Kafka 是其中之一。Apache Kafka 是一个开源的分布式事件流平台,可跨多台计算机读取、写入、存储和处理事件,并有发布和订阅事件流的特性。本文将研究 Kafka 从生产、存储到消费消息的详细过程。 ## Produce... producer 在确认一个请求发送完成之前需要收到的反馈信息。这个参数是为了保证发送请求的可靠性。acks = 0:producer 把消息发送到 broker 即视为成功,不等待 broker 反馈。该情况吞吐量最高,消息最易丢失acks ...
在面对众多的消息队列时,我们往往会陷入选择的困境:“消息队列那么多,该怎么选啊?Kafka 和 RabbitMQ 比较好用,用哪个更好呢?”想必大家也曾有过类似的疑问。对此本文将在接下来的内容中以 Kafka 和 RabbitMQ 为例分... 首先消息队列支持异步通信,发送方可以快速将消息放入队列中并立即返回,而不需要等待接收方的响应。这种异步通信模式可以减少请求等待,能让服务异步并行处理,提高系统的吞吐量和响应时间。上图以支付会员红包系统...
也就是偏移量(Offset)。在 Kafka 集群内,(Topic, Partition, Offset)这个三元组可以唯一定位一条消息。从用户的角度来看,有两个关键的角色:生产者(Producer)和消费者(Consumer)。生产者负责写消息到 Kafka;消费者负责读取消息。从架构上来看 Kafka 的架构非常简单,只有 Broker 组件负责所有的读写操作。在 Kafka 集群中,一个 Broker 节点会被选举为控制器(Controller)监管集群的状态,并负责处理相关问题,例如所有 Brok...
在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于 Flink 的 MQ-Hive 实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高。目前字节跳动中国区 MQ dump 例行任务数巨大,日均处理流量在 PB 量级。巨大的任务量和数据量对 MQ dump 的稳定性以及准确性带来了...
在面对众多的消息队列时,我们往往会陷入选择的困境:“消息队列那么多,该怎么选啊?Kafka 和 RabbitMQ 比较好用,用哪个更好呢?”想必大家也曾有过类似的疑问。对此本文将在接下来的内容中以 Kafka 和 RabbitMQ 为例分... 首先消息队列支持异步通信,发送方可以快速将消息放入队列中并立即返回,而不需要等待接收方的响应。这种异步通信模式可以减少请求等待,能让服务异步并行处理,提高系统的吞吐量和响应时间。上图以支付会员红包系统...
properties.put("auto.offset.reset", "earliest"); properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer"); properties.put("value.deserializer", "or... ad_event_v2:由广告监测相关服务处理后,unify后的原始数据; 3.1 Topic: behavior_event拆分后的普通事件,一条数据为一个事件,示例数据如下: launch/terminate事件示例:Plain { "user": { "user_unique_id":...
properties.put("auto.offset.reset", "earliest"); properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer"); properties.put("value.deserializer", "or... ad_event_v2:由广告监测相关服务处理后,unify后的原始数据; 3.1 Topic: behavior_event拆分后的普通事件,一条数据为一个事件,示例数据如下: launch/terminate事件示例:Plain { "user": { "user_unique_id"...
properties.put("auto.offset.reset", "earliest"); properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer"); properties.put("value.deserializer", "or... ad_event_v2:由广告监测相关服务处理后,unify后的原始数据; 3.1 Topic: behavior_event拆分后的普通事件,一条数据为一个事件,示例数据如下: launch/terminate事件示例:Plain { "user": { "user_unique_id":...
消息队列 Kafka版提供以下 Topic 和 Group 管理相关的常见问题供您参考。 FAQ 列表为什么 Group 列表中多了一些 Group? 为什么 Group 会被自动删除? 为什么无法删除 Group? 为什么看不到 Group 的消息堆积量,或堆积量为 0? 为什么消息的存储时间显示为 1970? 为什么消息在 Topic 分区中分布不均衡? 为什么 Group 的订阅关系显示为空? 为什么 Group 列表中多了一些 Group?通过消息队列 Kafka版控制台或 OpenAPI 查看指定实例的 G...
Upsert Kafka 连接器可以消费上游计算逻辑产生的 changelog 流。它会将 INSERT 或 UPDATE_AFTER 数据作为正常的 Kafka 消息写入,并将 DELETE 数据以 value 为空的 Kafka 消息写入,表示对应 key 的消息被删除。Flin... 表示不开启缓存。当 sink 收到很多相同 key 的更新,缓存将保留相同 key 的最后一条记录,因此 sink 缓存能帮助减少发往 Kafka topic 的数据量。 说明 如果需要开启缓存,则需要同时设置sink.buffer-flush.max-rows和...
本文介绍通过方案二将开源 Kafka 集群迁移到火山引擎消息队列 Kafka版的操作步骤。 注意事项业务迁移只迁移消息生产、消费链路和业务流量,并不会迁移 Kafka 旧集群上的消息数据。 创建 Kafka 实例、迁移消息收发链... 消息保留时长等参数配置等。关于 Group 配置迁移,您可以根据需求选择在控制台创建 Group 或在使用 SDK 的过程中按需创建 Group。 在原 Kafka 集群中收集 Topic 和 Group 的基本信息。其中,核心配置如下: 配置 说明...
背景信息基于产品定位与产品设计,Kafka 并非计算密集型产品,Kafka 实例的业务数据量主要体现在网络带宽占用与磁盘的吞吐,日常场景下无需关注 CPU 占用率。但是在实际生产环境中,往往存在多样化的使用场景,部分业务模型中 CPU 也会成为服务端的使用瓶颈。目前对于服务端 CPU 消耗比较大的主要场景有请求速率过快、客户端消息格式低于服务端版本。 请求速率过快Kafka 在客户端的设计实现中就已经考虑到请求速率过快的问题。 对于消...
本文介绍通过方案一将开源 Kafka 集群迁移到火山引擎消息队列 Kafka版的操作步骤。 注意事项业务迁移只迁移消息生产、消费链路和业务流量,并不会迁移 Kafka 旧集群上的消息数据。 创建Kafka实例、迁移消息收发链路... 消息保留时长等参数配置等。关于 Group 配置迁移,您可以根据需求选择在控制台创建 Group 或在使用 SDK 的过程中按需创建 Group。 在原 Kafka 集群中收集 Topic 和 Group 的基本信息。其中,核心配置如下: 配置 说明...