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本文是技术人面试系列Kafka篇,面试中关于Kafka都需要了解哪些基础?一文带你详细了解,欢迎收藏!

22 Technology lddgo Shared on 2024-02-19

Kafka中的实时数据是以Topic的概念进行分类存储,而Topic的数据是有一定时效性的,比如保存24小时、36小时、48小时等。而在定位一些实时数据的Case时,如果没有对实时数据进行历史归档,在排查问题时,没有日志追述,会很难定位是哪个环节的问题。

34 Technology lddgo Shared on 2023-05-24

本篇文章首先介绍MetaQ消息队列,然后介绍了作者对MetaQ和Kafka这两个消息队列的理解。

15 Technology lddgo Shared on 2023-05-18

在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样,是的,这就是 Kafka 最重要的落地场景。 异步解耦:同步调用转换成异步消息通知,实现生产者和消费者的解耦。想象一个场景,在商品交易时,在订单创建完成之后,需要触发一系列其他的操作,比如进行用户订单数据的统计、给用户发送短信、给用户发送邮件等等。如果所有操作都采用同步方式实现,将严重影响系统性能。针对此场景,我们可以利用消息中间件解耦订单创建操作和其他后续行为。 削峰填谷:利用 broker 缓冲上游生产者瞬时突发的流量,使消费者消费流量整体平滑。对于发送能力很强的上游系统,如果没有消息中间件的保护,下游系统可能会直接被压垮导致全链路服务雪崩。想象秒杀业务场景,上游业务发起下单请求,下游业务执行秒杀业务(库存检查,库存冻结,余额冻结,生成订单等等),下游业务处理的逻辑是相当复杂的,并发能力有限,如果上游服务不做限流策略,瞬时可能把下游服务压垮。

15 Technology lddgo Shared on 2023-05-05

Apache Kafka是一个分布式流平台,作为互联网领域不可或缺的消息组件,在全球获得了广泛的应用。在使用过程中,Kafka一般被作为消息流转的核心枢纽,上下游系统通过Kafka实现异步,削峰填谷。在大数据处理和实时数据处理领域Kafka也是不可替代的组件。 Kafka使用非常广泛,在有些领域使用已经非常成熟,如日志收集,大数据处理,数据库等领域。Kafka跟上下游也有标准化的对接模块,如日志收集有Flume,Filebeat,Logstash,大数据处理有spark,flink等组件。同时在一些小众的领域则没有现成的工具可以直接对接,如对接某个小众的数据库,或者用户自己定制化的系统。这时一般的对接方法是自行开发Kafka生产消费程序对接。

14 Technology lddgo Shared on 2023-02-24