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Kafka架构解析1之背景及架构介绍

简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个Partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 Scale out:支持在线水平扩展 为何使用消息系统 解耦 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求,是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层,两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束。 冗余 有些情况下,处理数据的过程会失败。除非数据被持久化,否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的”插入-获取-删除”范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完...

rocketMq和kafka的架构区别

概述 其实一直想写一篇rocketMq和kafka在架构设计上的差别,但是一直有个问题没搞明白所以迟迟没动手,今天无意中听人点播了一下似乎明白了这个问题,所以就有了这篇对比。 这篇博文主要讲清楚kafka和rocketMq的两个不同点,1、rocketMq的namesvr和kafka的zookeeper对比;2、kafka为什么比rocketMq有更大的吞吐量。如果能够讲清楚上面两个问题我觉得就已经很满足了。 最后,文章引入的参考文章里面有一些比较好的链接,有兴趣的话可以好好看看,里面其实有些地方比我讲解的更深入。 namesrv VS zk 1、我们可以对比下kafka和rocketMq在协调节点选择上的差异,kafka通过zookeeper来进行协调,而rocketMq通过自身的namesrv进行协调。 2、kafka在具备选举功能,在Kafka里面,Master/Slave的选举,有2步:第1步,先通过ZK在所有机器中,选举出一个KafkaController;第2步,再由这个Controller,决定每个partition的Master是谁,Slave是谁。...

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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