1.启动Kafka,其中">>/dev/null"表示将日志信息输出到"黑洞",其中"2>&1"表示将错误信息和前面的日志信息一样,也输出到"黑洞",末尾的"&"表示以后台方式启动kafka: bin/kafka-server-start.sh config/server.properties >>/dev/null 2>&1 & 2.启动

首先需要思考下边几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么 大概总结下 消费端重复消费:建立去重表 消费端丢失数据:关闭自动提交offset,处理完之后受到移位 生产端重复发送:这个不重要,消费端消费之前从去重表中判重就可以 生产端丢失数据:这个是最麻烦的情况 解决策略: 1.异步方式缓冲区满了,就阻塞在那,等着缓冲区可用,不能清空缓冲区 2.发送消息之后回调函数,发

转载自 huxihx,原文链接 [原创]Kafka 0.11消息设计 目录 一.Kafka消息层次设计 1. v1格式 2. v2格式 二.v1消息格式 三.v2消息格式 四.测试对比 Kafka 0.11版本增加了很多新功能,包括支持事务.精确一次处理语义和幂等producer等,而实现这些新功能的前提就是要提供支持这些功能的新版本消息格式,同时也要维护与老版本的兼容性.本文将详细探讨Kafka 0.11新版本消息格式的设计,其中会着重比较新旧两版本消息格式在设计上的异同.毕竟只有深入理解了K

消息队列常见问题处理 分布式事务 什么是分布式事务 常见的分布式事务解决方案 基于 MQ 实现的分布式事务 本地消息表-最终一致性 MQ事务-最终一致性 RocketMQ中如何处理事务 Kafka中如何处理事务 RabbitMQ中的事务 消息防丢失 生产阶段防止消息丢失 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 存储阶段 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 消费阶段 消息重复发送 参

一.Windows 消息大全 这张表拷贝自万一兄的帖子:http://www.cnblogs.com/del/archive/2008/02/25/1079970.html 但是我希望自己能把这些消息的注释都写上.特别简单的消息就不写了(否则反而无法一目了然),只写对我自己觉得值得注意的消息.我也没有整块的时间,有时间就每天写几个注释,就当是自己学习了.说到底,常用的Windows消息就这么多,共233个,全部了解清楚的话对编程是很有帮助的.Win32标准控件的消息更是有限的. 二.Delphi

转自:http://www.x2009.net/articles/windows-command-line-prompt-start-path-space.html 当使用Windows 中的命令行提示符执行这段指令时(测试Start命令执行带空格的路径的程序或文件问题),第一行Start会成功执行,跳出记事本程序,而第二行,会 Start跳出一个新的命令提示符,标题上写着路径,但是不会执行任何命令,第三行Start命令行提示符会提示C:\Program文件不存在,提示无 法执行. start

关于python命令在editor里编写与在interpreter里的编写的不同之处 其实用这个标题,我心里还是有点胆怯的.作为一个python入门的小白,不,编程入门的小白,我还不太确定我对editor和interpreter的理解是否到位. 在我目前的理解中,editor就是将所有命令一次性输入,保存成 .py 文件,之后可以在interpreter里运行,decode 成机器语言,让计算机识别你的命令. 而我们同样也可以在interpreter里逐行输入命令,但每次输完一行命令后,计算机就

关键字:Netty开发redis客户端,Netty发送redis命令,netty解析redis消息, netty redis ,redis RESP协议.redis客户端,netty redis协议 我们可以使用redis-cli这个客户端来操作redis,也可以使用window的命令行telnet连接redis.本文,我们的目标是使用netty来实现redis客户端,实现目标为: 1. 启动netty程序 2. 在命令行输入 set mykey hello,由netty发送给redis服务器

消息队列的好处: 消息队列(Message Queue) 消息: 网络中的两台计算机或者两个通讯设备之间传递的数据.例如说:文本.音乐.视频等内容. 队列:一种特殊的线性表(数据元素首尾相接),特殊之处在于只允许在首部删除元素和在尾部追加元素.入队.出队. 消息队列:顾名思义,消息+队列,保存消息的队列.消息的传输过程中的容器:主要提供生产.消费接口供外部调用做数据的存储和获取. 消息队列分类 MQ分类:点对点(P2P).发布订阅(Pub/Sub) 共同点:消息生产者生产消息发送到queue中,

Kafka与常见消息队列的对比 RabbitMQ Erlang编写 支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP 非常重量级,更适合于企业级的开发 发送给客户端时先在中心队列排队.对路由,负载均衡或者数据持久化都有很好的支持. Redis 基于Key-Value对的NoSQL数据库 入队时,当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ,而如果数据大小超过了10K,Redis则慢的无法忍受: 出队时,无论数据大小,Redis都表现出非常好的性能,而RabbitMQ的出队性能

转自:http://www.x2009.net/articles/windows-command-line-prompt-start-path-space.html 当使用Windows 中的命令行提示符执行这段指令时(测试Start命令执行带空格的路径的程序或文件问题),第一行Start会成功执行,跳出记事本程序,而第二行,会 Start跳出一个新的命令提示符,标题上写着路径,但是不会执行任何命令,第三行Start命令行提示符会提示C:\Program文件不存在,提示无 法执行. start

1. 前情回顾 RabbitMQ使用教程(一)RabbitMQ环境安装配置及Hello World示例 RabbitMQ使用教程(二)RabbitMQ用户管理,角色管理及权限设置 RabbitMQ使用教程(三)如何保证消息99.99%被发送成功? RabbitMQ使用教程(四)如何通过持久化保证消息99.99%不丢失? 截止目前,我们能够保证消息成功地被生产者发送到RabbitMQ服务器,也能保证RabbitMQ服务器发生异常(重启,宕机等)后消息不会丢失,也许你认为现在消息应该很安全了吧?其实

在之前的基础上,基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用.这里思考一下:Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢?为什么呢? 要确定Kafka的消息是否丢失或重复,从两个方面分析入手:消息发送和消息消费 1.消息发送 Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置.Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产: 0---表示不进行消息接收是否成功的确认: 1---表示当Leader

Kafka概述 Apache Kafka由Scala和Java编写,基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统.它提供了类似于JMS的特性,但设计上又有很大区别,它不是JMS规范的实现,如Kafka允许多个消费者主动拉取数据,而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据. Kafka对消息保存时根据topic进行归类,发送消息者称为producer,消息接收者称为consumer.Kafka集群由多个Kafka实例组成,每个实例称为broker.并且Kafka集群基于zookee

为便于查看和保存命令行提示符里的执行结果, 可以使用 ">" 将执行结果导入到指定.txt文件中. 例如: 在命令行提示符里查看C盘文件,并将结果导入到E盘dir-c-output.txt文件. dir > e:\dir-c-output.txt  [其它使用说明] ① 用双大于号 >>  可以在原导出文件里后面追加新的输出结果. ② 如果继续使用 > 将新结果导出到原文件中,则覆盖原文件内容. 

常用的几款消息队列的对比 前言 RabbitMQ 优点 缺点 RocketMQ 优点 缺点 Kafka 优点 缺点 如何选择合适的消息队列 参考 常用的几款消息队列的对比 前言 消息队列的作用: 1.应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败: 2.异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间: 3.限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况: 4.消息驱动的系统:系统分为消息队

关于 Topic 和 Partition Topic 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,都会被

参数的设定:参考资料 不错的资料:http://blog.csdn.net/honglei915/article/details/37697655 http://developer.51cto.com/art/201501/464491.htm 注意:在配置文件server.properties中指定了partition的数量num.partitions.这指的是多单个topic的partition数量之和.若有多个broker,可能partition分布在不同的节点上,则多个broker的所有

Kafka 0.11版本增加了很多新功能,包括支持事务.精确一次处理语义和幂等producer等,而实现这些新功能的前提就是要提供支持这些功能的新版本消息格式,同时也要维护与老版本的兼容性.本文将详细探讨Kafka 0.11新版本消息格式的设计,其中会着重比较新旧两版本消息格式在设计上的异同.毕竟只有深入理解了Kafka的消息设计,我们才能更好地学习Kafka所提供的各种功能.      1. Kafka消息层次设计 不管是0.11版本还是之前的版本,Kafka的消息层次都是分为两层:消息集合(

1.消费端弄丢了数据 唯一可能导致消费者弄丢数据的情况,就是说,你消费到了这个消息,然后消费者那边自动提交了 offset,让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息,但其实你才刚准备处理这个消息,你还没处理,你自己就挂了,此时这条消息就丢咯. 这不是跟 RabbitMQ 差不多吗,大家都知道 Kafka 会自动提交 offset,那么只要关闭自动提交 offset,在处理完之后自己手动提交 offset,就可以保证数据不会丢.但是此时确实还是可能会有重复消费,比如你刚处理完,还没提交 offs

场景介绍 说起Kafka,许多使用者对它是又爱又恨.Kafka是一种分布式的.基于发布/订阅的消息系统,其极致体验让人欲罢不能,但操心的运维.复杂的安全策略.可靠性易用性的缺失等,仍需要使用者付出诸多的背后工作.即使你是Kafka老手,也难免会有上述同样的烦恼. 与其整日操心Kafka的部署,不如试试云上Kafka带给你的惊喜?目前国内主流的云服务厂商均提供了云上的Kafka服务,为应用系统提供异步的消息队列服务.通过高可用的消息缓冲队列,实现应用解耦.突发流量处理及与第三方的互通和集成,具有大