分层存储救不了Kafka
Apache Kafka，作为流处理领域的标杆，面临云环境下的挑战，如高存储成本、运维复杂性和性能瓶颈。传统的本地磁盘Shared Nothing架构导致这些问题，而分层存储仅部分缓解，未根本解决问题。直接写入S3虽降低成本，但牺牲了延迟。为解决这些痛点，提出了创新的共享存储架构，通过EBS+S3实现存算分离，保持低延迟并提高弹性，同时降低成本和运维复杂性。该架构将EBS视为共享存储，实现Broker与存储的解耦，确保在云时代引领流处理系统的发展。
rabbitmq与kafka的区别
RabbitMQ提供了强大的可靠性保障，通过持久化机制和消息确认机制来确保消息的可靠传输和消费。而Kafka也提供了类似的可靠性保障，但其持久化机制和消息确认机制的实现方式与RabbitMQ有所不同。
AutoMQ 如何基于裸设备实现高性能的 WAL
AutoMQ是基于S3 Stream的Apache Kafka云原生解决方案，利用云盘和对象存储实现低延迟、高吞吐、低成本流式存储。Delta WAL是其核心组件，作为持久化写入缓冲区，先在云盘上做高效持久化，再上传至对象存储。Delta WAL采用Direct IO在裸设备上读写，避免Page Cache污染，提高写入性能，加快宕机恢复速度。设计目标包括轮转写入、充分利用云盘性能和快速恢复。其写入和恢复流程涉及WALHeader、RecordHeader和SlidingWindow数据结构。基准测试显示，Delta WAL能充分利用云盘资源，实现高吞吐和低延迟。
Kafka 线程模型痛点攻克： 提升分区写入 2 倍性能
Apache Kafka的单分区写入性能在某些严格保序场景中至关重要，但其现有线程模型限制了性能发挥。本文分析了Kafka的串行处理模型，包括SocketServer、KafkaChannel、RequestChannel等组件，指出其通过KafkaChannel状态机确保请求顺序处理，导致处理效率低下。AutoMQ提出流水线处理模型，简化KafkaChannel状态机，实现网络解析、校验定序和持久化的阶段间并行化，提高处理效率。测试结果显示，AutoMQ的极限吞吐是Kafka的2倍，P99延迟降低至11ms。
【后端面经】【消息队列】22 | 消息队列：消息队列可以用来解决什么问题？-02 超时场景+性能问题
【5月更文挑战第7天】
本文介绍了电商中订单超时取消的处理方法，通过使用消息队列实现延时消息。当订单30分钟后未支付，消息队列将触发取消操作，但需注意并发问题，如采用分布式锁或乐观锁避免并发更新订单状态。乐观锁确保只有订单状态为未支付时才允许支付。主流消息队列如RocketMQ支持延迟消息，而Kafka不支持。
使用消息队列的好处在于解耦和提高系统性能、扩展性和可用性。同步调用会导致性能下降，因为必须等待所有调用完成。并发调用虽可提升性能，但仍逊于消息队列，且无法解决扩展性和可用性问题。