https://www.iteblog.com/archives/2560.html#i 數據可靠性 Kafka 作為一個商業級消息中間件,消息可靠性的重要性可想而知。本文從 Producter 往 Broker 發送消息、Topic 分區副本以及 Leader 選舉幾個角度介紹數據 ...
一 消息傳遞語義:三種,至少一次,至多一次,精確一次 at lest once:消息不丟,但可能重復 at most once:消息會丟,但不會重復 Exactly Once:消息不丟,也不重復。 二 數據一致性保證:保證消息不丟 消息不重復 消息不丟:副本機制 ack,可以保證消息不丟。 數據重復:brocker保存了消息之后,在發送ack之前宕機了,producer認為消息沒有發送成功進行重試 ...
2019-12-11 16:21 0 286 推薦指數:
https://www.iteblog.com/archives/2560.html#i 數據可靠性 Kafka 作為一個商業級消息中間件,消息可靠性的重要性可想而知。本文從 Producter 往 Broker 發送消息、Topic 分區副本以及 Leader 選舉幾個角度介紹數據 ...
數據可靠性 Kafka 作為一個商業級消息中間件,消息可靠性的重要性可想而知。本文從 Producter 往 Broker 發送消息、Topic 分區副本以及 Leader 選舉幾個角度介紹數據的可靠性。 Topic 分區副本 在 Kafka 0.8.0 之前,Kafka 是沒有副本的概念 ...
是如何保證數據可靠性和一致性的。 數據可靠性 Kafka 作為一個商業級消息中間件,消息可靠性的重要 ...
“嚴格的順序消費”有多么困難 下面就從3個方面來分析一下,對於一個消息中間件來說,”嚴格的順序消費”有多么困難,或者說不可能。 發送端 發送端不能異步發送,異步發送在發送失敗的情況下,就沒辦法保證消息順序。 比如你連續發了1,2,3。 過了一會,返回結果1失敗,2, 3成功 ...
Kafka 如何保證消息的消費順序? 在Kafka中Partition(分區)是真正保存消息的地方,發送的消息都存放在這里。Partition(分區)又存在於Topic(主題)中,並且一個Topic(主題)可以指定多個Partition(分區)。 在Kafka中,只保證Partition(分區 ...
聚合一致性 從時間維度考慮,一致性分為“實時一致性”和“最終一致性”。在企業應用中,多數情況都是使用實時一致性。在WEB應用中,為了最大限度的提高系統的吞吐量,經常使用最終一致性,如:博客園的積分和排名計算。 從聚合的維度考慮,一致性分為“內部一致性”和“外部一致性”。內部一致性是指一個聚合 ...
當在分布式系統中引入狀態時,自然也引入了一致性問題。一致性實際上是"正確性級別"的另一種說法,也就是說在成功處理故障並恢復之后得到的結果,與沒有發生任何故障時得到的結果相比,前者到底有多正確?舉例來說,假設要對最近一小時登錄的用戶計數。在系統經歷故障之后,計數結果是多少?如果有偏差,是有漏掉的計數 ...
為什么使用Redis做緩存 MySQL缺點 單機連接數目有限 對數據進行寫速度慢 Redis優點 內存操作數據速度快 IO復用,速度快 單線程模型,避免線程切換帶來的開銷,速度快 一致性問題 讀數據的時候首先去Redis里讀,沒有讀到再去MySQL里 ...