Kafka的性能好在什么地方

最新推荐文章于 2025-02-22 22:47:09 发布
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分类专栏： Kafka 文章标签： 大数据
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Kafka凭借其独特的硬盘存储方式和零拷贝技术展现出强大的消息堆积能力和高效的读写性能。通过顺序写入和批量操作优化磁盘I/O，加上操作系统的pageCache支持，即使在高并发场景下也能保持高效。零拷贝技术减少了数据在内存和网络之间的传输次数，提升了网络传输效率。

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Kafka的性能好在什么地方

kafka不基于内存，而是硬盘存储，因此消息堆积能力更强

顺序写：利用磁盘的顺序访问速度可以接近内存，kafka的消息都是append操作，partition是有序的，节省了磁盘的寻道时间，同时通过批量操作、节省写入次数，partition物理上分为多个segment存储，方便删除

传统：

  • 读取磁盘文件数据到内核缓冲区
  • 将内核缓冲区的数据copy到用户缓冲区
  • 将用户缓冲区的数据copy到socket的发送缓冲区
  • 将socket发送缓冲区中的数据发送到网卡、进行传输

零拷贝：

直接将内核缓冲区的数据发送到网卡传输
使用的是操作系统的指令支持

kafka不太依赖jvm，主要理由操作系统的pageCache，如果生产消费速率相当，则直接用pageCache交换数据，不需要经过磁盘IO

Kafka的性能为什么这么好，大数据之必备知识储备，kafak是什么
javajavajava
11-14 852
Kafka 底层的 IO 用的是 NIO，Kafka最初由Linkedin公司开发，是一个分布式的、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统。
2021-05-20 Kafka面试题 为什么说Kafka性能很好，体现在哪里？
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05-20 7万+
为什么说Kafka性能很好，体现在哪里？ ①顺序读写 ②零拷贝 ③分区 ④批量发送 ⑤数据压缩
Kafka的性能好在什么地方：kafka为何这么快？kafka高效读写【重点】
jiayoudangdang的博客
07-15 1294
kafka不太依赖jvm，主要理由操作系统的pageCache，如果生产消费速率相当，则直接用pageCache交换数据，不需要经过磁盘IO。Pull拉模式使用拉模式进行消息的获取消费，与消费端处理能力相符。
Kafka 为什么性能这么好
天道酬勤
04-23 953
一、架构层面 1、利用partition可以实现并行处理 一个topic的不同partition 不仅可以分配到不同的节点上，而且在同一节点上还可以置于不同的磁盘上。 2、 ISR 实现 CAP 中可用性于数据一致性的动态平衡 每个 Topic 的每个 Partition 都会有一个 Leader，和 Follower。客户端其实是和这个Leader请求数据的。 ISR，In-sync-Repli...
说一说Kafka性能高的原因？？？
07-20 392
一、顺序读写 kafka不基于内存,而是硬盘存储，因此消息堆积能力更强 顺序写利用磁盘的顺序访问速度可以接近内存, kafka的消息都是append操作，partition是有序的， 节省了磁盘的寻道时间，同时通过批量操作、节省写入次数，partition物理 上分为多个segment存储,方便删除 二、传统的缺陷: ●读取磁盘文件数据到内核缓冲区 ●将内核缓冲区的数据copy到用户缓冲区 ●将用户缓冲区的数据copy到socket的发送缓冲区 ●将socket发送缓冲区中的数据发送到网卡、进行传输 三、零
Kafka为什么拥有高性能？
baidu_20608025的博客
02-21 1700
架构层面 1.利用Partition实现并行处理        Kafka中的每个Topic都包含一个或多个Partition，且它们位于不同节点。同时，Partition在物理上对应一个本地文件夹，每个Partition包含一个或多个Segment，其中包含一个数据文件与一个索引文件。Partition像一个数组，可以通过索引（offset）去访问其数据。        Kafka不仅可以实...
kafka的特点和优势
qq_38019655的博客
11-15 2万+
kafka的特点和优势 一、kafka的特点 　　高吞吐量：Kafka 每秒可以生产约 25 万消息（50 MB），每秒处理 55 万消息（110 MB） 　　持久化数据存储：可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如 ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication 防止数据丢失。 　　分布式系统易于扩展：所有的 producer、broker 和 ...
kafka为什么性能高？
NightcrawleChina的博客
06-16 503
kafka为什么性能高？
Kafka为什么性能这么快？4大核心原因详解
mikechen的互联网架构
09-20 2031
​ Kafka的性能快这是大厂Java面试经常问的一个话题，下面我就重点讲解Kafka为什么性能这么快的4大核心原因@mikechen ​
Kafka为什么快（高性能的原因）
Destiny_shine的博客
01-03 1392
另外还有个关键操作，就是 kafka 在写数据的时候是以磁盘顺序写的方式来进行落盘的，即将数据追加到文件的末尾，而不是在文件的随机位置来修改数据，对于普通机械磁盘，如果是随机写的话，涉及到磁盘寻址的问题，导致性能极低，但是如果只是按照顺序的方式追加文件末尾的话，这种磁盘顺序写的性能基本可以跟写内存的性能相差无几。每个 segment 文件都是一个独立的文件，它包含一定数量的消息。Kafka内部，消息都是以“批”为单位处理的，Kafka的客户端SDK在实现消息发送逻辑的时候，采用了异步批量发送的机制。
为什么Kafka这么快，解密Kafka高性能背后的秘密
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性能优化详解
linke1183982890的博客
09-18 2340
KAFKA Cluster模式最大的优点:可扩展性和容错性。下图是关于Kafka集群的结构图: 一、Kafka Broker个数决定因素 二、操作系统优化 大部分Linux发布版本默认的内核参数配置能让大部分应用工作的相当好。但对于实际的Kafka broker场景来说，做稍些改变会提升broker性能。主要涉及的配置：虚拟内存、网络和磁盘挂载（用来存储log segment），一般在 /et...
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3个角度11个技术点剖析Kafka高性能背后的原理
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Kafka 是一款性能非常优秀的消息队列，每秒处理的消息体量可以达到千万级别。 今天来聊一聊 Kafka 高性能背后的技术原理，接下来从生产消息、存储消息、消费消息 3 个角度11个技术点进行剖析。
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目的： 充分发挥kafka在低时延，高吞吐等不同场景下的优势。 参数配置： 1）提升吞吐量 2）保证低时延 3）保证高持久 4）相关参数设置说明 1、内存缓冲的大小：buffer.memory Kafka的客户端发送数据到服务器，一般都是要经过缓冲的，也就是说，你通过KafkaProducer发送出去的消息都是先进入到客户端本地的内存缓冲里，然后把很多消息收集成一个一个的Batch，再发送到Broker上去的。所以这个“buffer.memory”的本质就是用来约束KafkaProducer能够使用
97、Kafka的性能好在什么地方
weixin_43860634的博客
07-21 631
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前言：最近在做kafka、mq、redis、fink、kudu等在中间件性能压测，压测kafka的时候参考了这篇文章，大家可以借鉴下！ 一、测试环境 测试使用到三台机器，机器配置如下： 共同配置： Intel® Core™ i7-7700 CPU @ 3.60GHz、Cores:4、Threads:2 32GB内存 1000Mb/sec网卡 差异化配置 2TB、7200rpm、SATA 3.1, 6.0 Gb/s (current: 6.0 Gb/s) 1TB、7200rpm、SATA 3.1, 6.0Gb
Kafka 为什么这么快，性能如此优良
天道酬勤
11-03 1225
同时利用了 mmap，mmap其实就是把物理上的磁盘文件的一些地址和page cache地址进行一层映射，使得进程像读写硬盘一样读写内存,定时有os帮助我们将数据刷写到磁盘。.indedx 文件产生的规则是，每当 .log 文件中写入了 4kb 的消息，则会在 .index 文件中新增一条记录，.index 里面是一种稀疏的索引。假设没有索引文件的情况下，需要从 .log 文件的第一行开始依次往下一次遍历查找，性能比较低。kafka 对硬盘的写入的模式是顺序写，而不是随机 I/O。
Kafka学习心得与总结
4. **高性能**：Kafka的高性能部分得益于其高效的磁盘数据结构（主要是顺序写入）和网络代码的优化。 ### Kafka的使用场景 1. **消息系统**：Kafka可以作为传统消息系统使用，处理大量数据，并提供高吞吐量和低延迟...
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