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消息队列的过去、现在和未来

从 1983 年开始，消息系统经历了不同历史时期的历练与打磨，它们的使用方式、功能特性、产品形态、应用场景都发生了非常大的变化。...Kafka 读取数据也是顺序读取，而由于操作系统有 Page Cache 机制的原因，顺序读磁盘也可以获得接近读内存的性能。...当 Kafka 设置了几百个 Topic 后，由于其特有的存储模型，每个 Broker 节点会创建数百个文件，而众多的文件在被读取时，部分数据会被加载到操作系统的 Page Cache 中，使用过多的...从测试可见，最上面第一组数据，使用的是 Kafka 开启消费，每条消息大小为 2048 字节。Topic 数量不断增加，当到 256 Topic 之后，其吞吐急剧下降。...第四个问题目前主流的消息队列在提供负载均衡时大多采用了 Reblance 的机制，每当有使用消息队列的消费者加入到集群或者从集群离开时，都会触发消息队列 Reblance。

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「企业事件枢纽」Apache Kafka支持ACID事务吗？

我花了很多时间来解释消息队列和事件流系统之间的区别。消息队列系统(如IBM MQ)和事件流系统(如Apache Kafka)之间的最大区别在于流历史的概念。...最基本的例子是这样的: 开始事务 使用主题T1中的消息 向主题T2生成消息 提交事务 它只是将消息从主题T1移动到主题T2。...在事务期间，消息传递操作的效果不是永久性的，但是当它提交时，它们都变成永久性的。如果事务失败，操作都将撤消。 一个更复杂的示例涉及两个不同的资源管理器，我将使用消息传递系统和关系数据库进行演示。...第一个涉及源数据库和消息传递系统的事务如下: 开始事务 从源数据库中读取行 生成包含主题T的行数据的消息 从源数据库中删除行 提交事务 然后，涉及目标数据库和消息传递系统的第二个事务如下: 开始事务 使用包含主题...IBM MQ可以轻松实现这两个示例。Apache Kafka只能轻松地完成第一个任务。

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    MQ消息队列篇：三大MQ产品的必备面试种子题

    虽然消息队列(MQ)本身可以保证局部的消息顺序，但并不能保证全局的消息顺序。这是因为在实际的系统中，为了提高可用性，通常会使用多个队列来存储消息，而无法将同一个业务的消息全部放入同一个队列中。...在消息消费过程中，RocketMQ同样使用DirectByteBuffer作为消息缓冲区，并使用FileChannel将磁盘文件中的数据直接读取到DirectByteBuffer中，而无需将数据从内核缓冲区复制到用户空间...通过使用DirectByteBuffer和FileChannel，RocketMQ实现了零拷贝，从而提高了消息发送和消费的效率和性能。在读取和写入消息时，Kafka利用零拷贝技术来提高性能。...通过使用mmap，Kafka可以避免将数据从磁盘读取到内核缓冲区，而是直接将文件映射到内存中，从而实现快速的数据读取和写入。...为了确保MQ的高可用性，可以设计MQ的高可用集群，保证系统在面对故障时能够自动切换，提供持续稳定的服务。在多消费者情况下，需要考虑如何从队列中获取消息，并进行消费。

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    Apache Kafka - 构建数据管道 Kafka Connect

    比如说，你有一个网站，你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析，那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。 Kafka Connect 的使用非常简单。...---- 主要概念 当使用Kafka Connect来协调数据流时，以下是一些重要的概念： Connector Connector是一种高级抽象，用于协调数据流。...它描述了如何从数据源中读取数据，并将其传输到Kafka集群中的特定主题或如何从Kafka集群中的特定主题读取数据，并将其写入数据存储或其他目标系统中。...Message queues连接器：用于从消息队列（如ActiveMQ、IBM MQ和RabbitMQ）中读取数据，并将其写入Kafka集群中的指定主题，或从Kafka集群中的指定主题读取数据，并将其写入消息队列中...当连接器无法处理某个消息时，它可以将该消息发送到Dead Letter Queue中，以供稍后检查和处理。 Dead Letter Queue通常是一个特殊的主题，用于存储连接器无法处理的消息。

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    Kafka详细设计及其生态系统

    为了扩展以满足LinkedIn Kafka的需求，它支持分布式，分片和负载均衡。实现扩展需要启发的Kafka分区和消费者模型。Kafka使用分区，分布式，提交日志来对写入和读取进行扩展或缩放。...MOM是面向消息的中间件;就像IBM MQSeries，JMS，ActiveMQ和RabbitMQ等MOM一样，Kafka通过复制和Leader选举对节点故障进行容错。...像Cassandra表一样，Kafka日志是只写结构，意思是数据追加到日志末尾。当使用HDD时，操作系统可进行快速的、可预测的和优化的顺序读写。使用HDD，顺序磁盘存取比随机存储器和SSD更快。...由于Kafka磁盘使用往往会执行顺序读取，因此操作系统预读缓存令人印象深刻。 Cassandra，Netty和Varnish使用类似的技术。...Kafka Broker平均分享分区领导权。消费者只能从领导者那里读取。生产者只能写给领导者。 追随者上的主题日志分区与领导者的日志保持同步，ISR是领导者的精确副本减去正在运行中所需要复制的记录。

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    消息中间件基础知识-从RabbitMQ、RocketMQ、Kafka到Pulsar

    本文梳理笔者的MQ知识，从消息中间件的基础知识讲起，在有了基础知识后，对市面上各主流的消息中间件进行详细的解析，包括 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、Pulsar，最后再横向对比这几款主流的消息中间件...到90年代 IBM、Oracle、Microsoft 纷纷推出自家的MQ，但都是收费且闭源的产品，主要面向高端的企业用户，这些MQ一般都采用高端硬件，软硬件一体机交付，需要采购专门的维护服务，MQ本身的架构是单机的架构...MQ的使用门槛也随之降低，越来越多系统融入了MQ作为基础能力。...有了自动切换 Consumer 这种机制，当一个 Master 角色的机器出现故障后，Consumer 仍然可以从 Slave 读取消息，不影响 Consumer 读取消息，这就实现了读的高可用。...其他服务器运行 Kafka Connect以事件流的形式持续导入和导出数据，以将 Kafka 与您现有的系统（例如关系数据库以及其他 Kafka 集群）集成。

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    RocketMQ 设计原理与最佳实践

    三、 Rocketmq如何支持分布式事务消息 场景 A（存在DB操作）、B（存在DB操作）两方需要保证分布式事务一致性，通过引入中间层MQ， A和MQ保持事务一致性（异常情况下通过MQ反查A接口实现check...「Producer」：消息生产者，向Broker发送消息的客户端 「Consumer」：消息消费者，从Broker读取消息的客户端 「Broker」：消息中间的处理节点，这里和kafka不同，kafka...所以如果Topic很多的时候Kafka虽然写文件是顺序写，但实际上文件过多，会造成磁盘IO竞争非常激烈。 「那RocketMQ为什么在多Topic的情况下，依然还能很好的保持较多的吞吐量呢？」...「读取消息」 Kafka中每个Partition都会是一个单独的文件，所以当消费某个消息的时候，会很好的出现顺序读，我们知道OS从物理磁盘上访问读取文件的同时，会顺序对其他相邻块的数据文件进行预读取，将数据放入...PageCache，所以Kafka的读取消息性能比较好。

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    分布式消息队列

    这种模式在早期单机多进程模式中比较常见， 比如 IO 进程把收到的网络请求存入本机 MQ，任务处理进程从本机 MQ 中读取任务并进行处理。...以 Redis 为例， 可以使用 Redis 自带的 list 实现。Redis list 使用 lpush 命令，从队列左边插入数据；使用 rpop 命令，从队列右边取出数据。...页缓存 即使是顺序存取，但是频繁的 I/O 操作仍然会造成磁盘的性能瓶颈，所以 kafka 使用了页缓存和零拷贝技术。...被修改过后的页也就变成了脏页， 操作系统会在合适的时间把脏页中的数据写入磁盘， 以保持数据的 一 致性。 Kafka 中大量使用了页缓存， 这是 Kafka 实现高吞吐的重要因素之 一 。...Leader 会将该消息写入其本地 Log。 每个 Follower 都从 Leader pull 数据。这种方式上，Follower 存储的数据顺序与 Leader 保持一致。

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    深入解析分布式消息队列设计精髓

    这种模式在早期单机多进程模式中比较常见， 比如 IO 进程把收到的网络请求存入本机 MQ，任务处理进程从本机 MQ 中读取任务并进行处理。...以 Redis 为例， 可以使用 Redis 自带的 list 实现。Redis list 使用 lpush 命令，从队列左边插入数据；使用 rpop 命令，从队列右边取出数据。...页缓存 即使是顺序存取，但是频繁的 I/O 操作仍然会造成磁盘的性能瓶颈，所以 kafka 使用了页缓存和零拷贝技术。...被修改过后的页也就变成了脏页， 操作系统会在合适的时间把脏页中的数据写入磁盘， 以保持数据的 一 致性。 Kafka 中大量使用了页缓存， 这是 Kafka 实现高吞吐的重要因素之 一 。...Leader 会将该消息写入其本地 Log。 每个 Follower 都从 Leader pull 数据。这种方式上，Follower 存储的数据顺序与 Leader 保持一致。

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    消息队列的 6 种经典使用场景和 Kafka 架构设计原理详细解析

    应用解耦 如下图所示，采用了消息中间件之后，订单系统将下单消息发送到 MQ 存储，然后各个下游系统从 MQ 中获取消息并执行对应的业务逻辑。...有了消息队列后，利用 MQ 本身提供的高可用保证数据不丢失，另外不管你是王启年还是范闲，我就放到消息队列中，你们自己从 MQ 拿，不用再去联系每个系统的维护人员。...生产者（Producer）将消息发送到分区时，Kafka 按消息的发送顺序将其追加到分区的末尾。 消费者（Consumer）读取分区中的消息时，也是按照消息的存储顺序逐条读取。...全局有序 Kafka 的一个 Topic 可分为多个 Partition，Producer 发送消息的时候，kafka 会使用负载均衡策略将消息发送到其中一个 Partition，会导致顺序是乱的。...当 Leader 发生故障时，会从 Follower 中选举新的 Leader。

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    扫盲消息队列 | 消息中间件 | Kafka

    消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。...[2]拥有权限的进程可以向消息队列中写入或读取消息。...目前，有很多消息队列有很多开源的实现，包括JBoss Messaging、JORAM、Apache ActiveMQ、Sun Open Message Queue、RabbitMQ[3]、IBM MQ[...消息的顺序问题：如 Producer 发送顺序是123，Consumer 收到的消息是132，要考虑消费端是否对顺序敏感。...IBM MQ：它是一个消息传递中间件，可以简化和加速跨多个平台的不同应用程序和业务数据的集成。它提供了经过验证的企业级消息传递功能，能够熟练而安全地移动信息。

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    常见消息中间件大 PK

    1.1.2 JMS 模型 JMS 消息服务支持两种消息模型： 点对点或队列模型 发布/订阅模型 在点对点或队列模型下，一个生产者向一个特定的队列发布消息，一个消费者从该队列中读取消息。...在发布者和订阅者之间存在时间依赖性，发布者需要创建一个订阅（subscription），以便客户能够订阅；订阅者必须保持在线状态以接收消息；当然，如果订阅者创建了持久的订阅，那么在订阅者未连接时，消息生产者发布的消息将会在订阅者重新连接时重新发布...之后，IBM 开发了 MQSeries，微软开发了 Microsoft Message Queue（MSMQ）。这些商业 MQ 供应商的问题是厂商锁定，价格高昂。...2.3 RocketMQ RocketMQ 是阿里开源的一款分布式消息中间件，原名 Metaq，从 3.0 版本开始改名为 RocketMQ，是阿里参照 Kafka 设计思想使用 Java 语言实现的一套...Kafka 具有以下特性： 快速持久化：通过磁盘顺序读写与零拷贝机制，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化。 高吞吐：在一台普通的服务器上既可以达到 10W/s 的吞吐速率。

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    Apache Kafka内核深度剖析

    消息队列的推拉模型 首先，如果我们单纯站在Consumer的角度来看“Kafka快”，是一个伪命题，因为相比其他MQ，Kafka从Producer产生一条Message到Consumer消费这条Message...这两个信息的具体解释如下： pagecache：文件系统层级的缓存，从磁盘里读取的内容是存储到这里，这样程序读取磁盘内容就会非常快，比如使用Linux的grep和find等命令查找内容和文件时，第一次会慢很多...两者都是用来加速数据IO，将写入的页标记为dirty，然后向外部存储flush，读数据时首先读取缓存，如果未命中，再去外部存储读取，并且将读取来的数据也加入缓存。...追加顺序写入 除了前面的重要特性之外，Kafka还有一个设计，就是对数据的持久化存储采用的顺序的追加写入，Kafka在将消息落到各个topic的partition文件时，只是顺序追加，充分的利用了磁盘顺序访问快的特性...因为Kafka处理消息的力度是到partition，因此只需要保持好partition对应的顺序处理，segment可以单独维护其状态。

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    实时数据仓库必备技术：Kafka知识梳理

    •系统复杂度提高，引入MQ后需要考虑一系列问题, 比如消息丢失, 重复消费, 消息消费的顺序等等...., 其他三种MQ的社区比较活跃. (4) RabbitMQ是基于Erlang语言开发, 对Java开发者不太友好. (5) Kafka当topic数量达到1000时吞吐量会大幅度下降, 而RocketMQ...消费者读消息只会从leader副本中读取, 只有被commit过的消息才会暴露给消费者....如何保证消息的顺序性？ kafka只保证单个分区内的消息有序, 所以要想保证消息的顺序性, 只能一个topic, 一个partition, 一个consumer....•批量压缩•顺序写•零拷贝 Kafka高吞吐率的秘诀在于, 它把所有的消息都进行批量压缩, 提升网络IO, 通过顺序写和零拷贝技术提升磁盘IO ·END·

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    发送和接收IBM WebSphere MQ消息

    发送和接收IBM WebSphere MQ消息InterSystems IRIS为IBM WebSphere MQ提供了一个接口，可以使用该接口在InterSystems IRIS和IBM WebSphere...创建%Net.MQSend或%Net.MQRecv的新实例，具体取决于要发送还是接收消息。连接到IBM WebSphere MQ服务器。执行此操作时，您需要提供以下信息：队列管理器的名称。...如果该方法返回1，则表明连接已成功建立，可以使用Connection对象发送或接收消息(具体取决于使用的类)。使用%Connect()方法在某些情况下，可能更喜欢单独指定连接的所有详细信息。...为此，请使用%Connect()方法，如下所示：创建%Net.MQSend(如果要发送消息)或%Net.MQRecv(如果要接收消息)的实例。如前所述，本主题将此实例称为连接对象。...%GetLastError() Quit check}示例3：从终端发送消息以下示例显示了向IBM WebSphere MQ队列发送消息的终端会话。

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    Message Queue消息队列基本原理

    img 如果使用 MQ，每秒写入 10000 条请求，但是系统 A 每秒只从 MQ 中消费 1000 条请求，然后写入数据库。这样，就不会超过数据库的承受能力，而是把请求积压在 MQ 中。...因此，MQ 要保证是高可用的，详情参考：MQ 的高可用 系统复杂度提高 - 使用 MQ，需要关注一些新的问题： 如何保证消息没有重复消费？ 如何处理消息丢失的问题？ 如何保证消息传递的顺序性？...消息的顺序性 以 Kafka 为例 要保证 MQ 的顺序性，势必要付出一定的代价，所以实施方案前，要先明确业务场景是不是有必要保证消息的顺序性。...基于上一点，消费方从 Kafka Partition 中消费消息时，此刻一定是顺序的。但如果消费方式以并发方式消费消息，顺序就可能会被打乱。...如果 Leader 宕机了，会从 Follower 中重新选举一个新的 Leader。 MQ 的通信模式 MQ 可驻留在内存或磁盘上，队列存储消息直到它们被应用程序读取。

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    依赖重、扩展差，字节跳动是如何优化Apache Atlas 实时消息同步的？

    另外一个角度，作为通用流式处理框架，Flink 的大部分功能我们并没有用到，对于单条消息的流转路径，其实只是简单的读取和处理，使用 Flink 有些“杀鸡用牛刀”了。...MQ Consumer：负责从 Kafka Topic 拉取消息，并根据 Event Key 将消息投放到内部队列，如果消息需要延时消费，会被投放到对应的延时队列；该模块还负责定时查询 State Manager...根据 Kafka 的机制，当 MQ Consumer Thread 的个数超过 Partition 的个数时，当前 Thread 不会有实际流量。...根据需求，会从原始消息中拼装出 Event Key，对 Key 取 Hash 后，相同结果的 Event 会进入同一个队列，可以保证分区内的此类事件处理顺序的稳定，同时将消息的消费与处理解耦，支持增大内部队列数量来增加吞吐...具体操作时的步骤如下： 使用服务测暴露的 API，启动一台实例使用新的 Consumer GroupId: {newConsumerGroup} 从某个 startupTimestamp 开始消费 更改全部配置中的

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    Kafka系列9：面试题是否有必要深入了解其背后的原理？我觉得应该刨根究底（上）

    Kafka 使用多副本机制，当状态为 Leader 的 Partition 对应的 Broker 宕机或者网络异常时，Kafka 会通过选举机制从对应的 Replica 列表中重新选举出一个 Replica...Kafka 的一致性： 从 Consumer 端来看，同一条消息在多个 Partition 上读取到的消息是一直的，Kafka 通过引入 HW（High Water）来实现这一特性。 ?...kafka 使用了顺序写入和“零拷贝”技术，来达到每秒钟 200w（Apache 官方给出的数据） 的磁盘数据写入量，另外 Kafka 通过压缩数据，降低 I/O 的负担。...引入消息队列图 引入消息队列后有两个好处： 各个系统进行了解耦，从上图也可以看出，当系统 A 突然发生热点事件时，同一时间产生大量结果，MQ 充当了消息暂存的效果，防止 B、C、D、E 系统也跟着崩溃。...从上图可以看出，从从 Partition 上读取数据会有两个问题。

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    Kafka系列9：面试题是否有必要深入了解其背后的原理？我觉得应该刨根究底（上）

    Kafka 使用多副本机制，当状态为 Leader 的 Partition 对应的 Broker 宕机或者网络异常时，Kafka 会通过选举机制从对应的 Replica 列表中重新选举出一个 Replica...Kafka 的一致性： 从 Consumer 端来看，同一条消息在多个 Partition 上读取到的消息是一直的，Kafka 通过引入 HW（High Water）来实现这一特性。...kafka 使用了顺序写入和“零拷贝”技术，来达到每秒钟 200w（Apache 官方给出的数据） 的磁盘数据写入量，另外 Kafka 通过压缩数据，降低 I/O 的负担。...引入消息队列后有两个好处： 各个系统进行了解耦，从上图也可以看出，当系统 A 突然发生热点事件时，同一时间产生大量结果，MQ 充当了消息暂存的效果，防止 B、C、D、E 系统也跟着崩溃。...从上图可以看出，从从 Partition 上读取数据会有两个问题。

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