天天彩票官网分布式消息通信Kafka

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  婚外沉沦每条发送到 kafka 集群的消息都三个小多 多多类别。物理上来说,不同 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 却说算不算多个生产者向它发送消息,也却说算不算多 个消费者去消费其中的消息。

  每个 topic 还都后能 划分多个分区(每个 Topic 大慨三个小多 多多分区),同一 topic 下的不同分区含晒 的消息是不同的。

  每个消息在被上加到分区时,都是被分配三个小多 多 offset(偏移量),它是消息在此分区中的唯一编号,kafka 通过 offset 消息在分区内的顺序,offset 的顺序不跨分区,即 kafka 只在同三个小多 多分区内的消息有序。

  每第两根消息发送到 broker 时,会根据 partition 的规则选着存储到哪三个小多 多 partition。可能性 partition 规则设置合理,没法所有的消息会均匀的分布在不同的 partition 中, 没法 也很重类似于于数据库的分库分表的概念,把数据做了分片外理。

  在 kafka 中,第两根消息由 key、value 两偏离 构成,在发送第两根消息时,另一个人另一个人还都后能 指定你你这名 key,没法 producer 会根据 key 和 partition 机制来判断当前这条消息应该发送并存储到哪个 partition 中.

  可能性 Key 为 null,则会随机分配三个小多 多分区。你你这名随机是在你你这名参 数metadata.max.age.ms的时间范围内随机选着三个小多 多。

  对于你你这名时间段内,可能性 key 为 null,则只会发送到唯一的分区。该值默认状态下10 分钟更新一次。

  另外,为了提高消费端的消费能力,一般会通越多个 consumer 去消费同三个小多 多 topic ,也却说消费端的负载均衡机制,也却说另一个人另一个人接下来要了解的,在多个 partition 以 及多个 consumer 的状态下,消费者是何如消费消息的

  组内的所有消费者协调在一同来消费订阅主题的所有分区。当然每三个小多 多分区只有由同三个小多 多消费组内的 consumer 来消费,没法同三个小多 多 consumer group 里边的 consumer 是何如分配该消费哪个分区里的数据的呢?

  通过前面的案例演示,另一个人另一个人应该能猜到,同三个小多 多 group 中的消费者对于三个小多 多 topic 中的多个 partition,居于一定的分区分配策略.

  Range 策略是对每个主题而言的,首先对同三个小多 多主题里边的分区按照序号进行排序,并对消费者按照字母顺序进行 排序。

  在另一个人另一个人的例子里边,另一个人另一个人有 10 个分区,3 个消费者线,且除不尽,没法消费者线 可能性多消费一 个分区,好多好多 最后分区分配的结果看起来是没法 的:

  却说另一个人另一个人有 2 个主题(T1 和 T2),分别有 10 个分区,没法最后分区分配的结果看起来是没法 的:

  还都后能 看出,C1-0 消费者tcp连接比你这名消费者线 个 分区,这却说 Range strategy 的三个小多 多很明显的弊端

  轮询分区策略是把所有 partition 和所有 consumer tcp连接都列出来,但会 按照 hashcode 进行排序。最后通过轮询算法分配 partition 给消费tcp连接。可能性所有 consumer 实例的订阅是相同的,没法 partition 会均匀分布。

  而具体何如执行分区策略,却说前面提到过的有有一种内置的分区策略。而 kafka 对于分配策略这块,提供了可插拔的实现法律辦法 , 也却说说,除了你这名种生活之外,另一个人另一个人还还都后能 创建你这名人的分配机制。

  每个消费者都是向 coordinator 发送 syncgroup 请求,不 过只有 leader 节点会发送分配方案,你这名消费者却说打打酱油而已。

  前面在 partition 的完后 ,提到过 offset, 每个 topic还都后能 划分多个分区(每个 Topic 大慨三个小多 多多分区),同一 topic 下的不同分区含晒 的消息是不同的。

  每个消息在被上加到分区时,都是被分配三个小多 多 offset(称之为偏移量),它是消息在此分区中的唯一编号,kafka 通过 offset 消息 在分区内的顺序,offset 的顺序不跨分区,即 kafka 只在同三个小多 多分区内的消息是有序的

  对于应用层的消费来说, 每次消费三个小多 多消息但会 提交完后 ,会保存当前消费到的最近的三个小多 多 offset。没法 offset 保居于哪里?

  首先另一个人另一个人都要了解的是,kafka 是使用日志文件的法律辦法 来保存生产者和发送者的消息,每条消息都三个小多 多多 offset 值来表示它在分区中的偏移量。

  Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据,为了外理日志文件过大,Log 并都是直接对应在三个小多 多磁盘上的日志文件,却说对应磁盘上的三个小多 多目录, 你你这名目录的命名规则是

  了解到这里的完后 ,另一个人另一个人再结合前面讲的消息架构设计 策略, 就应该能明白消息发送到 broker 上,消息会保存到哪个分区中,但会 消费端应该消费那此分区的数据了。

  另一个人另一个人现在大偏离 企业仍然用的是机械底部形态的磁盘,可能性把消息以随机的法律辦法 写入到磁盘,没法磁盘首好难做的却说寻址,也却说定位到数据所在的物理地址,在磁盘上就要找到对应的柱面、磁头以及对应的扇区;你你这名过程相对内 存来说会消耗絮状时间,为了规避随机读写带来的时间消耗,kafka 采用顺序写的法律辦法 存储数据。

  即使是没法 ,但会 频繁的 I/O 操作仍然会造成磁盘的性能瓶颈,好多好多 kafka 还三个小多 多多性能策略

  消息从发送到落地保存,broker 的消息日志有有一种却说文件目录,每个文件都是二进制保存,生产者和消费者使用相同的格式来外理。在消费者获退还息时,服务器先从硬盘读取数据到内存,但会 把内存中的数据原封不动的通 过 socket 发送给消费者。

  你你这名过程涉及到 4 次上下文切换以及 4 次数据克隆好友,但会 有两次克隆好友操作是由 CPU 完成。但会 你你这名过程中,数据完整性没法进行变化,仅仅是从磁盘克隆好友到网卡缓冲区。

  通过“零拷贝”技术,还都后能 上加那此没必要的数据克隆好友操作, 一同也会减少上下文切换次数。现代的 unix 操作系统提供 三个小多 多优化的代码径,用于将数据从页缓存传输到 socket; 在 Linux 中,是通过 sendfile 系统调用来完成的。

  使用 sendfile,只都要一次拷贝就行,允许操作系统将数据直接从页缓存发送到网络上。好多好多 在你你这名优化的径中, 只有最后一步将数据拷贝到网卡缓存中是都要的返回搜狐,查看更多

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