空杯心态_虚怀若谷

终于可以写kafka的文章了，Mina的相关文章我已经做了索引，在我的博客中置顶了，大家可以方便的找到。从这一篇开始分布式消息系统的入门。 在我们大量使用分布式数据库、分布式计算集群的时候，是否会遇到这样的一些问题： l  我想分析一下用户行为（pageviews），以便我能设计出更好的广告位 l  我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势。这个很有意思，在经济学上有个长裙理

这里涉及两个方面，一个是消息的发送可靠性，另一个是消息的接收可靠性。一、消息发送的可靠性kafka 新版java client使用的是异步方式发送消息，即消息提交给KafkaProducer的send方法后，实际上是将该消息放入了它本身的一个后台发送队列，然后再有一个后台线程不断地从队列中取出消息进行发送，发送成功后会回调send方法的callback（如果没有，就不用回调了）。所以从以上的流程来

Apache Kafka的流行归功于它设计和操作简单、存储系统高效、充分利用磁盘顺序读写等特性、非常适合在线日志收集等高吞吐场景。 Apache Kafka特性之一是它的复制协议。对于单个集群中每个Broker不同工作负载情况下，如何自动调优Kafka副本的工作方式是比较有挑战的。它的挑战之一是要知道如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR)。从用户的角度来看，如果生产者发送

在看本篇博客前，请先看下“ Kafka文件存储机制那些事”：http://tech.meituan.com/kafka-fs-design-theory.html  便于理解如下内容： 1.Partition Recovery机制 每个Partition会在磁盘记录一个RecoveryPoint, 记录已经flush到磁盘的最大offset。当broker fail 重启时,会进行l

如果MQ没有类似数据库事务结构和保证，是不可能达到消息投递100%可靠的，极端情况下消息投递要么丢失或重复。 下面咋们从producer，broker，consumer的角度分析一下Kafka中会出现哪些情况： 1.producer发送消息到Broker 目前生产者发送消息(request.required.acks)有三种方式。 acks = 0: pro

Apache Kafka的流行归功于它设计和操作简单、存储系统高效、充分利用磁盘顺序读写等特性、非常适合在线日志收集等高吞吐场景。 Apache Kafka特性之一是它的复制协议。对于单个集群中每个Broker不同工作负载情况下，如何自动调优Kafka副本的工作方式是比较有挑战的。它的挑战之一是要知道如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR)。从用户的角度来看，如果生产者发送

原文出处： 标点符    Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处

Kafka文件的存储机制 同一个topic下有多个不同的partition，每个partition为一个目录，partition命名的规则是topic的名称加上一个序号，序号从0开始。 每一个partition目录下的文件被平均切割成大小相等（默认一个文件是500兆，可以手动去设置）的数据文件，每一个数据文件都被称为一个段（segment file），但每个段消息数量不一定

Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列

Kafka在0.8以前的版本中，并不提供High Availablity机制，一旦一个或多个Broker宕机，则宕机期间其上所有Partition都无法继续提供服务。若该Broker永远不能再恢复，亦或磁盘故障，则其上数据将丢失。而Kafka的设计目标之一即是提供数据持久化，同时对于分布式系统来说，尤其当集群规模上升到一定程度后，一台或者多台机器宕机的可能性大大提高，对Failover要求非常

kafka客户端从kafka集群消费消息（记录）。它会透明地处理kafka集群中服务器的故障。它获取集群内数据的分区，也和服务器进行交互，允许消费者组进行负载平衡消费。（见下文）。 消费者维持TCP连接到必要的broker来获取消息。故障导致消费者关闭使用，会泄露这些连接，消费者不是线程安全的，可以查看更多关于Multi-threaded（多线程）处理的细节。