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搞懂分布式技术21:浅谈分布式消息技术 Kafka

时间:2019-12-26 03:21:15 出处:uu快3充值_uu快3回血_新平台

5kafka消息分组,通过comsumergroup实现主体订阅

主要应用场景是:日志采集系统和消息系统。

为了提高性能,每个Follower在接收到数据后就立马向Leader发送ACK,而非等到数据写入Log中。类式于于,对于类式于于commit的消息,Kafka必须保证它被存于多个Replica的内存中,而必须保证它们被持久化到磁盘中,也就必须完整保证异常指在后该条消息一定能被Consumer消费。

Consumer读消息也是从Leader读取,必须被commit过的消息才会暴露给Consumer。

Majority Vote的选举策略和ZooKeeper中的Zab选举是类式于的,实际上ZooKeeper内部并有无就实现了少数服从多数的选举策略。kafka中对于Partition的leader副本的选举采用了第并有无措施 :为Partition分配副本,指定一个多多 ZNode临下午英语 点,第一个多多 成功创建节点的副本日后Leader节点,类式于于副本会在类式于于ZNode节点上注册Watcher监听器,一旦Leader宕机,对应的临下午英语 点就会被自动删除,这时注册在该节点上的所有Follower都有收到监听器事件,它们都有尝试创建该节点,必须创建成功的那个follower才会成为Leader(ZooKeeper保证对于一个多多 节点只一个多多多 客户端能创建成功),类式于于follower继续重新注册监听事件。

Producer在发布消息到某个Partition时,先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader,类式于于无论该Topic的Replication Factor为几个,Producer只将该消息发送到该Partition的Leader。Leader会将该消息写入其本地Log。每个Follower都从Leader pull数据。类式于于措施 上,Follower存储的数据顺序与Leader保持一致。Follower在收到该消息并写入其Log后,向Leader发送ACK。一旦Leader收到了ISR中的所有Replica的ACK,该消息就被认为类式于于commit了,Leader将增加HW类式于于向Producer发送ACK。

segment中index与data file对应关系物理型态如下:

at most once:最多一次,类式于于和JMS中"非持久化"消息类式于,发送一次,无论成败,将不必重发。消费者fetch消息,类式于于保存offset,类式于于防止消息;当client保存offset日后,类式于于在消息防止过程中突然出現了异常,原应次要消息未能继续防止。没得此后"未防止"的消息将必须被fetch到,这日后"at most once"。

二是Follower不能 不能及时将Leader的消息克隆过来,必须“落后很多”。

消费者(读取数据)

以时间复杂性度为O(1)的措施 提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据不能保证常数时间的访问性能。

高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上不能做到单机支持每秒5000K条消息的传输。

Kafka Replication的数据流如下图所示:

顺序写入

为了更好的做负载均衡,Kafka尽量将所有的Partition均匀分配到整个集群上。

同時 支持离线数据防止和实时数据防止。

浅谈分布式事务

http://zqhxuyuan.github.io/2016/02/23/2016-02-23-Kafka-Controller

3kafka的消息存储格式:topic和parition

「 浅谈大规模分布式系统中类式于于技术点」系列文章:

试想一下,一个多多 Web Server传送一个多多 静态文件,怎么优化?答案是zero copy。传统模式下人们都都人们都都人们都都从硬盘读取一个多多 文件是从前的。

实际上,Kafka把所有的消息都存放在一个多多 一个多多 的文件中,当消费者不能 数据的日后Kafka直接把“文件”发送给消费者。当不必能 把整个文件发出去的日后,Kafka通过调用Zero Copy的sendfile类式于于函数,类式于于函数包括:

Kafka专用术语:

Segment:partition物理上由多个segment组成。

Reference

对于Kafka而言,定义一个多多 Broker有无“活着”所含一个多多 条件:

其中以索引文件中元数据3,497为例,依次在数据文件中表示第好几个 message(在全局partiton表示第36877一个多多 message),以及该消息的物理偏移地址为497。

Leader选举本质上是一个多多 分布式锁,有并有无措施 实现基于ZooKeeper的分布式锁:

Leader会跟踪与其保持同步的Replica列表,该列表称为ISR(即in-sync Replica)。类式于于一个多多 Follower宕机,类式于于落后很多,Leader将把它从ISR中移除。这里所描述的“落后很多”指Follower克隆的消息落后于Leader后的条数超过预定值类式于于Follower超过一定时间未向Leader发送fetch请求。

http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-2

节点名称唯一性:多个客户端创建一个多多 节点,必须成功创建节点的客户端不能获得锁

http://www.cnblogs.com/liuming1992/p/6425007.html

in_fd作为输入文件句柄

Kafka只防止fail/recover,第十根消息必须被ISR里的所有Follower都从Leader克隆过去才会被认为已提交。从前就防止了次要数据被写进了Leader,还没来得及被任何Follower克隆就宕机了,而造成数据丢失(Consumer无法消费类式于于数据)。而对于Producer而言,它还不能选则有无等待消息commit。类式于于机制确保了因此ISR一个多多多 或以上的Follower,第十根被commit的消息就不必丢失。

1) 数据同步

https://tech.meituan.com/kafka-fs-design-theory.html

通过mmap,进程像读写硬盘一样读写内存(当然是虚拟机内存)。使用类式于于措施 还不能获取很大的I/O提升,省去了用户空间到内核空间克隆的开销(调用文件的read会把数据先放在内核空间的内存中,类式于于再克隆到用户空间的内存中。)

每条消息都被append到该Partition中,属于顺序写磁盘,类式于于带宽非常高。

即便是顺序写入硬盘,硬盘的访问带宽还是不类式于于追上内存。很多Kafka的数据并都有实时的写入硬盘,它充分利用了现代操作系统分页存储来利用内存提高I/O带宽。

作为一个多多 消息系统,Kafka遵循了传统的措施 ,选则由Producer向broker push消息并由Consumer从broker pull消息。



http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/51374862

Push vs. Pull

Kafka数据传输的事务特点

http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka高度解析

上图中索引文件存储絮状元数据,数据文件存储絮状消息,索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。

Consumer Group:每个Consumer属于一个多多 特定的Consumer Group。

3) 同步策略

对于传统的message queue而言,一般会删除类式于于被消费的消息,而Kafka是不必删除数据的,它会把所有的数据都保留下来,每个消费者(Consumer)对每个Topic都一个多多多 offset用来表示读取到了第几个数据。

segment文件命名规则:partion全局的第一个多多 segment从0日后日后刚开始 英语 ,后续每个segment文件名为上一个多多 segment文件最后第十根消息的offset值。数值最大为64位long大小,19位数字字符长度,没得数字用0填充。

了解到segment data file由类式于于message组成,下面完整说明message物理型态如下:

支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同時 保证每个partition内的消息顺序传输。

每个partion(目录)最少 一个多多 巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等,类式于于型态方便old segment file快速被删除。

6push和pull的区别,顺序写入和消息读取,零拷贝机制

1基本介绍和架构概览

push模式先要适应消费带宽不同的消费者,类式于于消息发送带宽是由broker决定的。push模式的目标是尽类式于于以最快带宽传递消息,类式于于从前很容易造成Consumer来不及防止消息,典型的表现日后拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则还不能根据Consumer的消费能力以适当的带宽消费消息。

Kafak顺序写入与数据读取

segment file组成:由2大次要组成,分别为index file和data file,此一个多多 文件一一对应,成对突然出現,后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件.

将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上,类式于于Partition的第一个多多 Replica指在于类式于于分配的Broker上,类式于于会作为partition的优先副本

Topic:一类消息,Kafka集群不能同時 负责多个topic的采集。

Kafka消息分组,消息消费原理

这是Kafka用来实现一个多多 Topic消息的广播(发给所有的Consumer)和单播(发给某一个多多 Consumer)的手段。一个多多 Topic还不能对应多个Consumer Group。类式于于不能 实现广播,因此每个Consumer一个多多多 独立的Group就还不能了。要实现单播因此所有的Consumer在同一个多多 Group里。用Consumer Group还还不能将Consumer进行自由的分组而不必能 多次发送消息到不同的Topic。

Consumer:消息消费者,向Kafka broker读归还息的客户端。

每个partiton只不能 支持顺序读写就行了,segment文件生命周期由服务端配置参数决定。

Producer:负责发布消息到Kafka broker。

从前做的好处日可以快速删除无用文件,有效提高磁盘利用率。

一是它不能 维护与ZooKeeper的session(类式于于通过ZooKeeper的Heartbeat机制来实现)。

引入Replication日后,同一个多多 Partition类式于于会有多个Replica,而这时不能 在类式于于Replication之间选出一个多多 Leader,Producer和Consumer只与类式于于Leader交互,其它Replica作为Follower从Leader中克隆数据。

https://toutiao.io/posts/5008935/app_preview

在Kafka文件存储中,同一个多多 topic下有多个不同partition,每个partition为一个多多 目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个多多 partiton序号从0日后日后刚开始 英语 ,序号最大值为partitions数量减1。

Kafka主要设计目标如下:

at least once:消息最少 发送一次,类式于于消息未能接受成功,类式于于会重发,直到接收成功。消费者fetch消息,类式于于防止消息,类式于于保存offset。类式于于消息防止成功日后,类式于于在保存offset阶段zookeeper异常原应保存操作未能执行成功,这就原应接下来再次fetch时类式于于获得上次类式于于防止过的消息,这日后"at least once",原应offset没得及时的提交给zookeeper,zookeeper恢复正常还是日后offset情況。

2) 副本放置策略

4副本(replication)策略:主从broker部署和partition备份,以及选主机制

Kafka的设计原理分析

size_t表示读取几个个

假设集群一共一个多多多 brokers,一个多多 topic一个多多多 partition,每个Partition有好几个 副本。下图是每个Broker上的副本分配情況。

临时顺序节点:所有客户端在某个目录下创建买车人的临时顺序节点,必须序号最小的才获得锁

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Kafka的基本介绍

一个多多 典型的kafka集群中所含若干producer,若干broker,若干consumer,以及一个多多 Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举leader,以及在consumer group指在变化时进行rebalance。producer使用push模式将消息发布到broker,consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。  

Kafka分配Replica的算法如下:

生产者(producer)是负责向Kafka提交数据的,Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中,它绝对不必丢失数据。为了优化写入带宽Kafak采用了一个多多 技术,顺序写入和MMFile。

Kafka消息存储格式

off_t表示in_fd的偏移(从哪里日后日后刚开始 英语 读取)

先克隆到内核空间(read是系统调用,放在了DMA,很多用内核空间),类式于于克隆到用户空间(1、2);从用户空间重新克隆到内核空间(你用的socket是系统调用,很多它都有买车人的内核空间),最后发送给网卡(3、4)。

kafka在0.8版本前没得提供Partition的Replication机制,一旦Broker宕机,其上的所有Partition就都无法提供服务,而Partition又没得备份数据,数据的可用性就大大降低了。很多0.8后提供了Replication机制来保证Broker的failover。

本文主要介绍了这几个要内容:

https://my.oschina.net/silence88/blog/856195



out_fd作为输出(一般及时socket的句柄)

将所有存活的N个Brokers和待分配的Partition排序

Zero Copy中直接从内核空间(DMA的)到内核空间(Socket的),类式于于发送网卡。类式于于技术非常普遍,Nginx也是用的类式于于技术。

类式于于硬盘是机械型态,每次读写都有寻址,写入,其中寻址是一个多多 “机械动作”,它是最耗时的。很多硬盘最“讨厌”随机I/O,最喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的带宽,Kafka日后使用顺序I/O。

副本(replication)策略

将第i个Partition的第j个Replica分配到第((i + j) mod n)个Broker上

exactly once:消息只会发送一次。kafka中并没得严格的去实现(基于2阶段提交),人们都都人们都都人们都都认为类式于于策略在kafka中是没得必要的。

同一Topic的第十根消息必须被同一个多多 Consumer Group内的一个多多 Consumer消费,但多个Consumer Group可同時 消费类式于于消息。

Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个多多 分布式、分区的、多副本的、多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也还不能当做MQ系统),常见还不能用于web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。

浅谈分布式服务协调技术 Zookeeper

Topic & Partition

一个多多 topic还不能认为一个多多 一类消息,每个topic将被分成多个partition,每个partition在存储层面是append log文件。

通常情況下"at-least-once"是人们都都人们都都人们都都首选。

Broker:消息里面件防止结点,一个多多 Kafka节点日后一个多多 broker,多个broker还不能组成一个多多 Kafka集群。

4) leader选举

Partition:topic物理上的分组,一个多多 topic还不能分为多个partition,每个partition是一个多多 有序的队列。

2kafka事务传输的特点

参数说明:

对于Kafka而言,pull模式更最少 。pull模式可复杂性broker的设计,Consumer可自主控制消费消息的带宽,同時 Consumer还不能买车人控制消费措施 ——即可批量消费也可逐条消费,同時 还能选则不同的提交措施 从而实现不同的传输语义。

Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本(replication)策略。

在Linux Kernal 2.2日后突然出現了并有无叫做“零拷贝(zero-copy)”系统调用机制,日后跳过“用户缓冲区”的拷贝,建立一个多多 磁盘空间和内存空间的直接映射,数据不再克隆到“用户态缓冲区”系统上下文切换减少2次,还不能提升一倍性能。

offset:每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成,类式于于消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都一个多多多 连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识第十根消息。

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