分层存储救不了Kafka
Apache Kafka,作为流处理领域的标杆,面临云环境下的挑战,如高存储成本、运维复杂性和性能瓶颈。传统的本地磁盘Shared Nothing架构导致这些问题,而分层存储仅部分缓解,未根本解决问题。直接写入S3虽降低成本,但牺牲了延迟。为解决这些痛点,提出了创新的共享存储架构,通过EBS+S3实现存算分离,保持低延迟并提高弹性,同时降低成本和运维复杂性。该架构将EBS视为共享存储,实现Broker与存储的解耦,确保在云时代引领流处理系统的发展。
MQ产品使用合集之对于Kafka作为数据源的情况,官方比较推荐哪种使用方式
消息队列(MQ)是一种用于异步通信和解耦的应用程序间消息传递的服务,广泛应用于分布式系统中。针对不同的MQ产品,如阿里云的RocketMQ、RabbitMQ等,它们在实现上述场景时可能会有不同的特性和优势,比如RocketMQ强调高吞吐量、低延迟和高可用性,适合大规模分布式系统;而RabbitMQ则以其灵活的路由规则和丰富的协议支持受到青睐。下面是一些常见的消息队列MQ产品的使用场景合集,这些场景涵盖了多种行业和业务需求。
Kafka Exactly Once 语义实现原理:幂等性与事务消息
Apache Kafka的Exactly-Once语义确保了消息处理的准确性和一致性。通过幂等性和事务消息,Kafka实现了要么全处理要么全不处理的原子性。文章详细解析了Kafka事务的工作流程,包括生产者的幂等性(通过序列号保证),以及事务消息的提交和回滚过程。Kafka事务提供了ACID保证,但存在性能限制,如额外的RPC请求和单生产者只能执行一个事务。此外,事务适用于同集群内的操作,跨集群时原子性无法保证。了解这些原理有助于开发者更好地利用Kafka事务构建可靠的数据处理系统。
Kafka 迁移工具 MirrorMaker2 原理起底
MirrorMaker2 (MM2) 是 Kafka 从 2.4.0 开始提供的数据复制工具,用于集群间的数据同步和备份。MM2 有三种部署模式:dedicated mode、standalone mode 和 Kafka Connect mode。AutoMQ即将推出基于MM2的迁移产品,助力用户平滑迁移到AutoMQ平台。
Kafka消息队列原理及应用详解
【5月更文挑战第6天】Apache Kafka是高性能的分布式消息队列,常用于实时数据管道和流应用。它提供高性能、持久化、分布式和可伸缩的消息处理,支持解耦、异步通信和流量控制。Kafka的核心概念包括Broker、Topic、Partition、Producer、Consumer和Consumer Group。其特点是高吞吐、低延迟、数据持久化、分布式架构和容错性。常见应用包括实时数据流处理、日志收集、消息传递和系统间数据交换。