


Analisis mendalam tentang prinsip teknikal dan senario yang boleh digunakan bagi baris gilir mesej Kafka
Prinsip pelaksanaan baris gilir mesej Kafka
Kafka ialah sistem pemesejan terbitan-langganan teragih yang boleh mengendalikan sejumlah besar data dan mempunyai kebolehpercayaan dan skalabiliti yang tinggi. Prinsip pelaksanaan Kafka adalah seperti berikut:
1 Topik dan partition
Data dalam Kafka disimpan dalam topik, dan setiap topik boleh dibahagikan kepada berbilang partition. Partition ialah unit storan terkecil dalam Kafka, yang merupakan fail log tidak berubah yang tersusun. Pengeluar menulis data ke topik, dan pengguna membaca data daripada topik.
2. Pengeluar dan pengguna
Pengeluar ialah proses atau benang yang menulis data kepada Kafka. Pengeluar boleh menulis data ke mana-mana partition mana-mana topik. Pengguna ialah proses atau urutan yang membaca data daripada Kafka. Pengguna boleh melanggan satu atau lebih topik dan membaca data daripada topik ini.
3. Format mesej
Mesej dalam Kafka terdiri daripada dua bahagian: kunci dan nilai. Kuncinya adalah pilihan dan boleh digunakan untuk mengumpulkan atau mengisih mesej. Nilai ialah kandungan sebenar mesej.
4. Mekanisme storan
Kafka menggunakan sistem fail teragih untuk menyimpan data. Data untuk setiap partition disimpan dalam fail berasingan. Fail ini direplikasi kepada berbilang pelayan untuk memastikan kebolehpercayaan data.
5. Protokol pemesejan
Kafka menggunakan protokol pemesejan yang dipanggil "protocol buffer". Protokol ini ialah format binari yang boleh menghantar data dengan cekap.
6. Ketersediaan tinggi
Kafka ialah sistem yang sangat tersedia. Ia secara automatik boleh mengesan dan memulihkan pelayan yang gagal. Selain itu, Kafka juga menyokong replikasi data untuk memastikan keselamatan data.
7. Kebolehskalaan
Kafka ialah sistem berskala. Ia memudahkan untuk menambah atau mengalih keluar pelayan untuk memenuhi keperluan yang berubah-ubah.
Senario aplikasi baris gilir mesej Kafka
Baris gilir mesej Kafka boleh digunakan dalam pelbagai senario aplikasi, termasuk:
1 Pengagregatan log
Kafka boleh digunakan untuk mengumpul dan mengagregatkan data log daripada sistem yang berbeza. Ini membantu pentadbir mencari dan menganalisis data log dengan cepat.
2. Pemprosesan aliran
Kafka boleh digunakan untuk memproses data penstriman. Data penstriman merujuk kepada data yang dijana secara berterusan, seperti log akses tapak web, data penderia, dsb. Kafka boleh memproses data ini dalam masa nyata dan menyimpan atau memajukannya ke sistem lain.
3. Mesej
Kafka boleh digunakan untuk membina sistem pesanan. Sistem pemesejan membenarkan data ditukar antara sistem yang berbeza. Kafka boleh memastikan penghantaran mesej yang boleh dipercayai dan menyokong berbilang format mesej.
4. Seni bina dipacu acara
Kafka boleh digunakan untuk membina seni bina dipacu acara. Seni bina dipacu acara ialah corak reka bentuk perisian yang membolehkan sistem yang berbeza berkomunikasi melalui acara. Kafka boleh digunakan sebagai bas acara untuk menghantar acara dari satu sistem ke sistem yang lain.
5. Seni bina perkhidmatan mikro
Kafka boleh digunakan untuk membina seni bina perkhidmatan mikro. Seni bina Microservices ialah corak reka bentuk perisian yang memecahkan aplikasi kepada berbilang perkhidmatan kecil bebas. Kafka boleh bertindak sebagai broker mesej untuk menghubungkan perkhidmatan kecil ini.
Contoh kod konkrit
Berikut ialah contoh kod yang menggunakan Kafka untuk menghantar dan menerima mesej:
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import java.util.Properties; public class KafkaExample { public static void main(String[] args) { // 创建一个生产者 Properties producerProps = new Properties(); producerProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); producerProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); producerProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(producerProps); // 创建一个消费者 Properties consumerProps = new Properties(); consumerProps.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); consumerProps.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); consumerProps.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); consumerProps.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group"); KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(consumerProps); // 订阅主题 consumer.subscribe(Collections.singletonList("my-topic")); // 发送消息 producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", "Hello, Kafka!")); // 接收消息 while (true) { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { System.out.println(record.key() + ": " + record.value()); } } // 关闭生产者和消费者 producer.close(); consumer.close(); } }
Contoh kod ini menunjukkan cara menggunakan Kafka untuk menghantar dan menerima mesej. Pertama, kita perlu mencipta pengeluar dan pengguna dan mengkonfigurasi sifat yang sepadan. Kami kemudiannya boleh menggunakan pengeluar untuk menghantar mesej kepada topik dan pengguna untuk membaca mesej daripada topik tersebut.
Atas ialah kandungan terperinci Analisis mendalam tentang prinsip teknikal dan senario yang boleh digunakan bagi baris gilir mesej Kafka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Lima pilihan untuk alat visualisasi Kafka ApacheKafka ialah platform pemprosesan strim teragih yang mampu memproses sejumlah besar data masa nyata. Ia digunakan secara meluas untuk membina saluran paip data masa nyata, baris gilir mesej dan aplikasi dipacu peristiwa. Alat visualisasi Kafka boleh membantu pengguna memantau dan mengurus kelompok Kafka serta lebih memahami aliran data Kafka. Berikut ialah pengenalan kepada lima alat visualisasi Kafka yang popular: ConfluentControlCenterConfluent

Perbezaan antara Oracle dan SQL dan analisis senario aplikasi Dalam medan pangkalan data, Oracle dan SQL adalah dua istilah yang sering disebut. Oracle ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan (RDBMS), dan SQL (StructuredQueryLanguage) ialah bahasa piawai untuk mengurus pangkalan data hubungan. Walaupun mereka agak berkaitan, terdapat beberapa perbezaan yang ketara. Pertama sekali, mengikut definisi, Oracle ialah sistem pengurusan pangkalan data khusus, yang terdiri daripada

Bahasa Go sesuai untuk pelbagai senario, termasuk pembangunan bahagian belakang, seni bina perkhidmatan mikro, pengkomputeran awan, pemprosesan data besar, pembelajaran mesin dan membina API RESTful. Antaranya, langkah mudah untuk membina API RESTful menggunakan Go termasuk: menyediakan penghala, mentakrifkan fungsi pemprosesan, mendapatkan data dan mengekodkannya ke dalam JSON dan menulis respons.

Analisis platform ECShop: Penjelasan terperinci tentang ciri fungsi dan senario aplikasi ECShop ialah sistem e-dagang sumber terbuka yang dibangunkan berdasarkan PHP+MySQL Ia mempunyai ciri fungsi yang berkuasa dan pelbagai senario aplikasi. Artikel ini akan menganalisis ciri fungsi platform ECShop secara terperinci, dan menggabungkannya dengan contoh kod khusus untuk meneroka aplikasinya dalam senario yang berbeza. Ciri-ciri 1.1 ECShop yang ringan dan berprestasi tinggi menggunakan reka bentuk seni bina yang ringan, dengan kod yang diperkemas dan cekap serta kelajuan larian yang pantas, menjadikannya sesuai untuk tapak web e-dagang bersaiz kecil dan sederhana. Ia mengamalkan corak MVC

Untuk memasang ApacheKafka pada RockyLinux, anda boleh mengikuti langkah di bawah: Kemas kini sistem: Pertama, pastikan sistem RockyLinux anda dikemas kini, laksanakan arahan berikut untuk mengemas kini pakej sistem: sudoyumupdate Pasang Java: ApacheKafka bergantung pada Java, jadi anda perlu memasang Java Development Kit (JDK) terlebih dahulu ). OpenJDK boleh dipasang melalui arahan berikut: sudoyuminstalljava-1.8.0-openjdk-devel Muat turun dan nyahmampat: Lawati laman web rasmi ApacheKafka () untuk memuat turun pakej binari terkini. Pilih versi yang stabil

Corak kilang digunakan untuk memisahkan proses penciptaan objek dan merangkumnya dalam kelas kilang untuk memisahkannya daripada kelas konkrit. Dalam rangka kerja Java, corak kilang digunakan untuk: mencipta objek kompleks (seperti kacang dalam Spring), menyediakan pengasingan objek, meningkatkan kebolehujian dan kebolehselenggaraan, menyokong sambungan dan meningkatkan sokongan untuk jenis objek baharu dengan menambah kelas kilang baharu.

Gambaran keseluruhan Springboot bersepadu Kafka Apache Kafka ialah perkhidmatan penstriman teragih yang membolehkan anda menghasilkan, menggunakan dan menyimpan data dengan daya pemprosesan yang sangat tinggi. Ia digunakan secara meluas untuk membina pelbagai jenis aplikasi seperti pengagregatan log, pengumpulan metrik, pemantauan dan saluran paip data transaksi. Springboot ialah rangka kerja untuk memudahkan pembangunan aplikasi Spring. Ia menyediakan pendawaian automatik dan konvensyen luar biasa untuk menyepadukan Kafka dengan mudah ke dalam aplikasi Spring

Gambaran keseluruhan prinsip pelaksanaan asas baris gilir mesej Kafka Kafka ialah sistem baris gilir mesej yang diedarkan yang boleh mengendalikan sejumlah besar data dan mempunyai daya pemprosesan yang tinggi dan kependaman rendah. Kafka pada asalnya dibangunkan oleh LinkedIn dan kini merupakan projek peringkat tertinggi Yayasan Perisian Apache. Architecture Kafka ialah sistem teragih yang terdiri daripada berbilang pelayan. Setiap pelayan dipanggil nod, dan setiap nod adalah proses bebas. Nod disambungkan melalui rangkaian untuk membentuk kelompok. K
