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Kafka

269內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋Kafka相關(guān)研究熱點、技術(shù)難點與應(yīng)用場景，了解這一企業(yè)級互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)核心產(chǎn)品的更多信息。

共 269 條

Kafka生產(chǎn)環(huán)境實戰(zhàn)經(jīng)驗深度總結(jié)，讓你少走彎路

本文結(jié)合本人在多個生產(chǎn)項目中使用 Kafka 的經(jīng)驗，圍繞以下幾個方面展開：消息丟失防范、重復(fù)消費控制、性能瓶頸優(yōu)化、集群運維策略，以及 Topic、分區(qū)、副本機(jī)制的設(shè)計要點。

2025-04-29 01:10:00

Kafka 高并發(fā)系統(tǒng)

Kafka 新消費者特性憑啥讓消息處理效率狂飆 200%？

Kafka 的新消費者特性就像給消息處理系統(tǒng)來了一場 "渦輪增壓"，讓效率直接狂飆。咱今天就來好好嘮嘮，這些新特性到底有啥魔法，能讓消息處理效率提升 200%。

2025-04-16 00:00:00

Kafka 消費者組消息處理

字節(jié)一面：Kafka為什么這么快？

生產(chǎn)者在發(fā)送消息到Kafka集群之前，可以對消息進(jìn)行壓縮。這種在生產(chǎn)者端進(jìn)行壓縮的方式能夠減少發(fā)送到Kafka集群的數(shù)據(jù)量，從而降低網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膸捪?，并提高?shù)據(jù)傳輸?shù)男省?/a>

2024-11-26 08:52:34

SQL 優(yōu)化 Kafka

面試官：Kafka是如何實現(xiàn)百萬級高吞吐量的？

Kafka是一個非常優(yōu)秀的消息系統(tǒng)，它提供了高吞吐量、低延遲和高可靠性等特性。通過使用批量發(fā)送與壓縮、優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)模型、磁盤順序?qū)?、頁緩存、分區(qū)并發(fā)、sendfile零拷貝等技術(shù)，Kafka可實現(xiàn)百萬級高吞吐量。

2024-11-08 13:36:09

Kafka 消息系統(tǒng)

Kafka消費位點管理沒你想的那么簡單

熟悉RocketMQ的小伙伴都知道RocketMQ已經(jīng)默認(rèn)幫我實現(xiàn)好了消息消費失敗重試，消費位點自動提交，死信隊列等功能，那么kafka是否也是如此呢?

2024-10-31 11:49:41

Kafka 管理死信隊列

圖解 Kafka 架構(gòu)與工作原理

實時數(shù)據(jù)處理，從名字上看，很好理解，就是將數(shù)據(jù)進(jìn)行實時處理，在現(xiàn)在流行的微服務(wù)開發(fā)中，最常用實時數(shù)據(jù)處理平臺有 RabbitMQ、RocketMQ 等消息中間件。

2024-10-30 10:06:51

kafka 架構(gòu)數(shù)據(jù)

DelayedOperation：Broker是怎么延時處理請求的？

通過分析Kafka中的?Timer?和?SystemTimer?類，我們深入了解了Kafka如何通過分層時間輪實現(xiàn)高效的延時任務(wù)調(diào)度機(jī)制。Kafka的延時處理不僅應(yīng)用于消費者組協(xié)調(diào)器，還廣泛用于副本管理、控制器等模塊。

2024-10-14 12:15:11

Timer?Kafka 任務(wù)調(diào)度

PartitionStateMachine：分區(qū)狀態(tài)轉(zhuǎn)換如何實現(xiàn)？

通過對PartitionStateMachine源碼的詳細(xì)解讀，我們深入了解了Kafka分區(qū)狀態(tài)的管理以及Leader選舉的實現(xiàn)過程。我們看到了如何通過狀態(tài)機(jī)的設(shè)計來控制分區(qū)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換，以及在不同場景下的Leader選舉策略。

2024-10-11 15:04:35

Kafka Leader 選舉

ReplicaStateMachine：揭秘副本狀態(tài)機(jī)實現(xiàn)原理

在本文中，我們深入剖析了Kafka副本狀態(tài)機(jī)（ReplicaStateMachine）的實現(xiàn)原理，重點介紹了其主要狀態(tài)、核心代碼邏輯以及狀態(tài)轉(zhuǎn)換的工作機(jī)制。副本狀態(tài)機(jī)作為Kafka控制器的重要組成部分，確保了Kafka集群中各個副本的高效管理和協(xié)調(diào)工作。

2024-10-10 17:46:06

Kafka 狀態(tài)機(jī)集群

Kafka 為什么這么快的七大秘訣，漲知識了

Kafka Reactor I/O 網(wǎng)絡(luò)模型是一種非阻塞 I/O 模型，利用事件驅(qū)動機(jī)制來處理網(wǎng)絡(luò)請求。該模型通過 Reactor 模式實現(xiàn)，即一個或多個 I/O 多路復(fù)用器（如 Java 的 Selector）監(jiān)聽多個通道的事件，當(dāng)某個通道準(zhǔn)備好進(jìn)行 I/O 操作時，觸發(fā)相應(yīng)的事件處理器進(jìn)行處理。

2024-09-14 09:41:17

Kafka 網(wǎng)絡(luò)模型非阻塞 I/O 模型

面試官：Leader崩潰Follower不夠新怎么辦？

數(shù)據(jù)一致性問題是指在一個系統(tǒng)中，不同部分的數(shù)據(jù)在邏輯上應(yīng)該保持一致，但實際情況卻出現(xiàn)了矛盾或不匹配的現(xiàn)象。

2024-08-27 11:59:47

數(shù)據(jù)一致性 Kafka Leader

RocketMQ 為什么性能不如 Kafka？

我們知道，消息隊列的消息為了防止進(jìn)程崩潰后丟失，一般不會放內(nèi)存里，而是放磁盤上。那么問題就來了，消息從消息隊列的磁盤，發(fā)送到消費者，過程是怎么樣的呢？

2024-08-05 00:00:00

RocketMQ Kafka 磁盤

Kafka日志處理：深入了解偏移量查找與切分文件

當(dāng)Kafka檢測到任何一個條件滿足時，就會觸發(fā)日志切分，創(chuàng)建一個新的日志分段文件，并更新相關(guān)的索引文件。新的日志分段文件會繼續(xù)接收新的消息，而舊的日志分段文件會被保留，以便后續(xù)的讀取和處理。

2024-07-09 11:48:47

Kafka 索引日志

深入Kafka：如何保證數(shù)據(jù)一致性與可靠性？

今天我們深入探討了Kafka的一致性機(jī)制，包括冪等性和選舉機(jī)制。通過冪等性機(jī)制，Kafka能夠保證消息的唯一性和順序性，避免重復(fù)處理問題。

2024-07-04 12:36:50

Kafka 選舉機(jī)制可靠性

消息隊列的六種經(jīng)典使用場景和 Kafka 架構(gòu)設(shè)計原理詳細(xì)解析

Apache Kafka 是一個高吞吐量、分布式的流處理平臺，廣泛應(yīng)用于實時數(shù)據(jù)管道和流處理應(yīng)用中。Kafka 以其高性能、低延遲、擴(kuò)展性和可靠性，成為了大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的重要組件。

2024-05-28 08:31:46

Kafka 架構(gòu)消息隊列

騰訊面試：如何提升Kafka吞吐量？

Kafka 與其他兩個主流的中間件 RabbitMQ 和 RocketMQ 相比，Kafka 最大的優(yōu)勢就是高吞吐量。

2024-05-23 16:41:40

Kafka RabbitMQ RocketMQ

字節(jié)面試：如何解決MQ消息積壓問題？

消息積壓問題的處理取決于消息積壓的類型，例如，消息積壓是突發(fā)性消息積壓問題？還是緩慢持續(xù)增長的消息積壓問題？不同的問題的解決方案略有不同，接下來我們一起來看。

2024-04-23 08:46:45

消息積壓 Kafka MQ

Kafka 數(shù)據(jù)積壓與數(shù)據(jù)重復(fù)的處理案例

針對數(shù)據(jù)積壓和數(shù)據(jù)重復(fù)問題的解決方案需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和系統(tǒng)情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。此外，監(jiān)控和度量系統(tǒng)也是非常重要的，可以幫助及時發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)積壓和重復(fù)問題。

2024-04-23 08:40:00

數(shù)據(jù)積壓數(shù)據(jù)重復(fù)Kafka

Kafka 是什么？你想知道嗎？

kafka 是消息隊列，像消息隊列投遞消息的是生產(chǎn)者，消費消息的是消費者。增加生產(chǎn)者和消費者的實例個數(shù)可以提升系統(tǒng)吞吐。多個消費者可以組成一個消費者組，不同消費者組維護(hù)自己的消費進(jìn)度，互不打攪。

2024-04-22 08:02:34

kafka 消息隊列高可用

面試官：Kafka和ES選主有什么區(qū)別？

Kafka 是一個分布式流處理平臺，由 LinkedIn 公司開發(fā)和維護(hù)，之后成為 Apache 軟件基金會的一部分。它主要是為處理實時數(shù)據(jù)而設(shè)計的，是一個高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)。

2024-03-20 15:12:59

Kafka ES 中間件

Kafka Consumer 消費消息和 Rebalance 機(jī)制

因為 Kafka 的 Consumer 客戶端是線程不安全的，為了保證線程安全，并提升消費性能，可以在 Consumer 端采用類似 Reactor 的線程模型來消費數(shù)據(jù)。

2024-03-20 08:33:00

Kafka 線程安全 Rebalance

Kafka 三高架構(gòu)設(shè)計剖析

在 Kafka 中，同一個 Topic 的消息會被分成多個分區(qū)并將其分布在多個 Broker 上，這些分區(qū)信息及與 Broker 的對應(yīng)關(guān)系也都是由 Zookeeper 在維護(hù)。

2024-03-14 08:33:13

kafka 三高架構(gòu)Zookeeper

糟糕，CPU100%了！該怎樣解決這個非常頭疼的問題

今天特地把我和同事，之前遇到過的cpu使用率100%的問題，總結(jié)了一下，給有需要的朋友一個參數(shù)。

2024-02-26 08:21:51

CPU kafka 死循環(huán)

六個技術(shù)點帶你理解 Kafka 高性能背后的原理

Kafka 是一款性能非常優(yōu)秀的消息隊列，每秒處理的消息體量可以達(dá)到千萬級別。今天來聊一聊 Kafka 高性能背后的技術(shù)原理。

2024-02-19 08:17:10

Kafka 消息隊列收發(fā)消息

圖解 Kafka 源碼實現(xiàn)機(jī)制之客戶端緩存架構(gòu)設(shè)計

通過場景驅(qū)動的方式，當(dāng)被發(fā)送消息通過網(wǎng)絡(luò)請求封裝、NIO多路復(fù)用器監(jiān)聽網(wǎng)絡(luò)讀寫事件并進(jìn)行消息網(wǎng)絡(luò)收發(fā)后，回頭來看看消息是如何在客戶端緩存的？

2023-12-26 08:16:56

Kafka 緩存架構(gòu)客戶端

穿越時間的引擎：解密 Kafka 消息的時序之謎

在本篇技術(shù)博客中，我們深入探討了 Kafka 消息延遲和時序性的重要性以及如何度量、監(jiān)控和降低消息延遲。我們還討論了消息時序性的挑戰(zhàn)和如何確保消息時序性。

2023-12-18 08:16:21

Kafka 消息延遲消息的時序

無語！我是來面Java的，你怎么問我大數(shù)據(jù)的Kafka？

在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的可靠性和一致性變得至關(guān)重要。Kafka作為一個分布式流數(shù)據(jù)平臺，強(qiáng)調(diào)了實時數(shù)據(jù)的高吞吐量傳輸，而Kafka事務(wù)性消息則在這個過程中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。本文將詳細(xì)介紹Kafka事務(wù)性消息，探究它們?nèi)绾未_保數(shù)據(jù)一致性，以及在各種應(yīng)用場景中的應(yīng)用。

2023-12-11 08:21:02

數(shù)據(jù)的可靠性一致性 Kafka

運維兄弟！Kafka怎么又"超時"了？

今天在通過一個之前遇到過的場景，在一起探討下：作為Kafka集群管理員或者運維的同學(xué)，怎么能給研發(fā)同學(xué)解釋清楚：服務(wù)問題和網(wǎng)絡(luò)問題。

2023-12-07 08:46:41

Kafka 服務(wù)問題網(wǎng)絡(luò)問題

圖解Kafka適用場景，全網(wǎng)最全！

如果將事件作為系統(tǒng)中的一等公民（即事實來源），那存儲應(yīng)用程序的狀態(tài)就是一系列事件，系統(tǒng)中的其他所有內(nèi)容都可根據(jù)這些持久且不可變的事件重新計算。

2023-11-29 07:43:30

Kafka 適用場景

網(wǎng)絡(luò)故障的隱形元兇：MTU配置你了解嗎？

公司內(nèi)部有多套Kafka集群，100+broker節(jié)點，針對kafka我司也有比較完善的自動化運維管理體系，最近出現(xiàn)過一次業(yè)務(wù)連接kafka集群頻繁超時的情況，在這里記錄下處理過程，加深對網(wǎng)絡(luò)知識的理解。

2023-11-28 09:30:48

kafka 網(wǎng)絡(luò)故障

問：Kafka有哪些應(yīng)用場景？你能說上來幾個？

大家應(yīng)該都知道，Kafka 最初是為海量日志處理而構(gòu)建的。它保留消息直到過期，并讓消費者按照自己的節(jié)奏提取消息。與它的之前的消息隊列不同，Kafka 不僅僅是一個消息隊列，它還是一個適用于各種情況的開源事件流平臺。

2023-11-28 08:20:25

Kafka 消息隊列

Kafka 如何保證消息消費的全局順序性

由于相同的 key 就發(fā)送到同一分區(qū)，這樣就能夠保證了消費的消息是有序的。然而，如果只有一個消費者消費相同 key 的消息，與前面單分區(qū)相比沒有什么區(qū)別

2023-11-27 17:29:43

Kafka 全局順序性

Google Docs系統(tǒng)設(shè)計詳解（協(xié)作文檔編輯）

由于使用微服務(wù)，若操作隊列的請求數(shù)量超過其容量，可輕松單獨擴(kuò)展每個組件。可使用多個操作隊列。此時，每個操作隊列將負(fù)責(zé)單個文檔。

2023-11-27 00:50:50

Google 系統(tǒng)

解密Kafka主題的分區(qū)策略：提升實時數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵

在文章中，我們深入探討了Kafka主題的分區(qū)策略，這是Kafka消息傳遞系統(tǒng)的核心組成部分。我們從基礎(chǔ)知識入手，了解了分區(qū)策略的基本概念，為什么它重要，以及它如何影響Kafka集群的性能和數(shù)據(jù)的順序性。

2023-11-21 08:11:48

Kafka 的分區(qū)策略

Kafka 副本間如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步？

Kafka 是一個高吞吐的分布式消息系統(tǒng)，不但像傳統(tǒng)消息隊列（RaabitMQ、RocketMQ等）那樣能夠【異步處理、流量消峰、服務(wù)解耦】

2023-11-16 18:03:05

Kafka 分布式消息

離譜！面試為啥都問Kafka？趕緊補(bǔ)一下

Apache Kafka是一個高吞吐量、分布式、可水平擴(kuò)展的消息傳遞系統(tǒng)，最初由LinkedIn開發(fā)。它的目標(biāo)是解決海量數(shù)據(jù)的實時流式處理和傳輸問題。

2023-11-01 07:25:54

Kafka 消息傳遞系統(tǒng)

告別傳統(tǒng)MQ：Kafka是一個分布式事件流平臺，這到底意味著什么呢?

Kafka 作為集群運行在一臺或多臺可以跨越多個數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器上。并以分布式、高度可擴(kuò)展、彈性、容錯和安全的方式提供其功能。此外，Kafka 可以部署在裸機(jī)硬件、虛擬機(jī)、容器、本地以及云端。

2023-10-07 08:46:22

圖解 Kafka 源碼之服務(wù)端啟動流程

從今天開始，我們來深度剖析 Kafka「Controller」的底層源碼實現(xiàn)，這是 Controller 系列第一篇，我們先回過頭來繼續(xù)來深度聊聊「Kafka 服務(wù)端啟動的流程」，看看 Kafka 服務(wù)端是如何啟動的。

2023-08-14 08:17:13

Kafka 服務(wù)端

一文聊透如何監(jiān)控 Kafka 服務(wù)

今天我們來講解幾款 Kafka 常用可視化監(jiān)控工具，主要有以下幾個「JConsole」、「Kafka Manager」、「Kafka Offset Explorer」、「KafkaOffsetMonitor」、「LogiKM」。

2023-05-11 08:16:13

可視化監(jiān)控工具 Kafka

圖解 Kafka 源碼之 NetworkClient 網(wǎng)絡(luò)通信組件架構(gòu)設(shè)計

今天主要聊聊「真正進(jìn)行網(wǎng)絡(luò) I/O 的 NetworkClient 的架構(gòu)設(shè)計」深度剖析下消息是如何被發(fā)送出去的。

2023-03-15 08:17:27

Kafka 網(wǎng)絡(luò)通信組件

從大廠挖來的架構(gòu)師，Kafka參數(shù)調(diào)優(yōu)做的那叫一個優(yōu)雅，學(xué)到了

這篇文章我們還是采用老規(guī)矩畫圖的形式，來聊聊Kafka生產(chǎn)端一些常見參數(shù)的設(shè)置，讓大家下次看到一些Kafka客戶端設(shè)置的參數(shù)時，不會再感到發(fā)怵。

2022-09-26 19:10:45

Kafka 架構(gòu)

面試回答 CopyOnWrite 的三重境界，1%的人能答到最后

這個CopyOnWrite在面試的時候，很可能成為面試官的一個殺手锏把候選人給一擊必殺，也很有可能成為候選人拿下Offer的獨門秘籍，是相對高級的一個知識。

2022-09-24 19:09:42

Kafka為何要設(shè)計緩沖池機(jī)制？初看一臉懵逼，看懂直接跪下

我們通過Kafka內(nèi)核源碼中的一些設(shè)計思想，來看你設(shè)計Kafka架構(gòu)的技術(shù)大牛，是怎么優(yōu)化JVM的GC問題的？

2022-09-23 18:16:25

圖解 Kafka 源碼實現(xiàn)機(jī)制之客戶端緩存架構(gòu)

今天主要聊聊「Kafka 客戶端消息緩存架構(gòu)設(shè)計」，深度剖析下消息是如何進(jìn)行緩存的。

2022-09-23 08:02:42

Kafka 消息緩存

每次都碰到面試官問我如何保證Kafka不丟失消息，快哭了

這篇文章，我們來聊聊在線上生產(chǎn)環(huán)境使用消息中間件技術(shù)的時候，從前到后的全鏈路到底如何保證數(shù)據(jù)不能丟失。

2022-08-26 05:24:04

中間件技術(shù)Kafka

圖解 Kafka 網(wǎng)絡(luò)層源碼實現(xiàn)機(jī)制之收發(fā)消息全過程

今天我們主要對 Kafka 網(wǎng)絡(luò)層收發(fā)流程進(jìn)行總結(jié)下。

2022-08-22 08:45:57

Kafka 網(wǎng)絡(luò)層源碼實現(xiàn)

大數(shù)據(jù)必知必會之Kafka

目前越來越多的開源分布式處理系統(tǒng)如 Cloudera、Storm、Spark、Flink 等都支持與 Kafka 集成，Kafka 之所以受到越來越多的青睞，與它所“扮演”的三大角色是分不開的。

2022-08-19 10:31:32

Kafka 大數(shù)據(jù)

談?wù)勀銓afka數(shù)據(jù)存儲原理的理解

今天，我給大家來聊一聊我對Kafka零拷貝原理的理解。

2022-08-14 07:14:50

Kafka 零拷貝

SpringBoot 整合 Kafka 實現(xiàn)數(shù)據(jù)高吞吐

本文主要以SpringBoot技術(shù)框架為背景，結(jié)合實際業(yè)務(wù)需求，采用 kafka 進(jìn)行數(shù)據(jù)消費，實現(xiàn)數(shù)據(jù)量的高吞吐，在下篇文章中，我們會介紹消費失敗的處理流程。

2022-04-28 07:31:41

Spring kafka 數(shù)據(jù)量

Kafka放棄Zookeeper后如何存儲主題與消費組呢？

主題的路由信息是存儲在Zookeeper中，那為什么客戶端只需要Broker的地址，就可以獲取到主題的路由信息呢？

2022-03-07 10:15:28

Kafka Zookeeper 存儲

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