【kafka】『2』kafka为什么能快速处理海量数据

最新推荐文章于 2025-02-16 09:56:22 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-16 09:56:22 发布 · 471 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了Kafka如何利用零拷贝技术提升数据吞吐量，通过解析其原理，揭示了这一关键设计如何降低延迟和提高效率，特别是在大规模消息存储场景中。

在使用kafka时，我们经常会想，为什么kafka能够达到如此巨大的数据吞吐量？这与kafka的很多设计哲学是分不开的，比如分区并行、ISR机制、顺序写入、页缓存、高效序列化、零拷贝等等，由于kafka的消息存储涉及到海量数据读写，所以利用零拷贝能够显著的降低延迟，提高效率。（linux内核中的函数sendfile()就是零拷贝）

（1）零拷贝的原理

HBase与Kafka集成：构建实时大数据处理管道
AI天才研究院
05-02 927
在大数据时代，企业对实时数据处理的需求日益迫切：从物联网设备的实时监控到电商的秒级订单处理，从日志的实时分析到金融交易的实时风控，都需要高效的实时数据管道支撑。HBase作为Apache顶级项目，以其高并发随机读写、海量数据存储能力，成为实时数据存储的首选；Kafka则凭借高吞吐量、低延迟的消息队列特性，成为实时数据流的“神经中枢”。二者的集成，可构建“数据摄入→实时处理→持久化存储”的完整链路，解决传统架构中实时性不足、存储与计算割裂的问题。HBase与Kafka的核心概念与互补性分析。
实时数据中台架构：Kafka+Flink+ClickHouse实战
最新发布
AI天才研究院
04-29 1683
在当今数字化时代，企业面临着海量实时数据的处理和分析需求。实时数据中台架构的构建旨在整合企业内外部的实时数据，提供高效、准确的数据处理和分析能力，以支持企业的实时决策和业务创新。本文章的范围涵盖了使用Kafka、Flink和ClickHouse构建实时数据中台的整个过程，包括数据的采集、处理、存储和分析。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍核心概念和它们之间的联系，然后讲解核心算法原理和具体操作步骤，接着给出数学模型和公式并举例说明。通过项目实战展示代码实现和解读，分析实际应用场景。
Kafka对Java程序员有多重要？连阿里都再用它处理亿万级数据统计
javaxuexi123的博客
02-15 573
一．了解淘宝Kafka架构 在ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka消息中间件之间，我们为什么要选择Kafka?下面详细介绍一下，2012年9月份我在支付宝做余额宝研发，2013年6月支付宝正式推出余额宝，2013年8月担任支付宝淘宝彩票项目经理带领兄弟们一起做研发，期间需要与淘宝和500万对接竞彩接口数据，业余时间与淘宝的同事沟通，了解天猫在电商节如何处理这些大数据的...
对于海量数据场景，如何驱动kafka技术的思路
bradylin1的博客
04-17 584
在日处理海量数据的场景下，使用Kafka作为消息队列可以实现高吞吐量、可伸缩性、低延迟和可靠性。为了充分利用Kafka技术，可以采用以下驱动的思路........
Kafka吞吐量为啥那么大
F_Hello_World的博客
07-22 669
序言： Kafka是一个依赖磁盘来存储和缓存消息，一般对于磁盘的读写我们认为它的速度很慢的(实际上对于磁盘的读写速度也是根据我们的使用方式来决定它的快慢，例如如果我们进行顺序读写那么它的速度和内存相差无几，但若我们进行随机读写时)，关于服务器中各存储介质的读写速度可参考以下图。 从上述我们可以看出磁盘处于一个底层的位置，而缓存(内存)处于金字塔位置。那么Kafka为何不向Rabbitmq那样采用内存作为默认的存储介质，使用磁盘作为备用(使用磁盘作为消息的持久化,避免内存丢失)来以此实现高吞吐和低延.
Kafka如何实现每秒上百万的超高并发写入？
u011277123的博客
03-11 4994
51CTO传媒2019-03-06 16:50:35 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 K...
大数据（Kafka）-原理
不瘦十斤不换名字
05-14 5094
Kafka原理 在Kafka中向topic发送消息者称为Producer，从topic获取数据者称为Consumer，Consumer被定义到一个Consumer Group中，整个Kafka集群通过Zookeeper进行协调 Kafka集群由多个broker实例组成，消息按照topic进行分类存储，每个topic被分为多个分区，每个分区又存在多个副本，保证数据对可用性 Partit...
【Kafka专栏 06】Kafka消息存储架构：如何支持海量数据？
weixin_40736233的博客
06-13 759
Kafka通过将消息持久化到磁盘上的日志文件来实现高吞吐量的消息传递。这种存储机制使得Kafka能够处理大量的消息，并保证消息的可靠性。Kafka的消息存储机制基于消息日志的概念，消息被追加到一个或多个分区的日志文件中，每个分区都有一个单独的日志文件，其中的消息按顺序存储。本文详细介绍了Kafka的消息存储机制，包括分区、副本、消息日志、分段存储、索引和消息偏移量等核心组件。通过深入理解这些组件的工作原理和技术细节，我们可以更好地掌握Kafka在大数据和实时流处理领域中的应用。
flume-kafka 数据采集
03-05
在当今的大数据处理领域中，高效准确的数据采集是一个重要的...Flume和Kafka的组合，不仅能够满足大规模数据采集的需求，还能保证数据在传输和处理过程中的可靠性和效率，是构建现代数据流处理系统中不可或缺的组件。
玩转Kafka—Kafka高性能原因分析
做兴趣使然的Hero
11-21 1635
玩转Kafka—Kafka高性能原因分析 Kafka最大的特点：高吞吐，即使在普通的机械硬盘下也可以达到每秒几百万的处理量 对比RocketMQ： 那么Kafka为什么能实现如此高的吞吐量呢？ 主要以下四个方面： 磁盘的顺序读写 页缓存 零拷贝技术 批量处理 下面我们来分别解释下 1 磁盘的顺序读写 图片来自《The Pathologies of Big Data》 由上到下三个橙色的进度条分别表示机械硬盘、固态硬盘和内容的随机访问速度 由上到下三个橙色的进度条分别表示机械硬盘、固态硬盘和内容的顺序
kafka（ 底层架构 海量数据业务实战）
m0_46690280的博客
07-16 262
kafka（高级特性 扩展 高可用 底层架构 业务实现）kafka（高级特性 扩展 高可用 底层架构 业务实现）1 扩展性1.1 broker扩容 kafka（高级特性 扩展 高可用 底层架构 业务实现） 1 扩展性 1.1 broker扩容 1）在yaml中复制kafka-2，拷贝为新的节点，注意以下标注修改的地方！ .........
kafka底层是把海量的数据直接存进了磁盘
deadbonedead的专栏
01-21 429
在海量消息的堆积的时候，kafka是只存磁盘的，让内核自己写到磁盘，不管发多少数据直接给写进磁盘，通过寻址，靠偏移量来寻址，速度非常快，所写入磁盘的数据，每个小格子的数据结构带索引，从0到100的数据，直接通过内核推出去到磁盘，加上内核与磁盘的映射，保证数据安全稳定，不丢消息，性能也好。保证了零复制。 主要应用内存存不了那么大的数据。 ...
大数据技术之Kafka
weixin_30718391的博客
04-02 522
Kafka概述 1.1 消息队列 （1）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） 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此。 （2）发布/订阅模式（一对多，数据生产后，推送给所有订阅者） 发布订阅模型...
kafka消息系统-海量数据迁移方案
LUFFY_HAT的专栏
05-16 1532
一、需求描述 二、实现思路 三、总结
Kafka原理--为什么吞吐量大、速度快？
IT利刃出鞘的博客
10-18 5097
本文介绍Kafka是如何能够支撑高并发的。也就是：Kafka为什么吞吐量大、速度快。
Kafka 凭什么支撑百万级 TPS？底层技术全揭秘
技术书栈
02-16 276
我们都清楚，CPU的运行速度与磁盘IO速度相比，简直是天壤之别，若用形象的比喻，两者就如同火箭与乌龟。在常规的IO操作流程中，通常由CPU发出指令，然后只能眼巴巴地等待IO设备完成操作并返回结果，这就导致CPU会有大量时间处于等待IO操作完成的空闲状态。然而，这种等待在多数情况下并没有太多实际价值。毕竟，我们对I/O设备的操作，大多只是将内存中的数据传输到I/O设备，或者反之。例如，在进行大文件复制时，如果所有数据都必须经过CPU中转，那无疑是对时间的极大浪费。正是基于这样的背景，DMA技术应运而生。
kafka为什么可以支持那么大吞吐量，怎么实现的？
weixin_43806056的博客
12-06 779
kafka为什么可以支持那么大吞吐量，怎么实现的？ 1、顺序读写磁盘，充分利用了操作系统的预读机制，不需要硬盘磁头的寻道时间。 2、kafka的message是按topic分类存储的，topic中的数据又是按照一个一个分区存储都不同的broker节点的，分区实际上又是按照segment分段存储的。kafka又为分段的数据建立了索引文件。这种分区分段+索引的设计，提高了数据操作的并行度及数据读取的效...
教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题
热门推荐
结构之法 算法之道
03-22 69万+
教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题作者：July出处：结构之法算法之道blog前言   一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。    毕竟受文章和理论之限，本文将
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值