kafaka为啥快

最新推荐文章于 2025-06-04 09:15:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-04 09:15:00 发布 · 258 阅读 · 1 ·
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本文从客户端、服务端及消费端三个角度深入探讨了消息队列的性能优化策略，包括批量发送、消息压缩、分区模式、顺序写盘、pageCache使用、zero拷贝等关键技术点，旨在全面提升消息队列的处理效率。
  • 首先从客户端的角度说明 
    1、批量的发送

2、由sender组件对消息根据broker进行归类。合并发送

3、消息压缩   降低网络 I/O，从而提高整体的性能

     

 

  • 服务端角度  
    1、分区的模式，分担了压力

2、顺序写盘，速度可以和内存写进行媲美

3、pageCache的概念，服务端收到批量消息后，先写pageCache，然后异步的落盘

     

  •  消费端的角度 
    1、如果服务端的消息还在pagecache中，则消费者消费消息的时候直接从pagecache中拿到消息
  实现了zero拷贝

2、服务端查询消息的时候，有index可用

     

 

 

 

 

 

Kafka为什么这么快，顺序写是怎么实现的？
猪猪
02-11 967
Kafka 是一个高性能的分布式消息系统，具备极快的读写速度，顺序写是其实现高性能的关键因素之一。下面详细阐述 Kafka 快的原因以及顺序写的实现方式。
kafaka-Manager
02-27
**Kafka-Manager详解** Kafka-Manager是用于管理...总结来说，这个"完全编译后的kafka-Manager"为用户提供了便捷的Kafka集群管理手段，通过其丰富的功能和直观的界面，使得Kafka的日常运维工作变得更加高效和轻松。
为什么kafka的速度那么快？
chenjie的博客
02-25 2950
我们都知道，kafka是依赖于文件系统来保存和缓冲消息的。在其他消息队列RabbitMQ中，使用的是内存作为默认的存储介质，而磁盘作为备选介质，以此来实现高吞吐和低延迟的效果；redis则是完全依赖于内存实现的。那为什么kafka采用这种持久化的形式还能提供如此有竞争力的性能呢？ 一、kafka对写操作的优化 首先kafka在同一个topic partition中的数据是有序的 ，kafka设计的时候，就只支持在文件末尾进行追加，而不支持修改操作，属于典型的顺序写入操作，操作系统对顺序读写坐了深层次的优化-
为什么Kafka这么快，解密Kafka高性能背后的秘密
热门推荐
菜鸟厚非
09-21 2万+
介绍 Kafaka 是消息队列中数一数二的运动健将，他可以承载每秒钟上百万此的数据处理，归纳原因主要有这四点原因，磁盘顺序读写、页缓存、零拷贝、批量操作。 对比 RocketMQ 说到 Kafaka 有一个话题我们无法回避，就是与其他消息队列的对比 RocketMQ，Kafaka 与 RocketMQ 有着完全不同的使用场景。 看下图，RocketMQ 就行一个高压水枪他的流速快横截面积小，吞吐量不高处理速度快。而Kafaka 采用完全相反的设计横截面积大，吞吐量高处理速度慢。 顺序读写 为什么顺序读
kafka为什么速度快总结
bitcarmanlee的博客
10-08 2239
kafka被广泛运用在各个系统中，被用来充当消息的中间件与数据总线的功能。而且我们都知道，kafka是基于磁盘存储的，但是描述kafka的形容词，最常见的经常有诸如速度快，延时小，吞吐量大这些，吞吐量能达到几十w甚至上百万每秒。而这些形容词，却与磁盘来说是格格不入的。所以kafka为什么快就成了一个经典的问题，下面我们就来进行初步总结。
Kafka能那么快的6个原因
weixin_45593546的博客
03-25 633
Kafka 的快体现在读写两个方面。一是 Producer 生产的数据存到 broker，二是 Consumer 从 broker 读取数据。 1.利用 Partition 实现并行处理 Kafka 是一个 Pub-Sub 的消息系统，无论是发布还是订阅，都要指定 Topic。Topic 只是一个逻辑的概念。每个 Topic 都包含一个或多个 Partition，不同 Partition 可位于不同节点。 一方面，由于不同 Partition 可位于不同机器中，因此可以充分利用集群优势，实现机器间的并行处理
kafaka 性能优化
06-16 483
Broker需要一个leader；主要工作就是分配partition，partition的迁移 如果分区比较多的话，可以扩大并发度，producer不需要太多，如果太多的话，可能增加不同的partition的消息顺序不一致性；除非你的业务模型忽略顺序性问题 replication集合也会选举出leader，读写操作直接操作leader，副本都是从leader同步信息；有一个配置（request.required.acks）接收producer的消息后，需要同步多少个副本才进行ack回复；如果设置的值太..
kafaka文档.pdf
06-24
1.入门 1.1简介 1.2用例 1.3快速入门 1.4生态系统 1.5升级 2. API 2.1生产者API 2.2消费者API 2.3 Streams API 2.4连接API 2.5 AdminClient API ...3....4....5....6....7....8....9....9.6升级指南
lumberyard:Kafaka like登录浏览器
05-11
《深入理解Lumberyard：构建Kafka风格的浏览器登录系统》 Lumberyard，这是一个强大的游戏引擎，由亚马逊开发并提供，...通过这样的实践，开发者可以创造出适应大规模用户并发的网络应用，为用户提供流畅的登录体验。
精选资源
ELK+kafaka日志集群项目.zip
08-09
在ELK集群中，Elasticsearch负责接收、存储和索引来自Logstash的数据，支持快速检索和复杂查询，为日志分析提供了坚实的基础。 Logstash作为数据管道，扮演着数据收集、转换和发送的角色。它可以监听多种输入源（如...
kafka的分区（partion）和消费者（consumer）
mimsmile的博客
04-27 4281
分区（partion） kafka中的topic可以细分为不同的partion，一个topic可以将消息存放在不同的partion中。 leader和follower 每个partion可以设置一个leader和多个follower。kafka的消息没有设置读写分离，每个消息发送时，都是发送至对应的partion的leader-paertion，follower-partion主要是为了备份数据而...
kafka partion个数分析
atarik@163.com
01-28 956
kafka的每个topic都可以创建多个partition，partition的数量无上限，并不会像replica一样受限于broker的数量，因此partition的数量可以随心所欲的设置。那确定partition的数量就需要思考一些权衡因素。 越多的partition可以提供更高的吞吐量 在kafka中，单个partition是kafka并行操作的最小单元。每个partition可以独立接...
kafka杂记
weixin_44718747的博客
11-16 911
1、一个topic 可以拆分为多个partition(这里特别注意，每个partition存储的是不同的消息，producer在生产消息时可以指定消息的路由规则:（如random,key_hash,轮询等）将发送给该topic的消息给具体路由到指定的partition上)。 2、kafka broker集群内broker之间replica机制(消息同步机制，实现HA)是基于partition,而不是topic;kafka将每个partition数据复制到多个server上(也就是在多个broker上做一个该
kafka：Kafka Partition深度解析
weixin_43290370的博客
06-04 845
Kafka Partition设计是系统性能的关键决定因素，需要根据业务特征、流量模式和基础设施能力进行综合考量。掌握Partition与吞吐量、延迟的量化关系能够设计跨地域、跨集群的Partition方案具备热点问题的实时检测和动态调优能力建议开发者在测试环境模拟不同Partition数量下的性能表现，建立自己的性能模型库，这是大厂高级工程师的核心竞争力体现。
KAFKA
copyright0501的博客
12-19 1167
CSV: 逗号分割(数据简单)JSON: 可读性高,占用空间大;(Elastic Search支持)序列号消息–Avro(Hadoop,Hive支持)序列化消息–Protobuf。
kafaka Repartition 触发时机
06-11 290
消费组内某消费者宕机，触发 Repartition 操作 消费组内新增消费者，触发 Repartition 操作 加快topic的消费速度 Topic 下的 Partition 增多，触发 Repartition 操作 在有消费者多余的情况下 加快topic的消费速度 ...
【重难点总结】DMA与kafka零拷贝机制之间的关系
USTSD的博客
01-26 456
一、DMA介绍 1、概念 DMA(Direct Memory Access，直接存储器访问) 是一种内存访问技术，独立于CPU, 直接读、写系统存储器、外设等 主存与I/0设备之间使用DMA控制器控制一个数据通路(专用数据总线)进行数据传输，无需依赖于CPU进行中断 I/O设备(字符设备和块设备)：硬盘、USB、打印机 CPU除了在数据传输开始和结束时做一点处理外(开始和结束时候要做中断处理)，...
为什么Kafka那么快
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06-14 1万+
为什么Kafka那么快 原创 2016-07-18 fireflyc 写程序的康德 网上有很多Kafka的测试文章，测试结果通常都是“吊打”其他MQ。感慨它的牛B之余我觉得必要仔细分析一下它如此快速的原因。这篇文章不同于其他介绍Kafka使用或者技术实现的文章，我会重点解释——为什么真快。（当然不是因为它用了Scala！！！！） 生产者（写入数据） 生产者（producer
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yangyanping20108的博客
12-10 3195
主题分区数。kafka通过分区策略，将不同的分区分配在一个集群中的broker上，一般会分散在不同的broker上，当只有一个broker时，所有的分区就只分配到该Broker上。消息会通过负载均衡发布到不同的分区上，消费者会监测偏移量来获取哪个分区有新数据，从而从该分区上拉取消息数据。分区数越多，在一定程度上会提升消息处理的吞吐量，因为kafka是基于文件进行读写，因此也需要打开更多的文件句柄，也会增加一定的性能开销。如果分区过多，那么日志分段也会很多，写的时候由于是批量写，其实就会变成随机写了，随机 I
kafaka karaft
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11-30
它的设计目标是易于理解和实现，为分布式系统提供了一种高效、可靠的方式来保持多个节点之间的数据一致性。 ### Raft 特点 - **易于理解**：相较于 Paxos 等其他一致性算法，Raft 的设计更加直观和易于理解，降低了...
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