标签： kafka

发布于

Java `Kafka Streams` / `Flink` / `Spark Streaming` `Real-time Stream Processing`

各位观众，大家好！我是今天的流式处理专家，咱们今天就来聊聊 Java 领域里 Kafka Streams、Flink、Spark Streaming 这三位流式处理界的“扛把子”。别担心，咱不搞那些高深莫测的理论，争取用最接地气的方式，把这几个家伙的特点、用法、优缺点都给您扒个底朝天。 开场白：流式处理，这到底是啥玩意儿？ 想象一下，您是一家电商平台的程序员。过去，您每天晚上跑批处理，统计昨天的销售额，分析用户行为。但是，现在老板说了：“我要实时！我要知道现在哪个商品卖得最火，哪个用户正在疯狂下单！” 这个时候，流式处理就派上用场了。它就像一条永不停歇的河流，数据源源不断地流入，系统实时地对这些数据进行处理、分析，然后输出结果。不用再等一天，就能立刻看到最新的情况。 第一位选手：Kafka Streams – 轻量级选手，自带光环 Kafka Streams 是 Apache Kafka 项目的一部分，它最大的特点就是轻量级，直接集成在 Kafka 里面，不需要额外的集群。您可以把它想象成 Kafka 的一个“插件”，用 Java 编写，直接在您的应用程序里运行。 优点： …

继续阅读“Java `Kafka Streams` / `Flink` / `Spark Streaming` `Real-time Stream Processing`”

发布于

PHP `Kafka` `Consumer Group` 与 `Producer` 异步发送优化

各位朋友，大家好！我是老K，今天咱们聊聊PHP Kafka Consumer Group和Producer的异步发送优化，保证让你的Kafka体验飞起来。准备好了吗？Let’s go! 第一部分：Kafka基础概念回顾（别嫌烦，打好基础才能盖高楼） 在开始优化之前，咱们先简单回顾一下Kafka的一些核心概念，确保大家都在同一频道上。 概念 解释 Topic Kafka消息的类别，你可以理解为数据库的表。 Partition Topic的分区，用于并行处理消息。每个Partition只能由同一个Consumer Group中的一个Consumer消费。 Offset 消息在Partition中的位置，Consumer通过Offset来追踪消费进度。 Consumer Group 一组Consumer的集合，它们共同消费一个Topic的消息。Kafka保证每个Partition的消息只会被Consumer Group中的一个Consumer消费。 Producer 消息生产者，负责将消息发送到Kafka集群。 Broker Kafka集群中的服务器节点。 Zookeeper K …

继续阅读“PHP `Kafka` `Consumer Group` 与 `Producer` 异步发送优化”

发布于

PHP 消息队列 (Kafka/RabbitMQ) 与 `Event Sourcing` (事件溯源)

嘿，大家好！今天咱们来聊聊PHP里消息队列和Event Sourcing这两位“好基友”。它们经常一起出现，但各自又身怀绝技。咱们争取用最接地气的方式，把它们扒个精光，让大家以后遇到它们不再发怵。 开场白：故事的开始 想象一下，你正在开发一个电商网站。用户下单后，你需要做的事情可多了： 扣减库存 生成订单 发送短信通知 更新用户积分 通知仓库发货 … 如果这些事情都同步执行，用户得等到猴年马月才能看到“下单成功”的页面。而且，一旦某个环节出了问题，整个下单流程就可能失败，用户体验直线下降。 这时候，消息队列就派上用场了。它可以把这些“繁琐”的任务放到队列里，让它们异步执行，用户下单后，只需要快速生成订单，剩下的事情交给消息队列慢慢处理。 第一位主角：消息队列（Message Queue） 消息队列就像一个“中转站”，负责接收、存储和转发消息。生产者（Producer）将消息发送到队列，消费者（Consumer）从队列中取出消息进行处理。 常见的消息队列：Kafka vs RabbitMQ PHP程序员最常用的消息队列莫过于Kafka和RabbitMQ了，它们各有千秋： 特性 …

继续阅读“PHP 消息队列 (Kafka/RabbitMQ) 与 `Event Sourcing` (事件溯源)”

发布于

PHP `RabbitMQ` / `Kafka` 消息队列：异步通信与削峰填谷

各位观众，各位朋友，大家好！我是你们的老朋友，Bug终结者，今天咱们来聊聊PHP世界里的消息队列，特别是RabbitMQ和Kafka这两位大佬。 今天的主题是：PHP RabbitMQ / Kafka 消息队列：异步通信与削峰填谷。 先声明一下，我说的都是我踩过的坑，趟过的河，绝对真材实料，童叟无欺。 一、啥是消息队列？为啥要用它？ 想象一下，你经营一家餐厅，顾客点餐（请求），厨师做菜（处理），服务员上菜（响应）。 如果厨师只有一个，顾客又特别多，那是不是得排队？顾客是不是要骂娘？ 消息队列就相当于一个“传菜员”，顾客点餐后，把菜单（消息）交给传菜员，传菜员按照顺序（FIFO，先进先出）或者其他规则（优先级）把菜单给厨师。 这样，顾客不用等着厨师做菜，可以先去玩手机，厨师也不用管顾客啥时候来的，只管按照传菜员给的菜单做菜就行了。 用专业的术语来说，消息队列是一种异步通信机制。它允许不同的应用程序或服务之间通过消息进行通信，而无需直接相互调用。 使用消息队列的好处多多： 解耦: 各个服务之间不需要直接依赖，降低了系统的耦合性。你可以随意更换厨师（服务），只要他能看懂菜单（消息格式）就行。 …

继续阅读“PHP `RabbitMQ` / `Kafka` 消息队列：异步通信与削峰填谷”

发布于

C++ 消息队列客户端：Kafka, RabbitMQ, ZeroMQ 的 C++ API 使用

好的，咱们今天来聊聊C++消息队列客户端，重点是Kafka、RabbitMQ和ZeroMQ这三个家伙的C++ API使用。别怕，咱们不搞学院派，争取用最接地气的方式，让你听完就能上手。 开场白：消息队列是个啥？ 想象一下，你是一家奶茶店的老板，顾客点了单，你得通知后厨做奶茶，还得通知吧台准备吸管和杯子。传统的做法是，你扯着嗓子喊：“珍珠奶茶一杯！珍珠奶茶一杯！吸管准备！杯子准备！” 累不累？ 消息队列就像一个中间人，顾客把订单（消息）发给它，它再负责把订单分发给后厨和吧台。这样，你就不用扯着嗓子喊了，专注收钱就行！ 在软件世界里，消息队列也是干类似的事儿，解耦各个模块，提高系统的可靠性和扩展性。 第一部分：Kafka – 高吞吐量的王者 Kafka，江湖人称“卡夫卡”，是一个分布式的、分区的、可复制的日志提交系统。听起来很唬人，但其实它就是个高性能的消息队列。它擅长处理海量数据，比如日志收集、流式处理等等。 1. Kafka C++客户端的选择：librdkafka Kafka官方并没有提供C++客户端，但业界普遍使用librdkafka这个库。它是一个高性能的、可靠的 Kafka C …

继续阅读“C++ 消息队列客户端：Kafka, RabbitMQ, ZeroMQ 的 C++ API 使用”

发布于

Redis 与 Kafka/RabbitMQ 集成：异构消息系统的数据同步

大家好，我是今天的讲师，今天我们来聊聊一个有趣的话题：Redis 与 Kafka/RabbitMQ 集成，也就是异构消息系统的数据同步。这听起来可能有点学术，但实际上，它就像是给两个不同国家的人找了个翻译，让他们能无障碍交流。 什么是异构消息系统？ 首先，我们要搞清楚什么是“异构”消息系统。简单来说，就是两种或多种使用不同协议、架构或技术的消息队列系统。就像中文和英文，虽然都能表达意思，但你直接把中文扔给一个只懂英文的人，人家肯定一脸懵。 常见的消息队列系统有： Redis: 快速、内存型的数据结构服务器，通常用作缓存、会话管理，但也能做轻量级的消息队列。它的优势在于快，非常快，缺点是持久化相对弱一些。你可以把它想象成一个记性特别好的快递员，送货效率高，但是如果停电了，他可能会忘记一些事情。 Kafka: 高吞吐量、分布式、持久化的消息队列，专为处理海量数据流而生。Kafka就像一个大型物流中心，可以处理大量的包裹，而且不容易丢件。 RabbitMQ: 实现了 AMQP（高级消息队列协议）的消息队列，功能丰富，支持多种消息路由策略。RabbitMQ就像一个邮局，可以根据不同的地址把信件 …

继续阅读“Redis 与 Kafka/RabbitMQ 集成：异构消息系统的数据同步”

发布于

Redis 与消息队列集成：Kafka, RabbitMQ 混合架构

好的，没问题！咳咳，各位观众老爷们，今天咱们聊点刺激的——Redis 和消息队列 Kafka、RabbitMQ 的混合架构，想想是不是就有点小激动？别慌，咱们一步一步来，保证让各位听得明白，用得溜。 开场白：江湖救急，架构选型那些事儿 话说江湖上，数据洪流滚滚而来，咱们的系统就像一艘小船，随时可能被冲翻。为了保证数据安全可靠，还要保证系统反应迅速，我们需要一套趁手的兵器。Redis 就像一把锋利的匕首，速度快，适合处理小而精的数据；Kafka 和 RabbitMQ 就像两门大炮，能扛住流量高峰，保证数据不丢。但是，单纯用一种兵器，难免有局限性。所以，我们需要把它们组合起来，形成一套混合架构，才能在江湖上立于不败之地。 第一章：Redis，速度与激情 首先，咱们来认识一下 Redis 这位老朋友。Redis，全称 Remote Dictionary Server，是一个基于内存的键值对存储数据库。它的特点就是快，非常快，快到让你怀疑人生。 优点： 速度快：基于内存，读写速度极快。 数据结构丰富：支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等多种数据结构。 功能丰富：支持发布订阅、事务、Lua …

继续阅读“Redis 与消息队列集成：Kafka, RabbitMQ 混合架构”

发布于

Redis `Stream` 数据结构：Kafka 消息队列在 Redis 中的实现原理

好的，没问题。 各位观众，各位朋友，大家好！今天咱们来聊聊Redis里的一个“狠角色”——Stream，以及它如何摇身一变，模仿起了Kafka老大哥的消息队列。这可不是简单的山寨，而是Redis在某些场景下，对Kafka的一种轻量级替代方案。 准备好了吗？咱们这就开始“探险”！ 第一幕：Stream 是个啥？ 首先，咱们得搞清楚Stream是个什么玩意儿。简单来说，Stream是Redis 5.0版本引入的一种新的数据结构，它是一个持久化的、可追加的消息队列。你可以把它想象成一个日志文件，消息就像一行行记录，不断地往里追加。 但Stream又不仅仅是个简单的队列，它还具备以下这些特性： 持久化存储： 消息会持久化到磁盘，不用担心Redis挂掉数据丢失。 消息ID： 每条消息都有一个唯一ID，方便追踪和管理。 消费者组（Consumer Group）： 允许多个消费者组成一个组，共同消费Stream里的消息，实现负载均衡。 消息确认机制： 消费者可以确认消息已处理，避免重复消费。 阻塞读取： 消费者可以阻塞等待新消息，而不用轮询。 这些特性是不是有点眼熟？没错，它们和Kafka非常相似。 …

继续阅读“Redis `Stream` 数据结构：Kafka 消息队列在 Redis 中的实现原理”

发布于

集成 Apache Kafka：高吞吐量消息处理

好的，没问题！咱们这就开始一场关于 Apache Kafka 的高吞吐量消息处理的奇妙冒险。准备好了吗？系好安全带，让我们一起跳入 Kafka 的世界！ Apache Kafka：消息处理界的“扛把子” 想象一下，你是一家大型电商网站的架构师。每天，成千上万的用户涌入你的网站，浏览商品、下单、支付、评价… 这些行为会产生海量的数据，像潮水般涌来。如何有效地处理这些数据，保证系统的稳定性和实时性，挖掘数据的价值？ 这时候，你就需要一位“扛把子”级别的消息队列中间件——Apache Kafka！ Kafka，这个名字听起来就很有力量，对吧？它是一个分布式、高吞吐量、可持久化的消息队列系统，最初由 LinkedIn 开发，后来捐献给了 Apache 软件基金会。Kafka 的目标很简单：成为一个统一的数据管道，连接各种数据源和数据消费者，让数据像流水一样自由流动。 Kafka 的核心概念：搞懂这些，你就是 Kafka “老司机” 在深入 Kafka 的细节之前，我们需要先搞清楚几个核心概念，它们就像 Kafka 世界的“交通规则”，理解了才能畅通无阻。 Broker (代理)： Kafka …

继续阅读“集成 Apache Kafka：高吞吐量消息处理”

发布于

Binder 机制：Kafka 与 RabbitMQ 绑定器

Binder 机制：Kafka 与 RabbitMQ 绑定器——一场消息世界的“联姻”大戏 各位看官，欢迎来到消息队列的“相亲”现场！今天我们要聊的不是张三和李四，而是消息队列界的两大巨头：Kafka 和 RabbitMQ。它们各自拥有庞大的粉丝群，都有着独特的魅力和技能。但如果有一天，我们想要将它们的优势结合起来，让它们“联姻”，共同为我们的应用服务，该怎么办呢？ 这时候，Binder 机制就闪亮登场了，它就像一位资深的“媒婆”，负责牵线搭桥，让 Kafka 和 RabbitMQ 这对“新人”能够和谐共处，共同构建一个强大的消息处理系统。 什么是 Binder 机制？ 简单来说，Binder 机制是一种抽象层，它允许我们以一种统一的方式与不同的消息中间件（如 Kafka 和 RabbitMQ）进行交互。它隐藏了底层消息中间件的复杂性，让我们可以更专注于业务逻辑的开发。 想象一下，你要去不同的国家旅行，每个国家的插座都不一样。如果没有一个通用的转换器，你就得为每个国家准备一个插头。Binder 机制就像这个转换器，它提供了一个统一的接口，让你无论面对 Kafka 还是 RabbitMQ …

继续阅读“Binder 机制：Kafka 与 RabbitMQ 绑定器”