kafka高吞吐原理

最新推荐文章于 2025-04-29 17:39:06 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yeluo520/article/details/95073529
本文探讨了sendfile技术，即零拷贝技术，它通过减少数据拷贝次数和用户态与内核态间的切换，提升数据传输效率。文章还讨论了顺序存储写缓存策略、客户端数据压缩及合并请求等网络优化手段。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 sendfile技术

sendfile 也就是我们所说的零copy,区别传统的read/writer send/rev方式，有原来的4次数据copy降低为3次。零copy值的是用户态和内核态的数据copy.
传统的方式数据copy方式
1.内核从硬盘把数据读到内核缓存
2.内核缓存到用户缓存
3.用户缓存到内核scoket缓存区
4.内核scoket缓存区到协议引擎
sendfile技术将用户态的copy去掉 直接由内核缓存区内核socket缓存区，如下
1.内核从硬盘把数据读到内核缓存
2.内核缓存到内核scoket缓存区
4.内核scoket缓存区到协议引擎
sendfile 1.减少了一次数据的copy 2. 减少了2次用户与内核之间的切换

2. 顺序存储 写缓存到一定条件后 刷新到硬盘上
3. 客户端数据压缩和合并请求批量发送 减少了网络传输的压力和io操作的次数
4.存储分区 每个分区又有很多segment组成，避免了对大文件的操作 提高了并行能力
kafka高吞吐量原理
Tattoo
12-07 3013
kafka高吞吐量的实现原理： 一、顺序读写磁盘，充分利用了操作系统的预读机制。 kafka的消息是不断追加到文件中的，这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间，只需很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写 二、linux中使用sendfile命令，减少一次数据拷贝，如下。 ①把数据从硬盘读取到内核中的页缓存。 ②把数据从内核中读取到用户空间。(send...
总结 Kafka 高吞吐量的原理
KevinChen2019的博客
07-09 1297
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万。但是很多使用过Kafka的人,经常会被问到这样一个问题,Kafka为什么速度快,吞吐量大；大部分被问的人都是一下子就懵了，或者是只知道一些简单的点，本文就简单的介绍一下Kafka为什么吞吐量大，速度快。 kafka 和 RockMQ使用的场景是完全不同的，kafka 适合使用在高吞吐
kafka高吞吐量的原因
weixin_30455067的博客
07-11 125
kafa 吞吐量高的原因 顺序读写 kafka的消息是不断追加到文件中的，这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能 顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间，只需很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写 零拷贝 在Linux kernel2.2 之后出现了一种叫做"零拷贝(zero-copy)"系统调用机制，就是跳过“用户缓冲区”的拷贝，建立一个磁盘空间和内存的直接映射，数据不再复制到“用户态...
Kafka 高性能的原因
a1102325298的博客
11-06 1412
主要因素 主要是以下三点： Broker NIO 异步消息处理，实现了 IO 线程与业务线程分离 磁盘顺序写 零拷贝
Kafka——Kafka高吞吐高性能原理解析
aof
11-25 725
文章目录磁盘顺序访问内存数据的保存pagecachezero copy1. 传统的数据传输方式2. 零拷贝数据传输方式参考 Kafka作为一个高吞吐、高可用、可伸缩并能提供数据持久化的发布订阅系统。那么其高吞吐的特性使如何做到的呢？答案就是磁盘顺访问和zero-copy零拷贝。 Kafka架构图如下： 磁盘顺序访问 Kafka非常依赖于文件来存储和缓存消息，可是我们很多人会认为磁盘太慢了，但其实对于一个配置了6块7200rpm SATA RAID-5机械硬盘的JBOD，其线性写入速度可达600MB/s。甚
Kafka - 高吞吐量的七项核心设计解析
小工匠
03-06 3392
在消息中间件领域，Apache Kafka以卓越的吞吐性能著称。虽然RocketMQ在某些场景下展现出更高的吞吐能力，但其架构设计仍深受Kafka启发。接下来我们将从存储设计、网络优化、内存管理等维度，深入剖析Kafka实现百万级TPS的七大关键技术，揭示其高性能背后的设计哲学。批量压缩批量发送批量解压顺序写入磁盘页缓存加速日志分段存储稀疏索引+跳表Reactor网络模型零拷贝传输零拷贝传输生产者优化消费者批量拉取 一、顺序磁盘I/O 1.1 存储架构设计 Kafka采用「分区+顺序追加」的写入模式，每个
Kafka 高吞吐量的底层技术原理
huaqianzkh的专栏
02-11 1056
顺序读写磁盘：充分利用磁盘顺序读写的性能。零拷贝技术：减少数据拷贝次数，提升网络传输效率。批量处理：通过批量发送、批量拉取和批量写入减少 I/O 开销。分区和并行化：通过分区实现数据的并行处理和负载均衡。高效的网络模型：使用 NIO 和多路复用技术支持高并发连接。消息压缩：减少网络传输和磁盘存储的开销。日志分段和索引：提升消息的读写和查找效率。副本机制：在保证高可用性的同时优化性能。通过这些技术的结合，Kafka 能够实现每秒百万级消息处理的高吞吐量，成为分布式流处理领域的标杆。
Kafka高吞吐特性分析
weixin_38380811的博客
10-31 743
Kafka高吞吐特性节点分析
Kafka高吞吐原理及如何保证不丢失不重复消费
仙羽刺的博客
04-21 544
原文:Kafka如何保证不丢失不重复消费 - 知乎 一、如何保证百万级写入速度： 目录 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
Kafka为什么吞吐量高？
完全体
04-29 875
Kafka的生产者采用的是异步发送消息机制，当发送⼀条消息时，消息并没有发送到Broker⽽是缓存起 来，然后直接向业务返回成功，当缓存的消息达到⼀定数量时再批量发送给Broker。这种做法减少了⽹络io，从⽽提⾼了消息发送的吞吐量，但是如果消息⽣产者宕机，会导致消息丢失，业务出错，所以理 论上kafka利⽤此机制提⾼了性能却降低了可靠性。通过6大核心设计原理，结合底层实现细节和性能对比，揭示Kafka百万级TPS背后的工程智慧。：避免磁头寻道（机械硬盘随机IO比顺序IO慢。：减少网络/磁盘IO次数。
Kafka高吞吐低延迟原理
ThreeAspects的博客
12-15 1640
Kafka基于磁盘做的数据存储，如何实现高性能、高吞吐、低延时？ Reference：http://searene.me/2017/07/09/Why-is-Kafka-so-fast/ and https://queue.acm.org/detail.cfm?id=1563874. 顺序读写   Kafka将消息记录持久化到本地磁盘中，实际上不管是内存还是磁盘，快或慢关键在于寻址的方式，磁盘分为...
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f4901605d35f (最新版、最全版本)基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
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基于MATLAB/Simulink平台的扩频通信系统仿真研究。主要内容包括构建扩频通信系统的仿真模型，应用BPSK和QPSK调制技术，使用Walsh、m序列和Gold序列进行扩频处理，生成并分析信号波形图，计算误码率，并设计了用户友好的GUI界面。通过这些步骤，研究人员可以深入了解扩频通信系统的性能特点及其抗干扰能力。 适合人群：从事通信工程领域的科研人员和技术开发者，尤其是对扩频通信技术和MATLAB/Simulink有初步了解的人群。 使用场景及目标：①用于教学和培训，帮助学生掌握扩频通信系统的理论知识和实际操作技能；②为科研项目提供技术支持，验证不同调制方式和扩频码对系统性能的影响；③辅助产品开发，优化通信设备的设计。 其他说明：文中提供了详细的建模方法和具体的实现步骤，附带m源代码，便于读者理解和复现实验结果。
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08-23
Python进阶
MATLAB中深度神经网络多特征输入单输出分类模型的实现与可视化
08-23
内容概要：本文档详细介绍了如何在MATLAB中实现深度神经网络（DNN）的多特征输入单输出分类模型，涵盖二分类和多分类任务。文档提供了详细的代码注释，指导用户从数据导入、预处理到模型构建、训练以及最终的预测和效果评估全过程。此外，还展示了如何利用MATLAB内置函数生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助用户直观地理解和评估模型性能。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解深度学习及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决多特征输入分类问题的研究项目或工业应用场景。通过学习本文档，用户能够掌握如何快速搭建和调优DNN模型，从而提高分类任务的准确性。 阅读建议：建议读者先熟悉MATLAB的基本语法和深度学习工具箱的功能，再逐步跟随文档中的步骤进行实践。同时，鼓励读者尝试不同的数据集和参数配置，探索最佳模型表现。
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08-23
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【医学影像处理】基于跨模态核磁共振图像超分辨率的T2WI重建：融合T1WI辅助信息的高效网络设计与量化部署（论文复现含详细代码及解释）
最新发布
08-23
内容概要：该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题，提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括：提出基于高频信息约束的网络框架，通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节；设计渐进式特征匹配融合框架，采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性；引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明，该方法不仅提高了超分辨率性能，还保持了图像质量。 适合人群：从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师，尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标：①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景；②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量，解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题；③为临床诊断提供更高质量的影像资料，帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明：论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码，还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外，作者还对模型进行了量化处理，使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理，理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
电动汽车电机控制器：基于英飞凌TC27xC平台的详细设计方案及其实现 ADC (2025年)
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一种基于英飞凌TC27xC平台的电动汽车电机控制器设计方案。该方案涵盖了原理图、Bom清单、代码及其分析。文中首先概述了方案的整体架构，接着深入解析了原理图中的关键组件，如PWM信号用于控制电机速度和方向，以及ADC用于读取电流和电压数据。随后列出了所需的电子元件清单，并详细解释了代码部分，包括初始化设置、电机控制逻辑和模块化的代码设计思路。最后，文章展示了该方案在实际电动汽车中的成功应用，强调了其对提升驾驶体验和安全性能的重要作用。 适合人群：从事电动汽车研发的技术人员，尤其是对电机控制系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于正在研究或开发电动汽车电机控制器的专业人士，旨在帮助他们理解和实现高效的电机控制解决方案。 其他说明：本文不仅提供了理论和技术细节，还分享了实践经验，有助于读者更好地掌握相关技术和应用场景。
STM32与DSP无感FOC电机控制：滑膜观测器与SVPWM全开源代码解析 电机控制
08-23
内容概要：本文深入介绍了STM32和DSP无感FOC电机控制代码，重点讲解了滑膜观测器(SMO)算法和空间矢量脉宽调制(SVPWM)控制技术。文中详细阐述了这两种核心技术的工作原理及其在电机控制中的应用，包括启动时采用的Vf（Voltage Frequency）策略。此外，文章还提供了完整的原理图、MATLAB模型及相关文档资料，使读者能全面掌握这一高效稳定的电机控制方案。 适合人群：从事电机控制研究的技术人员、嵌入式系统开发者、自动化工程专业学生。 使用场景及目标：①理解和实现高效的电机控制算法；②利用提供的开源代码和资料进行项目开发；③优化现有电机控制系统，提升其稳定性和效率。 其他说明：该资源不仅有助于学术研究，还能直接应用于实际工程项目中，对于希望深入了解并掌握现代电机控制技术的专业人士来说非常有价值。
kafka高吞吐原因
08-14
嗯，用户这次想深入了解Kafka高吞吐量的实现机制。从问题描述看，用户已经查阅了相关资料，但希望获得更系统的技术解析。结合历史对话，用户对分布式系统有专业兴趣，之前讨论过JSON技术细节，这次转向消息队列领域...
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