带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——4.1.6 消息队列Kafka版最佳实践(下)

简介: 带你读《企业级云原生白皮书项目实战》——4.1.6 消息队列Kafka版最佳实践(下)

《企业级云原生白皮书项目实战》——第四章 云原生中间件——4.1 消息队列RocketMQ&&Kafka——4.1.6 消息队列Kafka版最佳实践(上) https://developer.aliyun.com/article/1229110?groupCode=supportservice


4.1.6.3 流计算处理

在很多领域,如股市走向分析、气象数据测控、网站用户行为分析等场景下,由于数据产生快、实时性强且量大,很难统一采集这些数据并将其入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需求。与传统架构不同,消息队列Kafka版以及Storm、Samza、Spark等流计算引擎的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题,流计算模型能实现在数据流动的过程中对数据进行实时地捕捉和处理,并根据业务需求进行计算分析,最终把结果保存或者分发给需要的组件。使用消息队列Kafka在业务解耦的基础上增加了海量的消息堆积能力,使得数据的采集与消费能力可以不一致,极大的增加了系统的稳定性。

image.png

图:流计算处理示意图

image.png


4.1.6.4 数据中转枢纽

近10多年来,诸如KV存储(HBase)、搜索(Elasticsearch)、流式处理(Storm、Spark、Samza)、时序数据库(OpenTSDB)等专用系统应运而生。这些系统是为单一的目标而产生的,因其简单性使得在商业硬件上构建分布式系统变得更加容易且性价比更高。普遍场景下同一份数据集可能需要被注入到多个专用系统内。例如,当应用日志用于离线日志分析时,搜索单个日志记录同样不可或缺,而构建各自独立的工作流来采集每种类型的数据再导入到各自的专用系统显然不切实际,这个时候利用消息队列Kafka版作为数据中转枢纽将成为一个不错的解决方案,同一份数据可以被导入到不同专用系统中。根据需要注入数据的系统建立消费者组,通过多个消费者组订阅一个topic的方式来实现将一份数据注入到不同的消费者系统。对于数据的生产端而言则无需为每个系统独立采集数据,只需要将一份数据导入到对应的topic中即可。

image.png

图:数据中转枢纽示意图

相关文章
|
1月前
|
消息中间件 存储 大数据
Apache Kafka: 强大消息队列系统的介绍与使用
Apache Kafka: 强大消息队列系统的介绍与使用
|
1月前
|
消息中间件 存储 缓存
Kafka【基础知识 01】消息队列介绍+Kafka架构及核心概念(图片来源于网络)
【2月更文挑战第20天】Kafka【基础知识 01】消息队列介绍+Kafka架构及核心概念(图片来源于网络)
144 2
|
1月前
|
消息中间件 存储 Kafka
RabbitMQ、RocketMQ和Kafka全面对决,谁是最佳选择?
1、应用场景 1.RabbitMQ: 适用于易用性和灵活性要求较高的场景 异步任务处理:RabbitMQ提供可靠的消息传递机制,适用于处理异步任务,例如将耗时的任务放入消息队列中,然后由消费者异步处理,提高系统的响应速度和可伸缩性。 解耦系统组件:通过使用RabbitMQ作为消息中间件,不同的系统组件可以通过消息进行解耦,实现松耦合的架构,提高系统的可维护性和灵活性。 事件驱动架构:RabbitMQ的发布-订阅模式可以用于构建事件驱动架构,将系统中的事件作为消息发布到相应的主题,不同的消费者可以订阅感兴趣的主题进行相应的处理。
298 2
|
5天前
|
消息中间件 存储 中间件
【消息中间件】详解三大MQ:RabbitMQ、RocketMQ、Kafka
【消息中间件】详解三大MQ:RabbitMQ、RocketMQ、Kafka
26 0
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 监控
Python面试:消息队列(RabbitMQ、Kafka)基础知识与应用
【4月更文挑战第18天】本文探讨了Python面试中RabbitMQ与Kafka的常见问题和易错点,包括两者的基础概念、特性对比、Python客户端使用、消息队列应用场景及消息可靠性保证。重点讲解了消息丢失与重复的避免策略,并提供了实战代码示例,帮助读者提升在分布式系统中使用消息队列的能力。
60 2
|
1月前
|
消息中间件 监控 大数据
Kafka消息队列架构与应用场景探讨:面试经验与必备知识点解析
【4月更文挑战第9天】本文详尽探讨了Kafka的消息队列架构,包括Broker、Producer、Consumer、Topic和Partition等核心概念,以及消息生产和消费流程。此外,还介绍了Kafka在微服务、实时数据处理、数据管道和数据仓库等场景的应用。针对面试,文章解析了Kafka与传统消息队列的区别、实际项目挑战及解决方案,并展望了Kafka的未来发展趋势。附带Java Producer和Consumer的代码示例,帮助读者巩固技术理解,为面试做好准备。
45 0
|
6天前
|
消息中间件 监控 Java
Java一分钟之-Kafka:分布式消息队列
【6月更文挑战第11天】Apache Kafka是一款高性能的消息队列,适用于大数据处理和实时流处理,以发布/订阅模型和分布式设计处理大规模数据流。本文介绍了Kafka基础,包括生产者、消费者、主题和代理,以及常见问题:分区选择、偏移量管理和监控不足。通过Java代码示例展示了如何创建生产者和消费者。理解并妥善处理这些问题,结合有效的监控和配置优化,是充分发挥Kafka潜力的关键。
13 0
|
14天前
|
消息中间件 存储 缓存
消息队列之 MetaQ 和 Kafka 哪个更香!
本篇文章首先介绍了MetaQ消息队列,然后介绍了作者对MetaQ和Kafka这两个消息队列的理解。
|
1月前
|
消息中间件 存储 传感器
Kafka消息队列原理及应用详解
【5月更文挑战第6天】Apache Kafka是高性能的分布式消息队列,常用于实时数据管道和流应用。它提供高性能、持久化、分布式和可伸缩的消息处理,支持解耦、异步通信和流量控制。Kafka的核心概念包括Broker、Topic、Partition、Producer、Consumer和Consumer Group。其特点是高吞吐、低延迟、数据持久化、分布式架构和容错性。常见应用包括实时数据流处理、日志收集、消息传递和系统间数据交换。
|
1月前
|
消息中间件 存储 Java
深度探索:使用Apache Kafka构建高效Java消息队列处理系统
【4月更文挑战第17天】本文介绍了在Java环境下使用Apache Kafka进行消息队列处理的方法。Kafka是一个分布式流处理平台,采用发布/订阅模型,支持高效的消息生产和消费。文章详细讲解了Kafka的核心概念,包括主题、生产者和消费者,以及消息的存储和消费流程。此外,还展示了Java代码示例,说明如何创建生产者和消费者。最后,讨论了在高并发场景下的优化策略,如分区、消息压缩和批处理。通过理解和应用这些策略,可以构建高性能的消息系统。

热门文章

最新文章