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1、Kafka概述Kafka起初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的一个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统，现已被捐献给Apache基金会。目前Kafka已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用，主要

ubuntu22.04美化、办公、开发工具安装一、安装效果ubuntu22.04越来越像mac，通过美化，几乎就是mac界面，适用于有一定的Linux系统操作经验以及爱折腾的小伙伴进行安装。1、效果展示2、下载地址Ubuntu镜像及软件下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/

历史原因，公司存在多个MQ同时使用的问题，我们中间件团队在去年下半年开始支持对Kafka和Rabbit能力的进行封装，初步能够完全支撑业务团队使用。鉴于在之前已经基本完全实施Kafka管控平台、以及Kafka集群迁移管控，我们基本可以认为团队对于Kafka的把控能力初具规模。因此，考虑到以下几点原因

前言Kafka一开始是LinkedIn这家公司研发的技术，它是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，现在已成为大多数公司使用的技术，我们公司也不例外。那么你对kafka的了解有多少呢?那么本文就带你过一过kafka中的一些关键要点。为什么我们需要Kafka？订单发生时通知其他服务在我们深入研究之前，

哈喽，大家好，我是指北君。最近线上服务运行比较缓慢，老大提出让我进行JVM优化。GC的内容很多，也不可能一时间全部都掌握，今天就要看看G1的一些知识，还有调优时可调整的参数。1.G1简介G1的全称为GarbageFirstGarbageCollector,是一款内置在HotSpotJVM中的服务端垃

作者|葛贤亮，单位：中国移动智慧家庭运营中心​Labs导读近年来，互联网技术发展迅猛，各行各业的信息量急剧膨胀。随着云计算和算力网络时代的到来，消息中间件在国内许多行业的关键应用中越来越受到重视。在高并发分布式场景下，合理地利用消息中间件往往能起到突破性能瓶颈与化繁为简的效果。前期分别从“作用”与“

Kafka的消息发送与消息消费与分区关联密切，我们从这篇文章开始讲点学习分区相关的知识，本篇文章将重点介绍分区内部的工作机制，即分区状态机运转机制。1、Kafka分区状态Kafka内部分区的运转机制具体实现为PartitionStateMachine，从这个类的注释上来看可以得知Kafka分区的状态

1、背景最近在折腾Kafka日志集群，由于公司部署的应用不断增加，日志采集程序将采集到的日志发送到Kafka集群时出现了较大延迟，总的TPS始终上不去，为了不影响业务团队通过日志排查问题，采取了先解决问题，再排查的做法，对Kafka集群进行扩容，但扩容后尴尬的是新增加的5台机器中，有两台机器的消费发

​01引言对大部分用户来说，为Flink算子配置合适的并行度并不是一件容易的事。对于批作业，小的并行度会导致作业运行时间长，故障恢复慢，而不必要的大并行度会导致资源浪费，任务部署和数据shuffle开销也会变大。为了控制批作业的执行时长，算子的并行度应该和其需要处理的数据量成正比。用户需要通过预估算

1.引入微服务架构想必大家都是有所耳闻。简单来说，微服务架构就是把传统的一个单体应用以一套"小服务"的方式进行开发，这些"小服务"可以运行在不同机器上，它们在自己的进程中运行，"小服务"之间可以通过像是HTTPAPI这样的轻量级的机制进行通信,这些"小服务"紧紧围绕项目的业务需求开发，同时，它们是以

总则:首先收集尽可能多的垃圾(GarbageFirst)一定程度上，可以理解为是CMS在全局不分区的一种改进。G1并不会等内存耗尽(串行、并行)或者快耗尽(CMS)的时候开始垃圾收集，而是在内部采用了启发式算法，在老年代找出具有高收集收益的分区进行收集。特点:并发与并行：G1能充分的利用多CPU，多

前几天有个群友问我:kafka如何修改优先副本?他们有个需求是,想指定某个分区中的其中一个副本为Leader在这里插入图片描述需求分析对于这么一个问题,在我们生产环境还是挺常见的,经常有需要修改某个Topic中某分区的Leader比如topic1-0这个分区有3个副本[0,1,2],按照「优先副本」

 本文转载自微信公众号「零零后程序员小三」，作者003。转载本文请联系零零后程序员小三公众号。什么是KafkaKafka是最初由Linkedin公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目，也是一个开源【分布式流处理平台】，由Scala和Java编写，

大家好，我是冰河~~最近，有些读者去头条二面，被面试官问了一个关于Kafka的问题：多个Kafka消费者如何同时消费相同Topic下的相同Partition的数据?看似一个简单的问题，竟然把这位读者问懵了!今天，我们就一起来说说这个面试题，好了，开始今天的主题。题目分析首先，要明确面试官的问题：多个

在过去的几年里，软件架构领域发生了巨大的变化。人们不再认为所有的系统都应该共享一个数据库。图片来自Pexels微服务、事件驱动架构和CQRS(命令查询的责任分离CommandQueryResponsibilitySegregation)是构建当代业务应用程序的主要工具。除此以外，物联网、移动设备和可

  事件源，最终一致性，微服务，CQRS等等，这些越多越多的概念被现代开发者所熟悉。从细粒度的服务组装到复杂的以业务为中心的应用架构，这其中最重要的一块就是以中间件为基础的业务脱藕。本文我们介绍中间件基础构建块——事务流。其主导者是ApacheKafka，事实上的事务流平台标准，

 MQ(消息队列)是跨进程通信的方式之一，可理解为异步rpc，上游系统对调用结果的态度往往是重要不紧急。使用消息队列有以下好处：业务解耦、流量削峰、灵活扩展。接下来介绍消息中间件Kafka。Kafka是什么?Kafka是一个分布式的消息引擎。具有以下特征能够发布和订阅消息流(类似于消息队列

 数据的复制是冗余的过程,冗余会增加可用性,并且可以有效均衡读取负载。而数据的分区是一个整体转换为局部的过程,这种拆解就像你拥有大量图书,但你的书架放不下,所以需要再加几个书架存储是一个道理。将整体拆分,局部存储在多个较小空间内。这种思想映射到计算机上也是一样的,当数据量过大,单个存储节点

Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流(ActivityStream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础。图片来自Pexels现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。活动流数据是几乎所有站点在对其网站使用情况做报表时都要

【51CTO.com原创稿件】ApacheKafka是一款流行的分布式数据流平台，它已经广泛地被诸如NewRelic(数据智能平台)、Uber、Square(移动支付公司)等大型公司用来构建可扩展的、高吞吐量的、且高可靠的实时数据流系统。例如，在NewRelic的生产环境中，Kafka群集每秒能够处