kafka

在分布式系统中,Kafka 能够承接千万级的并发量,主要得益于以下几个关键设计和特性:

  1. 页缓存技术 + 磁盘顺序写:Kafka 利用操作系统的页缓存(Page Cache)来实现文件写入,这相当于是在写内存而非直接写磁盘,大幅提升了写入性能。

  2. 零拷贝技术:Kafka 利用操作系统的零拷贝(Zero Copy)特性,减少了数据在内核空间和用户空间之间的复制,降低了 CPU 和内存的开销。

  3. 数据批量发送:Kafka 支持生产者和消费者批量发送和接收数据,减少了网络请求的次数和开销。

  4. 数据压缩:Kafka 支持多种压缩算法,如 gzip,snappy,lz4 等,可以有效地减少数据的大小和传输时间。

  5. 主题划分为多个分区:Kafka 将一个主题划分为多个分区,每个分区是一个有序的消息队列,分区之间可以并行地读写数据,提高了系统的并发能力。

  6. 分区副本机制:Kafka 为每个分区设置多个副本,分布在不同的代理节点上,保证了数据的冗余和一致性。其中一个副本被选为领导者(Leader),负责处理该分区的读写请求,其他副本为追随者(Follower),负责从领导者同步数据,并在领导者失效时进行故障转移。

  7. 高吞吐量和低延迟:Kafka 被设计为高吞吐量和低延迟的消息系统,能够处理大量消息,适用于高并发场景。

  8. 可扩展性:Kafka 支持水平扩展,可以通过增加更多的 Broker 来提升系统的处理能力。

  9. 实时处理:Kafka 支持实时数据流处理,适用于实时分析和监控场景。

这些特性共同作用,使得 Kafka 能够在分布式系统中处理大规模的实时数据流,实现高并发和高可用性。因此,Kafka 能够承接千万级的并发量,成为大数据处理和实时消息传递的理想选择。

================================================

Kafka 通过分区(Partition)来保证消息的顺序性。在 Kafka 中,每个分区都是一个有序的、不可变的消息序列,这个序列被称为提交日志(Commit Log)。以下是 Kafka 如何在分区中保证消息顺序的几个关键点:

  1. 消息顺序性:在 Kafka 中,消息是按照它们被发送到分区的顺序进行存储的。每个分区内部的消息是有序的,这意味着在同一个分区中,消息会按照它们被生产者发送的顺序被消费者消费。

  2. 偏移量(Offset):Kafka 为分区中的每条消息分配一个唯一的序列号,称为偏移量。偏移量是一个递增的整数,用于标识消息在分区中的位置。消费者通过跟踪偏移量来确定它们在消息流中的位置。

  3. 生产者发送顺序:当生产者发送消息到 Kafka 时,如果指定了分区键(Partition Key),Kafka 会根据这个键将消息发送到同一个分区,并且保持这些消息的发送顺序。如果没有指定分区键,Kafka 会轮询分区,这种情况下不能保证消息的全局顺序性,但可以保证同一个键的消息发送到同一个分区,并且在这个分区内保持顺序。

  4. 消费者消费顺序:消费者从分区中读取消息时,会按照消息的偏移量顺序进行。消费者可以控制从哪个偏移量开始读取,但一旦开始,就会按照偏移量递增的顺序消费消息。

  5. 分区副本:Kafka 的每个分区都有多个副本,其中一个是领导者(Leader),负责处理所有的读写请求。其他副本是追随者(Follower),负责从领导者同步数据。这种设计确保了即使领导者发生故障,消息的顺序性也不会受到影响,因为新的领导者会从追随者中选举出来,并且追随者已经包含了所有的消息和它们的顺序。

  6. 消费者组:在 Kafka 中,消费者是按组(Consumer Group)组织的。同一个消费者组内的消费者不能消费同一个分区的消息,这样可以避免消息的重复处理。消费者组内的消费者可以并行地从不同的分区消费消息,但每个分区仍然保持消息的顺序性。

通过这些机制,Kafka 能够在每个分区内部保证消息的顺序性,这对于需要顺序处理消息的应用程序来说非常重要。

================================================

在分布式系统中,Kafka和RocketMQ都具有很好的扩展性,但它们在扩展性方面各有特点:

Kafka的扩展性特点:

  1. 水平扩展:Kafka通过增加Broker节点和分区来实现水平扩展,能够应对流量增长和数据规模的扩展。
  2. 动态分区扩展:Kafka支持动态增加分区的数量来分散负载,提高系统的吞吐能力。
  3. 高吞吐量:Kafka以其出色的I/O性能和分布式架构设计,能够实现极高的吞吐量,每秒数百万的消息处理能力。
  4. 日志压缩特性:Kafka支持消息的压缩存储,减少存储成本和网络带宽使用。
  5. 集群支持热扩展:Kafka集群支持热扩展,可以随时添加或删除节点,不影响现有业务的运行。

RocketMQ的扩展性特点:

  1. 灵活的可扩展性:RocketMQ天然支持集群,其核心组件都可以在没有单点故障的情况下进行水平扩展。
  2. 海量消息堆积能力:RocketMQ采用零拷贝原理实现了超大量消息的堆积能力,单机支持亿级消息堆积,并保持写入低延迟。
  3. 支持顺序消息:RocketMQ可以保持消息消费者按照消息的发送顺序对消息进行消费,支持全局有序和局部有序消息。
  4. 多种消息过滤方式:RocketMQ支持服务器端和消费端的消息过滤,减少不必要的消息传输,增加消息服务器的负担。
  5. 支持事务消息:RocketMQ支持事务消息,为分布式事务提供解决思路。
  6. 回溯消费:RocketMQ支持按照时间回溯消费,时间维度精确到毫秒,可以向前回溯,也可以向后回溯。

总结:

Kafka和RocketMQ都提供了强大的扩展性,

相关推荐
꧁薄暮꧂36 分钟前
kafka是如何做到高效读写
分布式·kafka
隔着天花板看星星42 分钟前
Kafka-创建topic源码
大数据·分布式·中间件·kafka
goTsHgo1 小时前
在Spark Streaming中简单实现实时用户画像系统
大数据·分布式·spark
PersistJiao2 小时前
Spark RDD(弹性分布式数据集)的深度理解
大数据·分布式·spark·rdd
斯普信专业组4 小时前
RabbitMQ实战启程:从配置到故障排查的实战处理(下)
网络·分布式·rabbitmq
Francek Chen4 小时前
【大数据技术基础 | 实验十一】Hive实验:新建Hive表
大数据·数据仓库·hive·hadoop·分布式
小小小妮子~6 小时前
掌握Git分布式版本控制工具:从基础到实践
分布式·git
橘子海全栈攻城狮6 小时前
【源码+文档+调试讲解】基于Hadoop实现的豆瓣电子图书推荐系统的设计与实现
大数据·数据库·hadoop·spring boot·分布式·后端
Qingniu017 小时前
【青牛科技】 GC1288:散热风扇领域中 LA6588 / 三洋的理想替代者
人工智能·分布式·科技·单片机·嵌入式硬件·电脑·散热风扇
呼啦啦啦啦啦啦啦啦11 小时前
【Rabbitmq篇】RabbitMQ⾼级特性----消息确认
分布式·rabbitmq