本月折扣優惠情報

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使用爽感：★★★★☆

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詳細介紹如下~參考一下吧

完整產品說明

                          

品牌名稱

對象與族群

• 女性

品牌定位

• 休閒

顏色

• 黑色
• 白色
• 桃色
• 多色

產地

• 台灣

功能

• 輕量

商品規格

• 品 牌：TOPUONE
  產 地：台灣
  鞋面材質：PU
  內裡材質：PU
  鞋墊材質：EVA
  鞋底材質：EVA
  商品配件：TOPUONE鞋盒
  商品來源：聖荃實業股份有限公司(聖荃鞋業)

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熱點新知搶先報

一、kafka概述 1.1、定義 Kakfa是一個分布式的基於發布/訂閱模式的消息隊列（message queue），主要應用於大數據的實時處理領域 1.2、消息隊列 1.2.1、傳統的消息隊列&新式的消息隊列的模式 ... 上面是傳統的消息隊列，比如一個用戶要註冊信息，當用戶信息寫入資料庫後，後面還有一些其他流程，比如發送簡訊，則需要等這些流程處理完成後，在返回給用戶。 而新式的隊列是，比如一個用戶註冊信息，數據直接丟進資料庫，就直接返回給用戶成功。 1.2.2、使用消息隊列的好處 A、解耦 B、可恢復性 C、緩衝 D、靈活性&峰值處理能力 E、異步通信 1.2.3、消息隊列的模式 A、點對點模式 消息生產者發送消息到消息隊列中，然後消息消費者從隊列中取出並且消費消息，消息被消費後，隊列中不在存儲。所以消息消費者不可能消費到已經被消費的消息；隊列支持存在多個消費者，但是對於一個消息而言，只會 有一個消費者可以消費；如果想發給多個消費者，則需要多次發送該條消息 B】發布/訂閱模式（一對多，消費者消費數據之後不會清除消息） 消息生產者將消息發布到topic中，同時有多個消息消費者（訂閱）消費該消息，和點對點的方式不同，發布到topic的消息會被所有的訂閱者消費；但是數據保留是期限的，默認是7天，因為他不是存儲系統；kafka就是這種模式的；有兩種方式，一種是是消費者去主動去消費（拉取）消息，而不是生產者推送消息給消費者；另外一種就是生產者主動推送消息給消費者，類似公眾號。 1.3、kafka的基礎架構 ... kafka的基礎架構主要有broker、生產者、消費者組構成，當前還包括zookeeper。 生產者負責發送消息 broker負責緩衝消息，broker中可以創建topic，每個topic又有partition和replication的概念 消費者組負責處理消息，同一個消費者組的中消費者不能消費同一個partition中的數據，消費者組主要是提高消費能力，比如之前是一個消費者消費100條數據，現在是2個消費者消費100條數據，可以提高消費能力；所以消費者組的消費者的個數要小於partition的個數，不然就會有消費者沒有partition可以消費，造成資源的浪費 註：但是不同的消費者組的消費者是可以消費相同的partition數據 Kakfa如果要組建集群，則只需要註冊到一個zk中就可以了，zk中還保留消息消費的進度或者說偏移量或者消費位置 0.9版本之前偏移量存儲在zk 0.9版本之後偏移量存儲在kafka中，kafka定義了一個系統的topic，專用用來存儲偏移量的數據； 為什麼要改？主要是考慮到頻繁更改偏移量，對zk_的壓力較大，而且kafka__本身自己的處理也較複雜_ 1.4、kafka安裝 A、Kafka的安裝只需要解壓安裝包就可以完成安裝 tar -zxvf kafka_2.11 -2.1.1.tgz -C /usr/local/ B、查看配置文件 [root@es1 config]# pwd /usr/local/kafka/config [root@es1 config]# ll total 84 -rw-r--r--. 1 root root 906 Feb 8 2019 connect-console-sink.properties -rw-r--r--. 1 root root 909 Feb 8 2019 connect-console-source.properties -rw-r--r--. 1 root root 5321 Feb 8 2019 connect-distributed.properties -rw-r--r--. 1 root root 883 Feb 8 2019 connect-file-sink.properties -rw-r--r--. 1 root root 881 Feb 8 2019 connect-file-source.properties -rw-r--r--. 1 root root 1111 Feb 8 2019 connect-log4j.properties -rw-r--r--. 1 root root 2262 Feb 8 2019 connect-standalone.properties -rw-r--r--. 1 root root 1221 Feb 8 2019 consumer.properties -rw-r--r--. 1 root root 4727 Feb 8 2019 log4j.properties -rw-r--r--. 1 root root 1925 Feb 8 2019 producer.properties -rw-r--r--. 1 root root 6865 Jan 16 22:00 server-1.properties -rw-r--r--. 1 root root 6865 Jan 16 22:00 server-2.properties -rw-r--r--. 1 root root 6873 Jan 16 03:57 server.properties -rw-r--r--. 1 root root 1032 Feb 8 2019 tools-log4j.properties -rw-r--r--. 1 root root 1169 Feb 8 2019 trogdor.conf -rw-r--r--. 1 root root 1023 Feb 8 2019 zookeeper.properties C、修改配置文件server.properties 設置broker.id 這個是kafka集群區分每個節點的唯一標誌符 ... D、設置kafka的數據存儲路徑 ... 註：這個目錄下不能有其他非kafka的目錄，不然會導致kafka集群無法啟動 E、設置是否可以刪除topic，默認情況先kafka的topic是不允許刪除的 ... F、Kafka的數據保留的時間，默認是7天 ... G、Log文件最大的大小，如果log文件超過1g會創建一個新的文件 ... H、Kafka連接的zk的地址和連接kafka的超時時間 ... J、默認的partition的個數 ... 1.5、啟動kafka A、啟動方式1，kafka只能單節點啟動，所以每個kakfa節點都需要手動啟動，下面的方式阻塞的方式啟動 ... B、啟動方式2，守護的方式啟動，推薦 ... 1.6、kafka操作 A、查看當前kafka集群已有的topic ... 注意：這裡連接的zookeeper，而不是連接的kafka B、創建topic，指定分片和副本個數 ... 註： replication-factor：副本數 replication-factor：分區數 Topic：主題名 如果當前kafka集群只有3個broker節點，則replication-factor最大就是3了，下面的例子創建副本為4，則會報錯 ... C、刪除topic ... D、查看topic信息 ... 1.7、啟動生產者生產消息，kafka自帶一個生產者和消費者的客戶端 A、啟動一個生產者，注意此時連的9092埠，連接的kafka集群 ... B、啟動一個消費者，注意此時連接的還是9092埠，在0.9版本之前連接的還是2181埠 ... 這裡我們啟動2個消費者來測試一下 ... 註：如果不指定的消費者組的配置文件的話，默認每個消費者都屬於不同的消費者組 C、發送消息，可以看到每個消費者都能收到消息 ... ... ... D、Kakfa中的實際的數據 ... ... 二、kafka架構深入 ... Kafka不能保證消息的全局有序，只能保證消息在partition內有序，因為消費者消費消息是在不同的partition中隨機的。推薦閱讀：6個步驟，全方位掌握 Kafka。關注微信公眾號：Java技術棧，在後臺回覆：架構，可以獲取我整理的 N 篇架構乾貨。 2.1、kafka的工作流程 Kafka中的消息是以topic進行分類的，生產者生成消息，消費者消費消息，都是面向topic的，推薦閱讀：RabbitMQ 和 Kafka 到底怎麼選？ ... Topic是一個邏輯上的概念，而partition是物理上的概念 每個partition又有副本的概念 每個partition對應於一個log文件，該log文件中存儲的就是生產者生成的數據，生產者生成的數據會不斷的追加到該log的文件末端，且每條數據都有自己的offset，消費者都會實時記錄自己消費到了那個offset，以便出錯的時候從上次的位置繼續消費，這個offset就保存在index文件中 kafka的offset是分區內有序的，但是在不同分區中是無順序的，kafka不保證數據的全局有序 2.2、kafka原理 由於生產者生產的消息會不斷追加到log文件的末尾，為防止log文件過大導致數據定位效率低下，Kafka採用分片和索引的機制，將每個partition分為多個segment，每個segment對應2個文件----index文件和log文件，這2個文件位於一個相同的文件夾下，文件夾的命名規則為topic名稱+分區序號 ... Indx和log的文件的文件名是當前這個索引是最小的數據的offset Kafka如何快速的消費數據呢？這篇推薦看下：為什麼 Kafka 速度那麼快？ ... Index文件中存儲的數據的索引信息，第一列是offset，第二列這這個數據所對應的log文件中的偏移量，就像我們去讀文件，使用seek（）設置當前滑鼠的位置一樣，可以更快的找到數據 如果要去消費offset為3的數據，首先通過二分法找到數據在哪個index文件中，然後在通過index中offset找到數據在log文件中的offset；這樣就可以快速的定位到數據，並消費 所以kakfa雖然把數據存儲在磁碟中，但是他的讀取速度還是非常快的 三、kafka的生產者和消費者 3.1、kafka的生產者 Kafka的partition的分區的作用 Kafka的分區的原因主要就是提供並發提高性能，因為讀寫是partition為單位讀寫的； 那生產者發送消息是發送到哪個partition中呢？ A、在客戶端中指定partition B、輪詢（推薦）消息1去p1，消息2去p2，消息3去p3，消息4去p1，消息5去p2，消息6去p3 。。。。。。。 3.2 kafka如何保證數據可靠性呢？通過ack來保證 為保證生產者發送的數據，能可靠的發送到指定的topic，topic的每個partition收到生產者發送的數據後，都需要向生產者發送ack（確認收到），如果生產者收到ack，就會進行下一輪的發送，否則重新發送數據 ... ... 那麼kafka什麼時候向生產者發送ack 確保follower和leader同步完成，leader在發送ack給生產者，這樣才能確保leader掛掉之後，能再follower中選舉出新的leader後，數據不會丟失 那多少個follower同步完成後發送ack 方案1：半數已經完成同步，就發送ack 方案2：全部完成同步，才發送ack（kafka採用這種方式） 採用第二種方案後，設想以下場景，leader收到數據，所有的follower都開始同步數據，但是有一個follower因為某種故障，一直無法完成同步，那leader就要一直等下，直到他同步完成，才能發送ack，這樣就非常影響效率，這個問題怎麼解決？ ... Leader維護了一個動態的ISR列表（同步副本的作用），只需要這個列表的中的follower和leader同步；當ISR中的follower完成數據的同步之後，leader就會給生產者發送ack，如果follower長時間未向leader同步數據，則該follower將被剔除ISR，這個時間閾值也是自定義的；同樣leader故障後，就會從ISR中選舉新的leader 怎麼選擇ISR的節點呢？ 首先通信的時間要快，要和leader要可以很快的完成通信，這個時間默認是10s 然後就看leader數據差距，消息條數默認是10000條（後面版本被移除） 為什麼移除：因為kafka發送消息是批量發送的，所以會一瞬間leader接受完成，但是follower還沒有拉取，所以會頻繁的踢出加入ISR，這個數據會保存到zk和內存中，所以會頻繁的更新zk和內存。 但是對於某些不太重要的數據，對數據的可靠性要求不是很高，能夠容忍數據的少量丟失，所以沒必要等ISR中的follower全部接受成功。 所以kafka為用戶提供了三種可靠性級別，用戶可以根據可靠性和延遲進行權衡，這個設置在kafka的生成中設置：acks參數設置 A、acks為0 生產者不等ack，只管往topic丟數據就可以了，這個丟數據的機率非常高 B、ack為1 Leader落盤後就會返回ack，會有數據丟失的現象，如果leader在同步完成後出現故障，則會出現數據丟失 C、ack為-1（all） Leader和follower（ISR）落盤才會返回ack，會有數據重複現象，如果在leader已經寫完成，且follower同步完成，但是在返回ack的出現故障，則會出現數據重複現象；極限情況下，這個也會有數據丟失的情況，比如follower和leader通信都很慢，所以ISR中只有一個leader節點，這個時候，leader完成落盤，就會返回ack，如果此時leader故障後，就會導致丟失數據 3.3 Kafka如何保證消費數據的一致性？通過HW來保證 ... LEO：指每個follower的最大的offset HW（高水位）：指消費者能見到的最大的offset，LSR隊列中最小的LEO，也就是說消費者只能看到1~6的數據，後面的數據看不到，也消費不了 避免leader掛掉後，比如當前消費者消費8這條數據後，leader掛 了，此時比如f2成為leader，f2根本就沒有9這條數據，那麼消費者就會報錯，所以設計了HW這個參數，只暴露最少的數據給消費者，避免上面的問題 3.3.1、HW保證數據存儲的一致性 A、Follower故障 Follower發生故障後會被臨時提出LSR，待該follower恢復後，follower會讀取本地的磁碟記錄的上次的HW，並將該log文件高於HW的部分截取掉，從HW開始想leader進行同步，等該follower的LEO大於等於該Partition的hw，即follower追上leader後，就可以重新加入LSR B、Leader故障 Leader發生故障後，會從ISR中選出一個新的leader，之後，為了保證多個副本之間的數據一致性，其餘的follower會先將各自的log文件高於hw的部分截掉（新leader自己不會截掉），然後從新的leader同步數據 注意：這個是為了保證多個副本間的數據存儲的一致性，並不能保證數據不丟失或者不重複 3.3.2精準一次（冪等性），保證數據不重複 Ack設置為-1，則可以保證數據不丟失，但是會出現數據重複（at least once） Ack設置為0，則可以保證數據不重複，但是不能保證數據不丟失（at most once） 但是如果魚和熊掌兼得，該怎麼辦？這個時候就就引入了Exactl once（精準一次） 在0.11版本後，引入冪等性解決kakfa集群內部的數據重複，在0.11版本之前，在消費者處自己做處理 如果啟用了冪等性，則ack默認就是-1，kafka就會為每個生產者分配一個pid，並未每條消息分配seqnumber，如果pid、partition、seqnumber三者一樣，則kafka認為是重複數據，就不會落盤保存；但是如果生產者掛掉後，也會出現有數據重複的現象；所以冪等性解決在單次會話的單個分區的數據重複，但是在分區間或者跨會話的是數據重複的是無法解決的。 3.4 kafka的消費者 3.4.1 消費方式 消息隊列有兩種消費消息的方式，push（微信公眾號）、pull（kafka），push模式很難適應消費速率不同的消費者，因為消費發送速率是由broker決定的，他的目標是儘可能以最快的的速度傳遞消息，但是這樣很容易造成消費者來不及處理消息，典型的表現就是拒絕服務以及網絡擁塞。而pull的方式可以消費者的消費能力以適當的速率消費消息 Pull的模式不足之處是如果kafka沒有數據，消費者可能會陷入死循環，一直返回空數據，針對這一點，kafka的消費者在消費數據時候回傳遞一個timeout參數，如果當時沒有數據可供消費，消費者會等待一段時間在返回 3.4.2 分區分配策略 一個消費者組有多個消費者，一個topic有多個partition。所以必然會涉及到partition的分配問題，即確定哪個partition由哪個消費者來消費 Kafka提供兩種方式，一種是輪詢（RountRobin）對於topic組生效，一種是（Range）對於單個topic生效 輪訓：前置條件是需要一個消費者里的消費者訂閱的是相同的topic。不然就會出現問題；非默認的的方式 同一個消費者組裡的消費者不能同時消費同一個分區 比如三個消費者消費一個topic的9個分區 ... ... 如果一個消費者組裡有2個消費者，這個消費者組裡同時消費2個topic，每個topic又有三個partition 首先會把2個topic當做一個主題，然後根據topic和partition做hash，然後在按照hash排序。然後輪訓分配給一個消費者組中的2個消費者 如果是下面這樣的方式訂閱的呢？ 比如有3個topic，每個topic有3個partition，一個消費者組中有2個消費者。消費者1訂閱topic1和topic2，消費者2訂閱topic2和topic3，那麼這樣的場景，使用輪訓的方式訂閱topic就會有問題 如果是下面這種方式訂閱呢 比如有2個topic，每個topic有3個partition，一個消費者組 有2個消費者，消費者1訂閱topic1，消費者2訂閱topic2，這樣使用輪訓的方式訂閱topic也會有問題 所以我們一直強調，使用輪訓的方式訂閱topic的前提是一個消費者組中的所有消費者訂閱的主題是一樣的； 所以輪訓的方式不是kafka默認的方式 Range：是按照單個topic來劃分的，默認的分配方式 ... ... Range的問題會出現消費者數據不均衡的問題 比如下面的例子，一個消費者組訂閱了2個topic，就會出現消費者1消費4個partition，而另外一個消費者只消費2個partition ... 分區策略什麼時候會觸發呢？當消費者組裡的消費者個數變化的時候，會觸發分區策略調整，比如消費者里增加消費者，或者減少消費者 3.4.3 offset的維護 由於消費者在消費過程中可能會出現斷電宕機等故障，消費者恢復後，需要從故障前的位置繼續消費，所以消費者需要實施記錄自己消費哪個offset，以便故障恢復後繼續消費 Offset保存的位置有2個，一個zk，一個是kafka 首先看下offset保存到zk 由消費者組、topic、partition三個元素確定唯一的offset 所以消費者組中的某個消費者掛掉之後，或者的消費者還是可以拿到這個offset的 ... Controller這個節點和zk通信，同步數據，這個節點就是誰先起來，誰就先註冊controller，誰就是controller。其他節點和controller信息保持同步 3.4.5、消費者組的案例 修改消費者組id ... 啟動一個消費者發送3條數據 ... 指定消費者組啟動消費者，啟動三個消費者，可以看到每個消費者消費了一條數據 ... ... ... 在演示下不同組可以消費同一個topic的，我們看到2個消費者的消費者都消費到同一條數據 再次啟動一個消費者，這個消費者屬於另外一個消費者組 ... ... 四、Kafka的高效讀寫機制 4.1、分布式部署 多節點並行操作 4.2、順序寫磁碟 Kafka的producer生產數據，要寫入到log文件中，寫的過程中一直追加到文件末尾，為順序寫，官網有數據表明。同樣的磁碟，順序寫能到600M/S，而隨機寫只有100K/S。這與磁碟的機械結構有關，順序寫之所以快，是因為其省去了大量磁頭尋址的時間 4.3、零複製技術 正常情況下，先把數據讀到內核空間，在從內核空間把數據讀到用戶空間，然後在調作業系統的io接口寫到內核空間，最終在寫到硬碟中 ... Kafka是這樣做的，直接在內核空間流轉io流，所以kafka的性能非常高 ... 五、 zookeeper在kafka中的作用 Kafka集群中有一個broker會被選舉為controller，負責管理集群broker的上下線，所有的topic的分區副本分配和leader選舉等工作。 感謝閱讀 喜歡的朋友和愛學習的小夥伴可關注下筆者 會定期發布優質文章的哦！

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文章來源取自於：

每日頭條 https://kknews.cc/code/8k4no4n.html

MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=6538311&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league

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