很多朋友对于kafka为什么吞吐量大和kafka数据量太大,堵塞了怎么办?不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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5-kafka(分布式消息队列)
1、之前讲到过，一个Topic主题中可以有多个Partition分区，并且每个分区都可以有多个副本，这是Kafka的一个数据冗余机制。
2、Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息队列。它主要用来处理海量数据的实时流处理。Kafka在数据传递中具有很高的性能和可靠性，同时还支持数据的和故障恢复，因此被广泛应用于很多大数据处理和分析平台。
3、Kafka是一个高性能的分布式消息队列，它主要用于解决大规模数据处理中的消息传递问题。下面是Kafka的工作原理：Kafka采用发布/订阅模型，消息发布者将消息发送到Kafka的消息中心（broker）中，然后由订阅者从中心中读取消息。一个消息可以被多个订阅者同时读取。
kafka的特点
- 特点：与Apache Kafka紧密集成，适用于流处理工作负载。- 优势：低延迟，多团队协作方便，可与Hadoop和Kafka集成。- 局限：依赖Kafka，语言支持有限，对严格的一次处理语义有较高需求。 混合处理：Apache Flink - 特点：可处理批处理和流处理任务，提供低延迟和高吞吐率。
rabbitMQ ：使用erlang语言开发，高并发特点，基于AMQP（即Advanced Message Queuing Protocol）的开源高级消费队列，AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/ 订阅）、可靠性、安全），企业级适应性和稳定性，并且有WEB管理界面方便用户查看和管理。
分布式特点：分布性。分布式由多台计算机组成，它们在地域上是分散的，可以散布在一个、一个城市、一个，甚至全球范围内。整个的功能是分散在各个节点上实现的，因而分布式具有数据处理的分布性。自治性。
Kafka Producer 消息发送有三种确认方式（配置参数 acks）： kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台，能够实时的收集反馈信息，并需要能够支撑较大的数据量，且具备良好的容错能力。 持久性 kafka使用文件存储消息，这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件的本身特性。
要实现一个队列有多种方式，Kafka 作为一个消息队列中间件，在设计队列时主要要考虑两个问题： 乍一看到这个问题，我们会想，内存的读取速度远快于磁盘，如果追求性能，内存也充足的话，当然是将生产者产生的消息数据写到内存（比如用一个数组或者链表来存储队列数据），供消费者消费。
大数据Kafka有哪些优势能力呢?
1、Kafka的高吞吐能力、缓存机制能有效的解决高峰流量冲击问题。实践表明，在未将kafka引入前，当互联发送的数据量较大时，往往会挂起关系数据库，数据常常丢失。
2、Kafka的优点 1 解耦 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
3、kafka在消费端也有着高吞吐量，由于kafka是将数据写入到页缓存中，同时由于读写相间的间隔并不大，很大可能性会在缓存中命中，从而保证高吞吐量。另外kafka由于本身不对数据做任何的修改，完全使用零拷贝技术，大大提升数据的读取能力。
4、特点与优势：Kafka的特点包括高吞吐量、可扩展性、可靠性和灵活性。它能够处理大量的数据流，并在集群中进行负载均衡。此外，由于其分布式特性，Kafka可以在多个节点上进行数据和备份，确保数据的可靠性和持久性。它还支持多种语言和平台，并且提供了强大的API接口，使得开发和使用变得更加便捷。
5、Kafka高并发实现的优势在于高吞吐量、可靠性、灵活性和实时处理能力。然而，其劣势也包括架构复杂性、维护成本高和运维难度大。 总结来说，Kafka高并发实现是互联网应用中的关键技术，具有广泛应用场景和重要意义。实现高并发Kafka应用需要深入理解其原理，掌握关键技术，并在实践中不断学习和优化。
6、在 LinkedIn ，Kafka 可以有效地处理每天数十亿条消息的指标和用户活动跟踪，其强大的处理能力，已经被业界所认可，并成为大数据流水线的首选技术。
Kafka,Mq和Redis作为消息队列使用
kafka是个日志处理缓冲组件，在大数据信息处理中使用。和传统的消息队列相比较简化了队列结构和功能，以流形式处理存储（持久化）消息（主要是日志）。日志数据量巨大，处理组件一般会处理不过来，所以作为缓冲层的kafka，支持巨大吞吐量。
我们介绍了RabbitMQ，Kafka和Redis的一些特征。这三种动物都是它们的类别，但是如上所述，它们的运行方式大不相同。这是我们建议正确的消息根据不同用例使用的建议。短命消息：Redis Redis的内存数据库几乎适用于不需要持久性的消息短暂的用例。
ActiveMQ是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ，它能够以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。
消息队列概述 消息队列中间件是分布式中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式不可缺少的中间件。 目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。
Redis虽然可以用作消息队列，但其各项功能显示不如单一实现的消息队列，所以通常情况下并不使用它的消息队列功能；Kafka的性能要优于RabbitMQ，通常在日志采集，数据采集时使用较多，所以这里我们采用Kafka实现消息队列功能。
我们介绍了RabbitMQ，Kafka和Redis的一些特征。这三种动物都是它们的类别，但是如上所述，它们的运行方式大不相同。这是我们建议正确的消息根据不同用例使用的建议。redis消息推送（基于分布式pub/sub）多用于实时性较高的消息推送，并不保证可靠。
kafka原理
1、kafka在消费端也有着高吞吐量，由于kafka是将数据写入到页缓存中，同时由于读写相间的间隔并不大，很大可能性会在缓存中命中，从而保证高吞吐量。另外kafka由于本身不对数据做任何的修改，完全使用零拷贝技术，大大提升数据的读取能力。
2、Kafka是一个消息，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流数据（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家作为多种类型的数据管道和消息使用。Kafka的副本机制是多个服务端节点对其他节点的主题分区的日志进行。
3、kafka消息的有序性，是采用消息键保序策略来实现的。 一个topic，一个partition（分割），一个consumer，内部单线程消费，写N个内存queue，然后N个线程分别消费一个内存queue。kafka发送进行消息压缩有两个地方，分别是生产端压缩和Broker端压缩。
kafka是干嘛的?
1、简而言之，kafka 本质就是一个消息，与大多数的消息一样，主要的特点如下：与 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 不同的地方在于，它有一个**分区 Partition **的概念。
2、Kafka是由Apache基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息，它可以处理消费者在中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多功能的一个关键因素。
3、大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师等。大数据技术被渗透到的方方面面，医疗卫生、商业分析、安全、食品安全、金融安全等方面。
4、dpool龙池是一个用于手机区块链挖矿，龙池dpool致力于打造“一个最懂矿工的矿池”，采用行业领先的FPPS结算模式，更高标准的风控体系和资金安全保障，为矿工打造矿池服务新标准。dpool龙池并在多个矿池节点，充分保证了全球的矿工网络和挖矿效率稳定流畅。
5、如：存储靠在ECS上挂载各种磁盘来完成；数据库靠在ECS上SQL Server、MySQL来完成；消息服务自己在ECS上搭建Kafka；大数据计算自己买一堆ECS来搭建Hadoop/Spark环境。相对应的，都有各自的云产品实现如云存储、云数据库、大数据云平台。以上就是我对是否自建机房的整体表述，行文至此。
好了，关于kafka为什么吞吐量大和kafka数据量太大,堵塞了怎么办?的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！
