Kafka 高效读写数据

最新推荐文章于 2025-06-16 13:56:25 发布
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分类专栏： # Kafka
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1.顺序写磁盘

Kafka的producer生产数据，要写入到log文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到600M/s，而随机写只有100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。

 

2.零复制技术

Kafka高效读写
weixin_43118938的博客
10-08 815
Kafka高效读写 1、页缓存技术 + 磁盘顺序写 2、零拷贝技术 3、最后的总结 “这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。 Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。 那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢？这篇文章我们来一点一点说一下。 1、页缓存技术 + 磁盘顺序写 首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示。
Kafka 高效读写数据的原因
weixin_45749011的博客
06-09 2229
文章目录1. 顺序写磁盘2. 分段日志 + 索引文件3. 零拷贝4. Page Cache5. 批量发送6. 数据压缩 1. 顺序写磁盘 Kafka的producer生产数据，要写入到log文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁 盘，顺序写能到600M/s，而随机写只有100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的 时间。 2. 分段日志 + 索引文件 分段日志是通过数据的偏移量进行存储，索引文件是能快速定位所要查询数据的位置 1、K
kafka读取写入数据
08-24
kafka读取写入数据
三、Kafka 读写数据及事务
嘻哈吼嘿呵的博客
10-07 380
一、高效读写数据 1、顺序写磁盘 Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。 官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。 2、零复制技术（待研究） 二、Zookeeper 在 Kafka 中的作用 Ka...
Kafka Connect实战：从环境搭建到全流程操作
最新发布
qq_42773076的博客
06-16 730
在深入了解Kafka Connect的架构与原理后，是时候将理论转化为实践。本篇博客将以实际操作场景为导向，带你完成Kafka Connect从环境搭建、内置连接器配置到任务管理与监控的全流程，助力你快速上手并落地数据集成项目。
Kafka高效读写数据
weixin_43497444的博客
03-19 364
1.顺序写磁盘 Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端， 为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这 与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。 2.零复制（零拷贝）技术 3.分布式系统 ...
Kafka-高效原因
weixin_41227335的博客
09-03 513
Kafka 对于其他日志分析系统或者消息队列的优势： 1.传统日志分析系统擅长离线处理日志信息，并且可扩展。但是对实时无能为力 2.现有消息队列能提供实时处理，但大多不支持将未处理数据写到磁盘上。 Kafka 高效原因： 1.直接使用Linux文件系统的Cache高效缓存数据。 2.采用Linux的 Zero-Copy 来提高发送性能。 传统数据发送需要4次数据拷贝 而Zero-Co...
使用netty实现TCP长链接消息写入kafka以及kafka批量消费数据
07-20
通过以上知识点的整合，我们可以构建一个高效的TCP长连接服务器，它将接收到的TCP数据流写入Kafka，并通过Kafka的批量消费功能进行高效处理。这种架构适用于实时数据传输、日志收集、物联网设备通信等多种场景。
在springboot中对kafka进行读写的示例代码
08-29
Spring Boot 作为一个流行的 Java 框架，Kafka 作为一个高性能的消息队列系统，两者的结合可以实现高效的数据处理和实时数据处理。下面是一个在 Spring Boot 中对 Kafka 进行读写的示例代码。 Spring Boot 中的 ...
Kafka读写流程
胖哥的运维之旅
06-09 1606
Kafka写数据流程 1. 连接zk集群，从zk中拿到对应的topic的partition信息和partition的leader的相关信息 2. 连接到对应的leader对应的broker 3. 将消息发送到partition的leader上 4. 其他follower从leader同步数据 5. 依次返回ack 6. 直到所有的ISR中的数据写入完成，才完成提交，整个写过程结束 心跳通讯是保证kafka的高可用 Kafka读数据流程 1. 连接zk集群，从zk中拿到对应的topic的partitio
实测可用kafka监控工具
02-12
提供Kafka基本信息仪表盘、broker列表、topic列表、当前消费者列表、Topic添加删除、Topic数据查询；
kafka 效率优化
大JAVA解决方案
05-10 1268
kafka 效率优化2015年06月02日 22:59:58阅读数：4551   数据分区存储在topic内设置了多个分区，使kafka的消费者进程池能得到有序性保证和负载均衡，使得topic对应的消费组里的消费者们各自可以独享一个分区。如此的话，每个消费者是其消费的分区的唯一reader，在单个reader下当然保证了有序这件事。而且多个分区也使得负载可以比较平衡。具体流程：1. Produce...
Kakfa高效读写数据
weixin_44852067的博客
09-27 570
无论 kafka 作为 MQ 也好，作为存储层也罢，无非就是两个功能：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，本文也是从这两个方面去剖析Kafka为什么能那么快。kafka高效读写的原因:利用partition 并行处理顺序写磁盘，充分利用磁盘特性利用了现代操作系统分页存储 Page Cache 来利用内存提高 I/O 效率采用了零拷贝技术。
kafka是如何实现高性能的写入和读取的？
卖克的专栏
08-29 822
写 　　 页缓存(page cache) + 顺序写入磁盘 　　 页缓存：操作系统的内存缓存，kafka写入是写入到内存缓存，然后再从内存缓存刷到磁盘 　　 顺序写入：一般情况，写磁盘是需要寻找适宜的磁盘空间的。kafka改变策略，直接在尾部追加 读 　　 零拷贝技术 　　 正常情况下，磁盘的信息–>客户端，是需要： 1.磁盘到页缓存； 页缓存到软件缓存； 软件缓存到soc...
【Kafka】Kafka 实战教程（一）
Code · Cloud · Think · Repeat
10-22 3194
应用往 Kafka 写数据的原因有很多：用户行为分析、日志存储、异步通信等。多样化的使用场景带来了多样化的需求：消息是否能丢失？是否容忍重复？消息的吞吐量？消息的延迟？
KafKa详细入门实战
少年Dream
08-10 3986
输入命令执行后，此时会进入一个等待状态，当生产者再次发送一条消息，这边消费者就能消费接收到对应的消息。
Kafka实战(一) : 认识Kafka
(⊙o⊙)？
04-19 2161
图文无关 Kafka核心功能: 高性能的消息发送和高效能的消息消费。 1. 快速入门 略... 2. 消息引擎系统 消息引擎系统就是我们常说的“消息队列”，只不过笔者认为消息引擎系统更加精致。 消息 是 消息引擎系统 最为关键的因素之一，如下图示： 、 设计消息引擎系统考虑了两个重要因素： 消息设计 传输协议设计 2.1 消息设计 Kafka的消息是用二进制方式来保存的，依然是结构化的消息。 2.2 传输协议设计 Kafka 自己设计..
Kafka快速实战以及基本原理详解
枫度柚子
02-23 1311
【代码】Kafka快速实战以及基本原理详解。
kafka如何高效读写数据
01-12
### 优化 Kafka 数据读写性能的最佳实践 #### 参数调优 为了提升Kafka的数据读写效率，理解和合理配置Broker节点的参数至关重要[^3]。这不仅有助于确保节点正常运行，还能促进高性能的消息传递。 - **调整批处理大小**：增加`batch.size`可以让Producer端积累更多的消息再发送出去，减少网络请求次数；不过过大的批次可能导致内存溢出风险。 - **压缩机制的选择**：启用合适的压缩算法（如gzip, snappy 或 lz4），可以在一定程度上减小传输数据量并加快磁盘I/O速度，但会占用额外CPU资源用于解压操作。 - **副本同步策略**：适当设置ISR(In-Sync Replicas)阈值与最小确认数(`min.insync.replicas`)来平衡可用性和延迟之间的关系。 #### 资源管理 硬件资源配置同样影响着整体系统的效能： - **分配足够的JVM堆空间给Brokers**：充足的内存有利于缓存更多未提交的日志文件片段，从而降低磁盘访问频率。 - **采用SSD代替HDD作为存储介质**：固态硬盘拥有更快随机读取能力和更低延迟能力，对于频繁的小规模IO非常有利。 - **多网卡绑定技术的应用**：当单个NIC带宽不足以支撑业务需求时，可以通过多个物理接口组合成逻辑链路以获得更高的吞吐速率。 #### 架构设计考量 合理的架构规划也是不可忽视的一环： - **分区数量的设计原则**：过多或过少都会造成资源浪费或是热点问题的发生，应基于实际负载情况进行评估设定。 - **Consumer Group模式下的消费幂等性保障措施**：防止重复消费现象出现的同时也要兼顾事务一致性要求。 ```bash # 设置 Producer 的 batch.size 和 compression.type 参数示例 properties.put("batch.size", "16384"); properties.put("compression.type", "snappy"); # 修改 Broker 端 min.insync.replicas 参数的方法 (在 server.properties 文件中) min.insync.replicas=2 ```
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