Kafka(一)

一:简介

解决高吞吐量项目的需求

是一款为大数据而生的消息中间件,具有百亿级tps的吞吐量,在数据采集、传输、存储的过程中发挥着作用

二:为什么要使用消息队列

一个普通访问量的接口和一个大并发的接口,它们背后的设计逻辑是不同的

同步的通信方式:

-系统开销(响应时间)较大

-在同步的过程中要保证每个服务都顺利执行完,整个链路才执行完,因为网络等问题,整个链路成功执行的成功率会受影响

同步的通信方式存在性能和稳定性的问题

异步的通信方式:

-明显提升系统的吞吐量

-即使有服务失败,也可以通过分布式事务解决方案来保证最终的成功

相对于同步的通信方式,异步,可以让上游快速成功,极大提高系统的吞吐量。在分布式系统中,通过下游多个服务的分布式事务的保障,也能保障业务执行之后的最终一致性

消息队列解决的就是通信的问题

三、消息队列的流派

消息队列的中间件选型有很多种:

  • rabbitMQ:内部的可玩性(功能性)是非常强的

  • rocketMQ: 阿里内部一个大神,根据kafka的内部执行原理,手写的一个消息队列中间 件。性能是与Kafka相比肩,除此之外,在功能上封装了更多的功能。

  • kafka:全球消息处理性能最快的一款MQ

  • zeroMQ

它们之间的区别

1. 有broker

重topic:Kafka、RocketMQ、ActiveMQ 整个broker,依据topic来进行消息的中转。在重topic的消息队列里必然需要topic的存在

轻topic:RabbitMQ topic只是一种中转模式。

2.无broker

在生产者和消费者之间没有使用broker,例如zeroMQ,直接使用socket进行通信。

相关推荐
jyOverQ3 小时前
RabbitMQ 消息积压怎么办?Prefetch、消费者并发与扩容
分布式·后端·rabbitmq
爱浦路 IPLOOK13 小时前
矿山无人化作业5G专网方案:企业专网核心网络选型分析
网络·分布式·科技·5g·信息与通信
实战派K8S&DB15 小时前
如何在内网配置 TiDB 数据库 Agent
数据库·人工智能·分布式·tidb
实战派K8S&DB15 小时前
《基于 Dify + FastAPI + PyTiDB 搭建大模型驱动的 TiDB 智能运维 Agent》
运维·数据库·分布式·云原生·tidb·fastapi
小白羊丨16 小时前
Kafka任务重试、退避与失败恢复怎么做?
分布式·kafka
yoguo-21017 小时前
TongWeb7控制台部署应用时,应用包大小限制
中间件·tongweb
jyOverQ21 小时前
RabbitMQ 延迟消息怎么实现?TTL 与死信队列
分布式·后端·rabbitmq·ruby
zcmodeltech1 天前
工程车模型多车型动作控制系统设计与实现方案——基于STM32与Modbus RTU的挖掘机、装载机、自卸车、起重机、电力工程车全场景控制方案,服务范围覆盖全国
分布式·stm32·单片机·嵌入式硬件·交互
__zRainy__1 天前
Node系列 · Express:cors 中间件
中间件·express
StevenSurpass1 天前
智能工厂场景:FastPrintAgent 分布式打印中间件落地应用方案
分布式·mqtt·http·中间件·打印·fastreport