1. 从 GitHub 网站,git clone kafka 源码 2. 下载安装好 gradle,scala 3. 进入 kafka 项目目录,依次执行 gradle wrapper,gradle idea 4. 将工程导入到 idea 4.1 启动主类 kafka.Kafka 4.2 program arguments:server.properties 文件路径 4.3 把 config 目录下的 log4j.properties 拷贝到 core/src/main/resources 目

于kafka核心原理的资料,网上有很多,但是如果不自己研究其源码,永远是知其然而不知所以然.下面就来演示如何在windows环境下来编译kafka源码,并通过IntelliJ IDEA开发工具搭建kafka的源码环境,以方便在本地通过debug调试来研究kafka的内部实现机制. 具体步骤: (1)安装jdk,版本为1.8.0_131,配置JAVA_HOME: (2)安装scala,版本为 2.10.6,配置SCALA_HOME: (3)安装Gradle,版本为 3.1,配置GRADLE_HOM

kafka源码环境搭建好之后,需要在IntelliJ IDEA开发工具中以debug方式启动kafka服务器来测试消息的生产和消费. 但是在启动kafka.Kafka类中的main方法(也就是运行 kafka-0.10.0.1-src\core\src\main\scala\kafka\Kafka.scala 类中的main方法)的时候遇到一个错误,错误信息的截图如下: Error:scalac: Output path D:\kafka-0.10.0.1-src\build is shared

本文主要讲述的是如何搭建Kafka的源码环境,主要针对的Linux操作系统下IntelliJ IDEA编译器,其余操作系统或者IDE可以类推. 1.安装和配置JDK确认JDK版本至少为1.7,最好是1.8及以上.使用java -version命令来查看当前JDK的版本,示例如下: lenmom@M1701:~/workspace/software/hadoop-/bin$ java -version java version "1.8.0_191" Java(TM) SE Runtim

0. 关键概念 关键概念 Concepts Function Topic 用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上. Partition 是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础,每个Topic都至少被切分为1个Partition. Offset 消息在Partition中的编号,编号顺序不跨Partition(在Partition内有序). Consumer 用于从Broker中取出/消费Message. Producer 用于往Broker中发送/生产Me

Kakfa揭秘 Day3 Kafka源码概述 今天开始进入Kafka的源码,本次学习基于最新的0.10.0版本进行.由于之前在学习Spark过程中积累了很多的经验和思想,这些在kafka上是通用的. 总体 首先从总体方式进行一下分析,进入最关键的core. 从源码角度看,最关键的是标红的几个模块. admin是管理模块,主要管理Topic和Partition相关的东西. client客户端模块,给客户端(consumer.producer.broker等的总称)提供各种支持功能. cluster

1.概述 在对Kafka使用层面掌握后,进一步提升分析其源码是极有必要的.纵观Kafka源码工程结构,不算太复杂,代码量也不算大.分析研究其实现细节难度不算太大.今天笔者给大家分析的是其核心处理模块,core模块. 2.内容 首先,我们需要对Kafka的工程结构有一个整体的认知度,Kafka 大家最为熟悉的就是其消费者与生产者.然其,底层的存储机制,选举机制,备份机制等实现细节,需要我们对其源码仔细阅读学习,思考与分析其设计之初的初衷.下面,我们首先来看看Kafka源码工程模块分布,截止当天日期

Apache kafka编译 前言 github网站kafka项目的README.md有关于kafka源码编译的说明 github地址:https://github.com/apache/kafka 编译环境准备 java maven gradle 编译 失败原因:gradle版本太高,降低到4.8就ok了  编译(执行如下命令) 会在kafka/core/build/distributions目录下生成需要的tar包 CDH kafka编译 源码还是从github获取 git clone ht

我前提已经在环境变量中将GRADLE_HOME设置到了gradle的目录(在E盘),并且在环境变量里设置了本地仓库GRADLE_USER_HOME. 编译kafka源码时候,很慢很慢.百度了一下,有说在GRADLE_HOME目录下的init.d目录下新建一个名叫 init.gradle的文件,有说在用户目录下的.gradle目录下新建init.gradle文件的. 起初我只设置了“GRADLE_HOME目录下的init.d目录下新建一个名叫 init.gradle的文件”,发现执行gradle

我的环境: JDK: 1.8.0_131 Gradle: Gradle 3.1 Kafka源码包: kafka-0.10.0.1-src.tgz Zookeeper安装包: zookeeper-3.4.6.tar.gz Scala版本: 2.10.6 提示在 D:\soft\kafka-0.10.0.1-src\build.gradle文件的230行有问题.解决办法: 打开build.gradle文件:在开头添加如下内容: ScalaCompileOptions.metaClass.daemon

Kafka源码依赖于Scala环境,首先需要安装scala,这块请自行百度进行安装. 传送门 当然,我们要分析源码,需要下载源码,请自行从github上面下载. 说明:本文使用的kafka版本为0.10.0.1,这是目前公司使用的版本. 下面说明下kafka源码的工程结构: 下面主要对core目录模块进行说明,这块是kafka的核心. admin:管理员模块,操作和管理topic,paritions相关,包含create,delete topic,扩展patitions api:这块主要负责数据

1. Kafka.scala 在Kafka的main入口中startup KafkaServerStartable, 而KafkaServerStartable这是对KafkaServer的封装 1: val kafkaServerStartble = new KafkaServerStartable(serverConfig) 2: kafkaServerStartble.startup 1: package kafka.server 2: class KafkaServerStartable

CopyOnWrite 思想在 Kafka 源码中的运用 在 Kafka 的内核源码中,有这么一个场景,客户端在向 Kafka 写数据的时候,会把消息先写入客户端本地的内存缓冲,然后在内存缓冲里形成一个 Batch 之后再一次性发送到 Kafka 服务器上去,这样有助于提升吞吐量. 请看下图: 这个时候 Kafka 的内存缓冲用的是什么数据结构呢?请看源码: private final ConcurrentMap<TopicPartition, Deque<RecordBatch>>

浪尖的kafka源码系列以kafka0.8.2.2源码为例给大家进行讲解的.纯属个人爱好,希望大家对不足之处批评指正. 一,zookeeper在分布式集群的作用 1,数据发布与订阅(配置中心) 发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是讲发布者将数据发布到zk节点上,共订阅者动态获取数据,实现配置的集中式管理和动态更新.例如,全局的配置信息,服务服务框架的地址列表就非常适合使用. 2,负载均衡 即软件负载均衡.最典型的是消息中间件的生产.消费者负载均衡. 3,命名服务(Naming Serv

系列文章目录 https://zhuanlan.zhihu.com/p/367683572 目录 系列文章目录 一. 使用方式 step 1: 设置必要参数 step 2: 创建KafkaProducer step 3:构造要发送的消息 step 4:发送消息 二. 线程模型 三. 源码分析 1. 主线程 1.1 KafkaProducer属性分析 1.2 ProducerInterceptors 1.3 元数据获取 1.4 Serialize 1.5 Partition选择 2. Record

持续更新中,敬请关注! 目录 <Kafka源码分析>系列文章计划按"数据传递"的顺序写作,即:先分析生产者,其次分析Server端的数据处理,然后分析消费者,最后再补充部分事务和流式计算相关内容. 一. 概述 介绍Kafka的背景.定位.基本思想及原理以及源码结构等内容. 二. 生产者 (Writing) 分析生产者的线程模型.压缩机制等方面内容. 三. Server端-消息存储 (待写作) 承接上一篇生产者文章,分析Producer发来的消息在Server端是如何存的.

系列文章目录 https://zhuanlan.zhihu.com/p/367683572 目录 系列文章目录 一. 实际问题 二. 什么是Kafka, 如何解决这些问题的 三. 基本原理 1. 基本框架 2. Topic 3. Partition 和 Consumer Group 4. Replica 5. Broker & KafkaController 五. 源码结构 1. 源码地址 2. 目录结构 六. 总结 一. 实际问题 我们在业务开发的过程中,会涉及很多"事件驱动"

系列文章目录 https://zhuanlan.zhihu.com/p/367683572 目录 系列文章目录 一. 业务模型 1.1 概念梳理 1.2 文件分析 1.2.1 数据目录 1.2.2 .log文件 1.2.3 .index和.timeindex文件 1.3 顺序IO 1.4 端到端压缩 二. 源码结构 2.1 核心类 2.1.1 核心类之间的关系 2.1.1 数据传递对象 2.1.2 ReplicaManager 2.1.3 Partition 2.1.4 Replica 2.1.

原文地址:http://www.aboutyun.com/thread-9938-1-1.html 问题导读1.Kafka提供了Producer类作为java producer的api,此类有几种发送方式?2.总结调用producer.send方法包含哪些流程?3.Producer难以理解的在什么地方? producer的发送方式剖析Kafka提供了Producer类作为java producer的api,该类有sync和async两种发送方式.sync架构图 async架构图 调用流程如下:

在上一篇,我们从使用方式和策略上,对消息队列做了一个宏观描述.从本篇开始,我们将深入到源码内部,仔细分析Kafka到底是如何实现一个分布式消息队列.我们的分析将从Producer端开始. 从Kafka 0.8.2开始,发布了一套新的Java版的client api, KafkaProducer/KafkaConsumer,替代之前的scala版的api.本系列的分析将只针对这套Java版的api. 多线程异步发送模型 下图是经过源码分析之后,整理出来的Producer端的架构图: 这里写图片描述