义

Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式消息队列(Message Queue),主要应用于大数据实时处理领域。

消息队列
传统消息队列的应用场景—异步处理

用户注册流程的同步处理的情况如下所示:

用户注册流程的异步处理的情况如下所示:

使用消息队列好处
  • 解耦:允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵循同样的接口约束。
  • 可恢复性:系统的一部分组件失效时,不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度,所以即使一个处理消息的进程挂掉,加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后处理。
  • 缓冲:有助于控制和优化数据流经过系统的速度,解决生产消息和消费消息处理速度不一样的情况。
  • 灵活性和峰值处理能力:在访问量剧增的情况下,应用仍然需要继续发挥作用,当然这样的突发情况并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命,无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突然的访问压力,而不会因为突发的超负荷的请求完全崩溃。
  • 异步通信:很多时候,用户不想也不需要立即处理消息,消息队列提供了异步处理机制,允许用户把一个消息放入队列,但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放入多少消息,然后在需要的时候再处理它们。
消息队列的两种模式
  • 点对点模式:一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除。消息生产者生产消息发送到Queue,然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。Queue支持存在多个消费者,但是对同一个消息而言,只会有一个消费者可以消费。

  • 发布/订阅模式:一对多,消费者消费数据之后不会清除消息。消息生产者(发布)将消息发布到Topic中,同时有多个消息消费者(订阅)消费该消息,和点对点方式不同,发布到Topic的消息会被所有订阅者消费。

Kafka架构模式

producer:消息生产者,向 broker 发送消息的客户端。
broker:kafka进程
topic:主题,可以理解为一个队列,生产者和消费者面向的都是同一个 topic。
partition:为了实现扩展性,每个 topic 可以有多个 partition(分区),每个 partition 是一个有序的队列。
replica:副本,为了保证当集群中的某个节点发生故障时,该节点上 partition 上的数据不丢失且 kafka 能够正常工作,kafka 提供了副本机制,每个 partition 有一个 leader 和若干个follower,其中 follower 只起到备份数据的作用。
leader:每个分区多个副本的主,生产者发送数据的对象和消费者消费数据的对象都是leader。
follower:每个分区多个副本的从,实时从 leader 中同步数据,保证和 leader 中的数据同步,当 leader 挂掉时,多个 follower 中的一个可以被选举成为新的 leader 继续提供服务。
consumer:消息消费者,向 broker 取消息的客户端。
comsumer group:消费者组,由多个 consumer 组成。partition 中的一条消息只能被同一个消费者组中的一个comsumer 消费,可以被多个不同组中的 consumer 消费。
offset:消费者消费消息的偏移量,0.9版本之前存储在 zookeeper,之后的版本存储在 kafka 本地。

Kafka概念和术语

Kafka 是一个分布式消息引擎系统,它提供了一套完备的消息发布与订阅解决方案。

主题(Topic):在Kafka中发布订阅的对象是主题(topic)。

生产者(Producer):向主题发送消息的客户端,生产者可以不断地向一个或多个topic发送消息。

消费者(Consumer):订阅主题的客户端,消费者也可以同时订阅多个topic。

生产者和消费者统称为客户端(Clients)。

Broker:Kafka 的服务器端进程,broker负责接收和处理客户端发送过来的请求,以及对消息进行持久化。一个Kafka集群由多个broker组成,通常将broker部署在不同的机器上以保证Kafka高可用。

Partitioning(分区):将每个主题(topic)划分为多个分区(Partition),分区是为了解决伸缩性问题,防止单台Broker机器无法容纳过多数据。分区编号从0开始,每个分区是一组有序的消息,也就是说单个分区内的消息是有序的。生产者产生的消息只会发送到同一个主题下的一个分区。

Replica(副本):Topic中的每个分区可以配置N个(不能大于Broker节点数量)副本(Replica),其中只能有一个Leader副本,和N-1个Follower副本。其中Leader对外提供服务,Follower同步Leader数据,不对外提供读写请求,起到数据备份作用。

分区位移(Offset):生产者生产的每条消息会发送到主题下的一个分区,每条消息在分区中的位置信息由位移(Offset)来表示,分区位移从0开始,依次递增。

消费者组(Consumer Group):由多个消费者共同组成,一条消息只能被同一个消费者组中的一个消费者消费。

Kafka 配置
# 不允许自动创建Topic
auto.create.topics.enable=false
# 不让落后太多的副本竞选Leader
unclean.leader.election.enable=false
# 不允许Kafka定期对一些Topic分区进行Leader重选举
auto.leader.rebalance.enable=false

# 消息数据保留多长时间,默认7天
log.retention.{hours|minutes|ms}=
log.retention.hours=168
# 指定Broker为消息保存的总磁盘容量大小,默认值-1 可以无限使用磁盘空间
log.retention.bytes=-1
# 控制Broker能够接收的最大消息大小,默认值1000012,不到1M,建议设置大些
message.max.bytes=10000120
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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