Kafka[1]是linkedin用于日志处理的分布式消息队列，linkedin的日志数据容量大，但对可靠性要求不高，其日志数据主要包括用户行为（登录、浏览、点击、分享、喜欢）以及系统运行日志（CPU、...内存、磁盘、网络、系统及进程状态）。...高可靠交付对linkedin的日志不是必须的，故可通过降低可靠性来提高性能，同时通过构建分布式的集群，允许消息在系统中累积，使得kafka同时支持离线和在线日志处理。...发布者每次可发布多条消息（将消息加到一个消息集合中发布）， sub每次迭代一条消息。 2. 不创建单独的cache，使用系统的page cache。...为了对减小一个consumer group中不同consumer之间的分布式协调开销，指定partition为最小的并行消费单位，即一个group内的consumer只能消费不同的partition。
所以我还是折中一下，将标题取名为了“Kafka分布式消息系统”。 1....存储：在一个分布式、容错的集群中安全地存储流式数据。 1.1 消息系统 上面的三个作用，第一条就讲到，kafka是一个消息系统。那么什么是消息系统？它解决了什么样的问题？...引入消息系统后的系统结构 引入消息系统后，上面的问题将会得到有效解决： 所有的组件，Web服务和应用服务，都不再关心彼此的接口定义，而仅关心数据结构（Json结构）。...扩展知识：CAP理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。...4.4 Zookeeper Zookeeper是一个分布式服务注册、发现、治理的组件，大数据生态系统中的很多组件都有用到Zookeeper，例如HDFS等。
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。...在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。...分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。...然而Kafka忽略掉文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。...7.持久性日志（commit log） Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。
论文 《分布式系统的现代消息传递》Modern Messaging for Distributed Sytems ?...1.介绍 本文概述了消息传递概念，功能和现代技术。 首先介绍分布式通信和系统集成的消息传递。 然后提供对主要消息传递功能的回顾，然后概述从代理到无代理系统的消息传递的主要技术。...4.消息传递技术 面向消息的中间件已经发展了十多年，现在已经成为一个丰富而稳固的服务和库生态系统。 消息代理作为为分布式应用程序提供消息传递功能的中间独立服务，是最常见的消息传递系统类型。...虽然可以使用ZMQ API轻松实现多个功能（例如确认）， 实现高级消息传递功能（例如保证传递，持久性）可能需要相当大的努力， 使其适用于需要简单消息语义的数据广告场景。...5.用例 本节介绍了几种成功采用基于消息传递通信的用例，以解决分布式系统中的交换信息问题。
1.背景 最近因为工作需要，调研了追求高吞吐的轻量级消息系统Kafka，打算替换掉线上运行的ActiveMQ，主要是因为明年的预算日流量有十亿，而ActiveMQ的分布式实现的很奇怪，所以希望找一个适合分布式的消息系统...第二类其实也算在第一类的特例，就像我们喜欢把操作系统和应用程序区别对待来看，操作系统要处理无数繁杂的事物，各进程、线程之间的数据交换少不了消息队列的支持。...；通过自身独特的设计将消息持久化到磁盘上，以此同时支持在线和离线消费；并且其天生为分布式而设计，压根就没有单机模式（或者说单机模式是分布式的特例），能够很好的扩展。...，以此实现消费的分布式；因此partition的设计提供了分布式的基础。...PULL模型可能造成消费者在没有消息的情况下盲等，这种情况下可以通过long polling机制缓解，而对于几乎每时每刻都有消息传递的流式系统，这种影响可以忽略。
以Kafka来说，主要就是针对于实时消息处理，在大数据平台当中的应用也很广泛。今天我们就主要来讲讲分布式消息系统Kafka的入门基础。...Apache-Kafka (11).jpg Kafka基本介绍 Kafka现在是Apache的开源项目之一，但是最初的研发，是由Linkedin公司开发的，主要是针对于日志收集和消息收集等场景下的分布式消息系统...Kafka基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等。...支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。 同时支持离线数据处理和实时数据处理。...下载 (20).jpg 关于分布式消息系统Kafka入门，以上就为大家做了一个简单的介绍了。
，它是由来源发出一个离散的通信单元，被发送给一个或者一群接受者，无论是单体服务还是分布式系统中都有消息的概念，只是这两种系统中传输消息的通道方法或者通道不同；单体服务中的消息往往可以通过 IO、进程间通信...通信渠道的不可靠是造成构建大规模分布式系统非常复杂并且困难的重要原因。...网络请求 作为分布式系统之间各个节点的通信渠道，网络其实是非常不可靠通信方式，如果我们想要保证节点状态的一致性，这种通信方式的复杂性使得我们在进行跨服务调用时需要处理非常多的边界条件，在之前的文章 分布式系统...消息投递语义 在分布式系统中使用网络进行通信确实是一种不可靠的方式，消息的发送者只能知道掌控当前节点，所以没有办法保证传输渠道的可靠性，网络超时这种常见的通信错误极大地增加了分布式系统通信的复杂度，我们可以对网络提供的基本传输能力进行封装...；这其实都是因为在分布式系统中，正好一次的消息投递语义是不存在的，消息要么可能会丢失，要么就可能会重复。
消息是一个非常有趣的概念，它是由来源发出一个离散的通信单元，被发送给一个或者一群接受者，无论是单体服务还是分布式系统中都有消息的概念，只是这两种系统中传输消息的通道方法或者通道不同；单体服务中的消息往往可以通过...『网络是稳定、可信赖的』分布式系统中常见的谬论之一。...通信渠道的不可靠是造成构建大规模分布式系统非常复杂并且困难的重要原因。...消息投递语义 在分布式系统中使用网络进行通信确实是一种不可靠的方式，消息的发送者只能知道掌控当前节点，所以没有办法保证传输渠道的可靠性，网络超时这种常见的通信错误极大地增加了分布式系统通信的复杂度，我们可以对网络提供的基本传输能力进行封装...；这其实都是因为在分布式系统中，正好一次的消息投递语义是不存在的，消息要么可能会丢失，要么就可能会重复。
当前京东的库房已经遍布全国，京东仓储管理系统（简称WMS系统）是最核心的生产系统，涵盖了从入库，复核，打包，出库、库存和报表等等环节。...而作为系统最后端的数据库，不仅仅承担着存储数据的任务，还是系统可用性的最后一道防线，如何保证仓储系统数据库的高性能和高可用，直接决定了库房生产是否能顺畅进行。...但是随着业务规模的增长，全国各地库房建设日益增多，数据量也与日倍增，而对系统的高性能和高可用的要求却越来越高，如何在现有架构模式下，还能保障系统的高效稳定运行，故障及时恢复，都对仓储系统的运维带来极大的挑战...四、故障自愈 仓储数据库故障自愈系统主要解决两个问题，一个是故障的自动切换，一个是组件的自动恢复。系统功能图如下所示： ?...历史库动态扩容，在京东率先引入新一代分布式关系型数据库CockroachDB作为历史归档服务器，支持高并发的密集写入操作，可以按需对集群进行动态扩容，且能很好动态适应报表库上表结构变化。
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分布式系统的消息&服务模式简单总结 在一个分布式系统中，有各种消息的处理，有各种服务模式，有同步异步，有高并发问题甚至应对高并发问题的Actor编程模型，本文尝试对这些问题做一个简单思考和总结。...反映在OLTP程序系统中，一个交易就是一个任务。如程序系统一次只完成一个交易，在这个交易没有完成前，程序系统不接受其他交易，这就是同步模式。...MSF的“推送模式”分为定时推送模式和事件推送模式，事件推送模式的意思是将服务器发生的事件作为消息推送到客户端，然后客户端响应此事件类型的消息，等同于客户端订阅了服务器的事件，本质上就是一种“分布式事件...消息服务框架（MSF）是基于分布式消息处理的框架，在设计上它具有Actor模式的特点，MSF的每个服务对象实例都是一个Actor，MSF通过不同的服务模式来控制Actor的生命周期： “请求-响应”模式...总之，MSF的这种服务之间的通信都是通过消息进行的，对象之间只有消息，并且是分布式的消息，所以，MSF是一个真正的分布式Actor编程模型。
基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一，基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日大促、直播带货、整点「秒杀」等营销活动，再通过企业微信搭建私域用户流量池，早已成为众多电商...更低成本 活动大促专属资源包服务配置，实用实收，降低核心服务资源投入。 02....（ 客户小程序访问量 ） 全链路性能优化 从小程序前端接入层到后端数据库，从外部链路到 VPC 网络，针对客户预估的 QPS 做全链路性能分析、监控及调优，降低响应时间、提高系统吞吐量和整体服务的可用性...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」，了解更多营销大促一站式解决方案详情
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Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...尤其后续一些考虑 h5 实现的弹窗，完全可以迁移到这套搭投系统中，通过对比 h5 弹窗开发（图左侧）及搭投的方式（图右侧），可以大致看到使用搭投系统的优势： 图14.
Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下： 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。...高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息。...Consumer客户端pull，随机读,利用sendfile系统调用进行zero-copy ,批量拉数据 消费状态保存在客户端 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个...Partition内的消息顺序传输。
分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展、可伸缩性的关键组件，需要具有高吞吐量、高可用等特点。...第2条可以消息系统实现，也可以业务端实现。...如果消息系统要实现这个回滚流程的话，系统复杂度将大大提升，且很容易出现Bug，估计出现Bug的概率会比消费失败的概率大很多。...这也是RocketMQ目前暂时没有解决这个问题的原因，在设计实现消息系统时，我们需要衡量是否值得花这么大的代价来解决这样一个出现概率非常小的问题，这也是大家在解决疑难问题时需要多多思考的地方。...参考资料 RocketMQ用户指南 RocketMQ原理简介 RocketMQ最佳实践 阿里分布式开放消息服务(ONS)原理与实践2 阿里分布式开放消息服务(ONS)原理与实践3 RocketMQ原理解析
分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展、可伸缩性的关键组件，需要具有高吞吐量、高可用等特点。...第2条可以消息系统实现，也可以业务端实现。...正常情况下出现重复消息的概率其实很小，如果由消息系统来实现的话，肯定会对消息系统的吞吐量和高可用有影响，所以最好还是由业务端自己处理消息重复的问题，这也是RocketMQ不解决消息重复的问题的原因。...如果消息系统要实现这个回滚流程的话，系统复杂度将大大提升，且很容易出现Bug，估计出现Bug的概率会比消费失败的概率大很多。...这也是RocketMQ目前暂时没有解决这个问题的原因，在设计实现消息系统时，我们需要衡量是否值得花这么大的代价来解决这样一个出现概率非常小的问题，这也是大家在解决疑难问题时需要多多思考的地方。
在大促流量高峰期，一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败，立即下单报错，购物车内添加的商品丢失等问题，用户就会对平台，乃至品牌本身产生“心理阴影”，那么我们该如何对系统进行“彻查”，才能保障大促期间用户的顺滑体验呢...一到大促心就慌？...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案 为保障大促活动顺利开展，WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案，能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈，...01 全链路压测场景构建，分布式压力源 压测大师专家团队通过对系统核心链路进行性能压测，将潜在性能问题提前暴露，在高并发的服务器压力下，通过实时监控服务器性能指标，帮助测试者精准定位问题，同时，压测大师不仅支持百万级别的并发压力...目前，压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大促前的压测专家服务，帮助企业高效解决性能瓶颈问题，保障大促期间核心系统的稳定性。
数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。...备用物理资源清单需细化到服务器类型、操作系统、资源规格、预装系统、IP等情况。 16.DBA值班计划编制。 二.大促进行时 1.注意对数据库监控系统及时监控。 2.链路数据延时监控。
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