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KAFKA:实现每秒百万级消息高速写入的秘诀
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更新于2024-08-05
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"Kafka是一种分布式发布-订阅消息系统,特别强调高吞吐率和性能。它在大数据处理中发挥着关键作用,特别是在实时数据管道和流应用中。本文重点探讨了Kafka如何实现每秒处理百万级甚至更高的消息发布速度,尤其是在廉价硬件环境下。 首先,Kafka的高效写入策略是其快速性能的关键。通过提供生产端API,用户可以选择将消息写入单个主题的单个分区(顺序保证)或多个分区(并行处理,但不保证顺序)。每个分区作为独立的数据队列,使用顺序追加的方式存储消息,确保消息内容的唯一标识(偏移量offset)和数据一致性。这种方式避免了随机写入磁盘的性能瓶颈,因为机械硬盘的随机写入速度远低于顺序写入。 其次,Kafka利用多分区的优势,使得并发读写成为可能。这不仅加快了整体的数据处理速度,而且有助于数据的均衡分布,即使在部分节点故障时,整个集群的恢复也能保持高效,因为其他节点可以继续处理消息。 此外,Kafka设计的幂等性(idempotency)也对性能有所贡献。即发送消息多次不会改变已有结果,这样在客户端出现异常时,可以重试而不会造成数据冲突,进一步提高了系统的可用性和可靠性。 最后,Kafka还支持消息持久化存储,即使在服务器重启或故障后,仍然能够保证数据不丢失,这对于数据完整性至关重要。尽管如此,为了优化性能,Kafka允许调整消息的过期策略,以便在不影响实时处理的前提下,管理存储空间。 总结来说,Kafka通过顺序写入、多分区、幂等性和持久化存储等机制,实现了在高并发和低成本硬件环境下的高吞吐量,使其成为现代数据处理不可或缺的一部分。"
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转 KAFKA:如何做到1秒发布百万级
条消息
出处:
http://rdcqii.hundsun.com/portal/article/709.html
KAFKA是分布式发布-订阅消息系统,是⼀个分布式的,可划分的,冗余备
份的持久性的⽇志服务。它主要⽤于处理活跃的流式数据。
现在被⼴泛地应⽤于构建实时数据管道和流应⽤的场景中,具有横向扩展,
容错,快等优点,并已经运⾏在众多⼤中型公司的⽣产环境中,成功应⽤于
⼤数据领域,本⽂分享⼀下我所了解的KAFKA。
1 KAFKA⾼吞吐率性能揭秘
KAFKA的第⼀个突出特定就是“快”,⽽且是那种变态的“快”,在普通廉价的
虚拟机器上,⽐如⼀般SAS盘做的虚拟机上,据LINDEDIN统计,最新的数
据是每天利⽤KAFKA处理的消息超过1万亿条,在峰值时每秒钟会发布超过
百万条消息,就算是在内存和CPU都不⾼的情况下,Kafka的速度最⾼可以
达到每秒⼗万条数据,并且还能持久化存储。
作为消息队列,要承接读跟写两块的功能,⾸先是写,就是消息⽇志写⼊
KAFKA,那么,KAFKA在“写”上是怎么做到写变态快呢?
1.1 KAFKA让代码飞起来之写得快
⾸先,可以使⽤KAFKA提供的⽣产端API发布消息到1个或多个Topic(主
题)的⼀个(保证数据的顺序)或者多个分区(并⾏处理,但不⼀定保证数
据顺序)。Topic可以简单理解成⼀个数据类别,是⽤来区分不同数据的。
KAFKA维护⼀个Topic中的分区log,以顺序追加的⽅式向各个分区中写⼊消
息,每个分区都是不可变的消息队列。分区中的消息都是以k-v形式存在。
▪ k表⽰offset,称之为偏移量,⼀个64位整型的唯⼀标识,offset代表了Topic
分区中所有消息流中该消息的起始字节位置。
▪ v就是实际的消息内容,每个分区中的每个offset都是唯⼀存在的,所有分
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