kafka应用场景,kafaka应用场景

聊一聊rabbitMQ和kafka的应用场景

kafka消息发送topic，topic可以多个分区，同一个topic的消息可以分片保存在不同的机器上，消息持久化存储在磁盘上，一个消息可以重复消费，不用像rabbitmq一样，有几个消费者来消费这个消息，就需要几个消息队列来存储这个消息。

kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息发布订阅系统，它主要用于处理活跃的流式数据，大数据量的数据处理上。常用日志采集，数据采集上。

Kafka和RabbitMq一样是通用意图消息代理，他们都是以分布式部署为目的。但是他们对消息语义模型的定义的假设是非常不同的。我对AMQP 更成熟这个论点是持怀疑态度的。让我们用事实说话来看看用什么解决方案来解决你的问题。

Kafka是一个高吞吐量的分布式队列，用于长时间存储大量数据。对于需要持久性的一对多用例，Kafka是理想的选择。复杂路由：RabbitMQ RabbitMQ是一个较老但很成熟的代理，具有许多支持复杂路由的功能。

rabbitmq在金融场景中经常使用，具有较高的严谨性，数据丢失的可能性更小，同时具备更高的实时性，基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。

ActiveMQ是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。

kafka高并发基于什么实现

1、上面提到了kafka的ISR机制，kafka的容错性就是由ISR的机制来保证的。kafka集群可以动态扩展broker，多个partition同时写入消费数据，实现真正的高并发。

2、Kafka为了实现高吞吐量和容错，还引入了很多优秀的设计思路，如零拷贝，高并发网络设计，顺序存储，以后有时间再说。

3、Kafka是高吞吐量低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有广泛的应用。那他是如何做到这么高的吞吐量和高性能呢？生产者通过多batch合并一个request 一次性发送broker提高吞吐量 。

4、高并发 支持数千个客户端同时读写 日志收集 一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。消息系统 解耦和生产者和消费者、缓存消息等。

5、在 kafka 中， topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个topic。

6、还有，对于复杂的流式处理系统，Kafka 生产者的上游可能是另一个流式处理系统，这个系统可能有着自己的一致性方案。

Kafka的特性

1、Kafka的特性：- 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，每个topic可以分多个partition， consumer group 对partition进行consume操作。

2、思想：孤独意识，恐惧意识，障碍意识，负罪意识；艺术手段：悖谬，荒诞怪诞，象征梦幻，因此充满了神秘性和多义性；语言特色：朴素，给人以陌生孤独、忧郁痛苦以及个性消失、人性异化的感受。

3、主要特性 Kafka是一种高吞吐量 的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：通过O（1）的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

4、kafka正是利用了这个特性，顺序写入，速度相对较快。

5、Kafka特性之一是它的复制协议。复制协议是保障kafka高可靠性的关键。对于单个集群中每个Broker不同工作负载情况下，如何自动调优Kafka副本的工作方式是比较有挑战的。它的挑战之一是要知道如何避免follower进入和退出同步副本列表（即ISR）。

6、具有高超的虚拟现实的本领，他擅长营造一种在生活中完全不可能存在，但在逻辑上又有存在的可能性的现实情境，这种情境卡夫卡往往借助于荒诞、变形、陌生化、抽象化等艺术手段来实现。

以下哪些是Kafka实际的应用场景()

Kafka是一个分布式的、高吞吐的、基于发布/订阅的消息系统。利用kafka技术可以在廉价PC Server上搭建起大规模的消息系统。

Kafka可以作为分布式系统的一种外部提交日志。日志有助于在节点之间复制数据，并充当故障节点的重新同步机制，以恢复它们的数据。Kafka的日志压缩特性支持这种用法。在这种用法中，Kafka类似于Apache BookKeeper项目。

运营指标 Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。

Kafka的使用场景：- 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。- 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。

看来以后有空得刷刷scala）使用场景：笔者主要是用来做日志分析系统，其实Linkedin也是这么用的，可能是因为kafka对可靠性要求不是特别高，除了日志，网站的一些浏览数据应该也适用。

kafka主要有以下特性：尤其是高吞吐量，是他的最大卖点。kafka之所以能够实现高吞吐量，是基于他自身优良的设计，及集群的可扩展性。

Kafka使用场景

1、完成数据到数据中心的存储。数据中心的数据需要共享时，kafka的producer先从数据中心读取数据，然后传入kafka缓存并加入待消费队列。各分支结构作为数据消费者，启动消费动作，从kafka队列读取数据，并对获取的数据进行处理。

2、使用场景：笔者主要是用来做日志分析系统，其实Linkedin也是这么用的，可能是因为kafka对可靠性要求不是特别高，除了日志，网站的一些浏览数据应该也适用。

3、除了Kafka Streams，其他开源流处理工具包括Apache Storm和Apache Samza。事件溯源是一种应用程序设计风格，其中将状态更改记录为按时间顺序排列的记录序列。

4、日志收集 一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。消息系统 解耦和生产者和消费者、缓存消息等。

5、Kafka的使用场景：- 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。- 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。

6、Kafka可以被广泛应用于以下场景：大数据处理：Kafka在大数据处理方面具备很强的能力，可以对大量的数据进行传输和存储。实时日志处理：Kafka可以用来实现实时的日志处理，支持高并发写入和读取操作。

kafka不适合场景

另外，Kafka并不支持Java的那些“标准消息传递”协议，所以如果应用场景一定要使用这些标准，你就只能和Kafka说再见了。（但是在这里，我必须吐出来。除了抽象层，那些标准协议根本无法解决消息传递系统中的许多实际问题。

事情是这样，有个 Kafka 消费者实例，部署到线上去，消费到了线上的数据，而新版本做了新的逻辑，新版本的业务逻辑与老版本的业务逻辑不兼容，直接导致消费失败，没有进行重试操作，关键还提交了 offset。

综上所述： 一般公司会利用kafka收集一些日志之类的消息，因为日志一般量特别大，即使丢几条数据也没事，并且要求吞吐量也高，一般就是收发消息，不需要太多的功能，所以kafka非常适合这个场景。

这个配置限制了缓冲区的消息条数，也可以说是限制了所有未发送的消息条数（Buffer中的消息数量 + 请求已发往ES但还未返回结果的消息数量） 这个配置过高会占用过多kafka connect cluster的内存。

身份属于社会、物质层面的，身份能在不同的场景之下够转化；而性别也是如此，人的生理或许可以界定为男女，但是人的心理性别和角色由人的内在决定。

场景二：数据中心处理过的数据需要实时共享给几个不同的机构。我们常采用的方法是将数据批量存放在数据采集机，分支机构定时来采集；或是分支机构通过JDBC、RPC、http或其他机制实时从数据中心获取数据。