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Kafka:我们可以限制每个key的消息数量吗?

Kafka是一个分布式流处理平台,它具有高吞吐量、可扩展性和容错性的特点。在Kafka中,每个消息都有一个key,用于将消息分配到特定的分区。每个分区中的消息按照顺序进行存储,并且可以根据需要进行复制以提高可靠性。

在Kafka中,我们无法直接限制每个key的消息数量。Kafka的分区机制是基于消息的顺序存储和分布式处理的,而不是基于消息的数量。每个分区中的消息数量是由生产者发送的消息决定的,Kafka本身不提供对每个key的消息数量进行限制的功能。

然而,我们可以通过其他方式间接地限制每个key的消息数量。例如,可以在生产者端进行控制,通过在发送消息之前检查特定key的消息数量,并在达到限制时选择不发送新的消息。这样可以确保每个key的消息数量不超过预设的限制。

另外,对于消费者端,我们可以通过消费者组的方式来限制每个key的消息数量。消费者组是一组消费者的集合,每个消费者负责消费一个或多个分区中的消息。我们可以通过增加消费者的数量,使每个key的消息分布在更多的消费者上,从而间接地限制每个key的消息数量。

总结起来,尽管Kafka本身没有直接限制每个key的消息数量的功能,但我们可以通过在生产者端和消费者端进行控制,间接地实现对每个key的消息数量的限制。这样可以根据具体的业务需求来管理和控制消息的分发和消费。

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下面是HBase的整体架构图: 图片.png 二、你说了解kafka,能简单描述一下Kafka吗?能画出它的架构图吗?...Kafka中有以下几个概念: 1、Topic:特指Kafka处理的消息源(feeds of messages)的不同分类; 2、Partition:Topic物理上的分组,一个topic可以分为多个partition...首先,对于网络通信我们选择使用TCP长连接,因为对于卡牌类手游可以容忍偶尔地延迟,并且有服务器主动给客户端推送消息的需求。...优点: 1、简单有效的长连接; 2、可靠的信息传输; 3、数据包的大小没有限制; 4、服务器可以主动向客户端推送消息(广播等)。...默认是对key哈希后再以reduce task数量取模,默认的取模方式只是为了避免数据倾斜。然后该key/value对以及partitionIdx的结果都会被写入环形缓冲区。

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