下血本买的!Javajson转list

简介: 下血本买的!Javajson转list


目录

  • Kafka的基本介绍
  • Kafka的设计原理分析
  • Kafka数据传输的事务特点
  • Kafka消息存储格式
  • 副本(replication)策略
  • Kafka消息分组,消息消费原理
  • Kafak顺序写入与数据读取
  • 消费者(读取数据)

Kafka的基本介绍

Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。

主要应用场景是:日志收集系统和消息系统。

Kafka主要设计目标如下:

  • 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。

Kafka的设计原理分析

一个典型的kafka集群中包含若干producer,若干broker,若干consumer,以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举leader,以及在consumer group发生变化时进行rebalance。producer使用push模式将消息发布到broker,consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

Kafka专用术语:

  • Broker:消息中间件处理结点,一个Kafka节点就是一个broker,多个broker可以组成一个Kafka集群。
  • Topic:一类消息,Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。
  • Partition:topic物理上的分组,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。
  • Segment:partition物理上由多个segment组成。
  • offset:每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成,这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识一条消息。
  • Producer:负责发布消息到Kafka broker。
  • Consumer:消息消费者,向Kafka broker读取消息的客户端。
  • Consumer Group:每个Consumer属于一个特定的Consumer Group。

Kafka数据传输的事务特点

  • at most once:最多一次,这个和JMS中"非持久化"消息类似,发送一次,无论成败,将不会重发。消费者fetch消息,然后保存offset,然后处理消息;当client保存offset之后,但是在消息处理过程中出现了异常,导致部分消息未能继续处理。那么此后"未处理"的消息将不能被fetch到,这就是"at most once"。
  • at least once:消息至少发送一次,如果消息未能接受成功,可能会重发,直到接收成功。消费者fetch消息,然后处理消息,然后保存offset。如果消息处理成功之后,但是在保存offset阶段zookeeper异常导致保存操作未能执行成功,这就导致接下来再次fetch时可能获得上次已经处理过的消息,这就是"at least once",原因offset没有及时的提交给zookeeper,zookeeper恢复正常还是之前offset状态。
  • exactly once:消息只会发送一次。kafka中并没有严格的去实现(基于2阶段提交),我们认为这种策略在kafka中是没有必要的。

通常情况下"at-least-once"是我们首选。

Kafka消息存储格式

Topic & Partition

一个topic可以认为一个一类消息,每个topic将被分成多个partition,每个partition在存储层面是append log文件。

在Kafka文件存储中,同一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1。

  • 每个partion(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等,这种特性方便old segment file快速被删除。
  • 每个partiton只需要支持顺序读写就行了,segment文件生命周期由服务端配置参数决定。

这样做的好处就是能快速删除无用文件,有效提高磁盘利用率。

  • segment file组成:由2大部分组成,分别为index file和data file,此2个文件一一对应,成对出现,后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件.
  • segment文件命名规则:partion全局的第一个segment从0开始,后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long大小,19位数字字符长度,没有数字用0填充。

相关文章
|
存储 缓存 文件存储
如何保证分布式文件系统的数据一致性
分布式文件系统需要向上层应用提供透明的客户端缓存,从而缓解网络延时现象,更好地支持客户端性能水平扩展,同时也降低对文件服务器的访问压力。当考虑客户端缓存的时候,由于在客户端上引入了多个本地数据副本(Replica),就相应地需要提供客户端对数据访问的全局数据一致性。
32698 79
如何保证分布式文件系统的数据一致性
|
前端开发 容器
HTML5+CSS3前端入门教程---从0开始通过一个商城实例手把手教你学习PC端和移动端页面开发第8章FlexBox布局(上)
HTML5+CSS3前端入门教程---从0开始通过一个商城实例手把手教你学习PC端和移动端页面开发第8章FlexBox布局
17754 20
|
设计模式 存储 监控
设计模式(C++版)
看懂UML类图和时序图30分钟学会UML类图设计原则单一职责原则定义:单一职责原则,所谓职责是指类变化的原因。如果一个类有多于一个的动机被改变,那么这个类就具有多于一个的职责。而单一职责原则就是指一个类或者模块应该有且只有一个改变的原因。bad case:IPhone类承担了协议管理(Dial、HangUp)、数据传送(Chat)。good case:里式替换原则定义:里氏代换原则(Liskov 
36684 19
设计模式(C++版)
|
存储 编译器 C语言
抽丝剥茧C语言(初阶 下)(下)
抽丝剥茧C语言(初阶 下)
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
带你简单了解Chatgpt背后的秘密:大语言模型所需要条件(数据算法算力)以及其当前阶段的缺点局限性
带你简单了解Chatgpt背后的秘密:大语言模型所需要条件(数据算法算力)以及其当前阶段的缺点局限性
24759 14
|
机器学习/深度学习 弹性计算 监控
重生之---我测阿里云U1实例(通用算力型)
阿里云产品全线降价的一力作,2023年4月阿里云推出新款通用算力型ECS云服务器Universal实例,该款服务器的真实表现如何?让我先测为敬!
36663 15
重生之---我测阿里云U1实例(通用算力型)
|
SQL 存储 弹性计算
Redis性能高30%,阿里云倚天ECS性能摸底和迁移实践
Redis在倚天ECS环境下与同规格的基于 x86 的 ECS 实例相比,Redis 部署在基于 Yitian 710 的 ECS 上可获得高达 30% 的吞吐量优势。成本方面基于倚天710的G8y实例售价比G7实例低23%,总性价比提高50%;按照相同算法,相对G8a,性价比为1.4倍左右。
|
存储 算法 Java
【分布式技术专题】「分布式技术架构」手把手教你如何开发一个属于自己的限流器RateLimiter功能服务
随着互联网的快速发展,越来越多的应用程序需要处理大量的请求。如果没有限制,这些请求可能会导致应用程序崩溃或变得不可用。因此,限流器是一种非常重要的技术,可以帮助应用程序控制请求的数量和速率,以保持稳定和可靠的运行。
29838 52

热门文章

最新文章

下一篇
开通oss服务