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news 2025/7/31 5:50:14
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文章目录

  • Kafka
    • 为什么要用消息队列
    • 为什么选择了kafka
    • kafka的组件与作用(架构)
    • kafka为什么要分区
    • Kafka生产者分区策略
    • kafka的数据可靠性怎么保证
    • ack应答机制（可问：造成数据重复和丢失的相关问题）
    • 副本数据同步策略
    • ISR
    • kafka的副本机制
    • kafka的消费分区分配策略
      • Range分区分配策略
      • RoundRobinAssignor分区分配策略
      • StickyAssignor分区分配策略
    • kafka的offset怎么维护
    • kafka为什么这么快
    • Kafka消费能力不足怎么处理
    • kafka事务是怎么实现的
    • Kafka中的数据是有序的吗
    • Kafka可以按照时间消费数据吗
    • Kafka单条日志传输大小
    • Kafka参数优化
    • Kafka适合以下应用场景
    • Exactly Once语义
  • Zookerper
    • 特点
    • 选举机制
      • 新集群选举
    • 非全新集群选举
    • Kafka依赖Zookeeper的选举
    • Kafka依赖ZK做了哪些事
      • Kafka选举
      • Kafka为什么要放弃ZK
    • 基于ZooKeeper的Hadoop高可用
    • Yarn高可用
  • Flink
    • 运行时架构
    • Flink 应用
    • 处理数据API
    • 核心抽象
    • Flink 异步IO
    • 窗口
    • Watermark （水印）
    • 内存管理
    • 内存模型
    • 资源管理
    • 调度
    • 作业调度失败
    • 容错
    • 保存点恢复
    • 端到端严格一次
    • Flink SQL
    • FLINK API

Kafka

为什么要用消息队列

  1. 解耦
    允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
  2. 可恢复性
    系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理
    消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
  3. 缓冲
    有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
  4. 灵活性与峰值处理能力
    在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理
    这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的
    访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
  5. 异步通信
    很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入
    队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

为什么选择了kafka

在这里插入图片描述

  1. 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。
  2. 可扩展性：kafka集群支持热扩展。
  3. 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失。
  4. 容错性：允许集群中

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