https://www.iteblog.com/archives/2560.html#i 数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知。本文从 Producter 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据 ...
一 消息传递语义:三种,至少一次,至多一次,精确一次 at lest once:消息不丢,但可能重复 at most once:消息会丢,但不会重复 Exactly Once:消息不丢,也不重复。 二 数据一致性保证:保证消息不丢 消息不重复 消息不丢:副本机制 ack,可以保证消息不丢。 数据重复:brocker保存了消息之后,在发送ack之前宕机了,producer认为消息没有发送成功进行重试 ...
2019-12-11 16:21 0 286 推荐指数:
https://www.iteblog.com/archives/2560.html#i 数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知。本文从 Producter 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据 ...
数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知。本文从 Producter 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性。 Topic 分区副本 在 Kafka 0.8.0 之前,Kafka 是没有副本的概念 ...
是如何保证数据可靠性和一致性的。 数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要 ...
“严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能。 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失败的情况下,就没办法保证消息顺序。 比如你连续发了1,2,3。 过了一会,返回结果1失败,2, 3成功 ...
Kafka 如何保证消息的消费顺序? 在Kafka中Partition(分区)是真正保存消息的地方,发送的消息都存放在这里。Partition(分区)又存在于Topic(主题)中,并且一个Topic(主题)可以指定多个Partition(分区)。 在Kafka中,只保证Partition(分区 ...
聚合一致性 从时间维度考虑,一致性分为“实时一致性”和“最终一致性”。在企业应用中,多数情况都是使用实时一致性。在WEB应用中,为了最大限度的提高系统的吞吐量,经常使用最终一致性,如:博客园的积分和排名计算。 从聚合的维度考虑,一致性分为“内部一致性”和“外部一致性”。内部一致性是指一个聚合 ...
当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题。一致性实际上是"正确性级别"的另一种说法,也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比,前者到底有多正确?举例来说,假设要对最近一小时登录的用户计数。在系统经历故障之后,计数结果是多少?如果有偏差,是有漏掉的计数 ...
为什么使用Redis做缓存 MySQL缺点 单机连接数目有限 对数据进行写速度慢 Redis优点 内存操作数据速度快 IO复用,速度快 单线程模型,避免线程切换带来的开销,速度快 一致性问题 读数据的时候首先去Redis里读,没有读到再去MySQL里 ...