kafka对网络带宽要求高吗 kafka性能高的原因
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互联网企业都在用的Kafka为什么可以这么快?
综上所述，Kafka之所以可以这么快，是因为它充分利用了分区并行处理、顺序写入磁盘、pagecache、零拷贝机制和压缩批处理等技术手段。这些特性使得Kafka在高并发、高性能的场景下表现出色，成为互联网企业处理大数据传输的首选工具。
分布式的架构也是Kafka如此快速的原因，Kafka 以分布式方式将数据存储在多个broker上。Kafka 集群中的每个broker都存储整个数据的子集，并且可以独立处理。随着数据的增加，您可以很方便的添加更多broker以增加 Kafka 集群的并行性。因此，Kafka 很容易水平扩展，您不必担心数据量的增加。
RabbitMQ、RocketMQ和Kafka都是优秀的消息队列中间件，它们各自具有独特的特点和适用场景。RabbitMQ适用于企业系统内部对数据一致性、稳定性和可靠性要求很高的场景；RocketMQ适用于大型互联网公司基础架构研发实力较强的场景；Kafka则适用于大数据领域的实时计算、日志采集等场景。
Kafka：Kafka是一种开源的分布式消息队列，用于处理大量数据流和实时消息传输。它在金融、电商、社交等领域得到了广泛应用。Kafka的高吞吐量和低延迟特性使得它能够实时处理大量的数据流和消息，为业务提供实时的数据分析和决策支持。Redis：Redis是一种开源的分布式缓存系统，能够提供高速的数据读写和缓存服务。
Kafka：适用场景：适合大量数据生成的互联网服务，特别是日志收集、实时监控等大数据处理场景。优势：支持分布式、多分区和多副本，具有高吞吐量和低延迟的特点。RocketMQ：适用场景：适合高并发和高可靠性的场景，如金融业务中的订单处理、支付系统等。
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具有消息持久化、高吞吐、分布式、实时、低耦合、多客户端支持、数据可靠等诸多特点，适合在线和离线的消息处理。
kafka高频面试要点
1、Kafka通过增加分区和消费者数量来处理大量消息积压的情况。故障排查与安全性：Broker宕机时，可以通过副本机制恢复数据，确保服务的高可用性。可以通过监控和日志诊断Kafka集群的健康状况。Kafka提供SSL/TLS加密、SASL认证等安全特性来保护数据。其他高频问题：Kafka的高吞吐量得益于多分区、批处理机制和高效的Reactor网络模型。生产者是线程安全的，可以根据需求选择多线程或单线程实例。
2、Kafka的高效文件存储设计有哪些特点？ 分割大文件，定期清理已消费文件。 索引优化，快速定位消息。 内存映射，减少磁盘I/O操作。 稀疏存储，降低索引文件元数据空间需求。1 Kafka的分区分配策略是怎样的？ 副本数量不超过Broker数量。 首分区随机分配。 其他分区依次循环分配。
3、At most once：最多一次，允许消息丢失，但不会出现重复。At least one：至少一次，保证消息不会丢失，但可能出现重复。Exactly once：精确一次，要求与目标存储系统协作，确保消息既不丢失也不重复。
4、写入数据 顺序写入 Kafka采用顺序写入的方式将数据追加到磁盘文件的末尾，这种方式极大地减少了磁盘寻址的时间开销，因为顺序I/O的读写速度可以接近内存速度。顺序写入还避免了JVM垃圾回收（GC）的效率低下和内存占用大的问题，同时使得系统冷启动后磁盘缓存依然可用。
5、高吞吐量：Kafka 每秒可以处理数以百万计的消息。 可扩展性：Kafka 集群可以水平扩展，以适应不断增长的数据流。 持久化：Kafka 将消息存储在磁盘上，即使服务器重启，消息也不会丢失。 分布式：Kafka 集群中的消息可以分布到多个节点上，实现负载均衡。 高可用性：Kafka 支持数据复制和故障转移，确保消息的高可用性。
阿里面试:为什么kafka比RocketMQ吞吐量更高?
1、综上所述，Kafka在吞吐量上优于RocketMQ的原因主要包括零拷贝技术的不同应用、存储结构的差异、设计目的的不同、数据复制和一致性机制、内存和资源管理以及消费者模型等方面的差异。这些差异使得Kafka在高吞吐量场景下表现更优，而RocketMQ则在提供更多企业级功能和服务质量保证的同时，牺牲了一部分性能。
2、如果追求极致的吞吐量和性能，并且可以接受一定的数据丢失风险，那么Kafka可能是一个更好的选择；而如果更注重数据的可靠性和持久化，以及灵活的消费模型和适应复杂业务场景的能力，那么RocketMQ可能更适合。
3、综上所述，Kafka与RocketMQ在吞吐量、消息拉取机制、系统架构和其他方面都存在显著差异。在选择使用哪种MQ时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择。
4、Kafka和RocketMQ都是高性能的消息中间件，广泛应用于异步通信、削峰填谷、应用解耦等场景。尽管两者在功能上有所重叠，但在架构设计、存储机制、消息投递等方面存在显著差异。架构设计 Kafka：Kafka采用分布式架构，支持水平扩展，能够处理高吞吐量的消息传递。
5、Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 的优缺点 Kafka 优点：高吞吐量：Kafka 能够处理高吞吐量的数据，适合处理大规模的数据流。持久化：Kafka 提供了消息持久化的功能，即使系统崩溃，数据也不会丢失。可扩展性：Kafka 支持水平扩展，可以轻松地增加更多的节点来提高系统的处理能力。
基础架构之同城双活
redis双活属于同城双活难点，方案包括单集群主从同步、双集群双写同步、双集群数据同步。单集群方案逻辑简单，可行性高，但可能出现集群脑裂。双集群方案分为两种，一种在应用层通过双写实现，另一种在数据层通过同步工具实现。kafka双活方案包括单集群部署和双集群双向同步。
总结： 同城双活架构适用于业务规模较小、对容灾能力要求不高的场景，其部署简单且成本相对较低。 异地多活架构则适用于业务规模较大、对容灾能力和业务连续性要求较高的场景，尽管其技术挑战和成本都相对较高，但能够提供更好的容灾能力和业务连续性保障。
同城双活 同城双活是指在同一座城市（如苏州）内建立两个机房，这两个机房各自承担一部分业务流量，相当于部署了两个独立集群。由于同城机房间的通讯距离较近，数据同步复制相对容易实现，能够保证高度的数据完整性和防止数据失真。优点：服务同城双活，数据同城灾备，确保业务连续性。
建立两个机房：在同一个城市内建立两个机房，每个机房都具备独立承担对外提供业务的能力。数据同步：同城双活模式的核心优势在于，同城内的两个机房距离比较近，通信线路质量较好，比较容易实现数据的同步复制，保证高度的数据完整性和数据零丢失。
kafka限流配置
1、Kafka限流配置可以通过多种方式实现，以下是几种常见的配置方法：CKafka版限流配置：集群级限流：CKafka提供了集群级别的限流能力，包括写限流和读限流。这些限制通常是基于购买的带宽规格来设定的，例如20MB/s的带宽限制。
2、但Logi-KafkaManager可以支持到Topic粒度，只需要设置clientId为appid.topicname即可实现Topic级别的限流。如果需要简化操作，可以使用滴滴内部的kafka-gateway，它能自动处理这一功能。要测试限流是否生效，可以先将Topic的生产限流设置为0.000001，然后发送消息，并检查是否发生限流。
3、合理调优Kafka参数：如调整消费端的max.poll.records和fetch.max.bytes等参数，优化Broker端的性能。开启自动扩容/报警机制：配置Lag阈值报警，当堆积严重时自动扩容消费者或触发限流机制。
4、限流策略：为了应对大规模的文件入湖，需要考虑限流策略。juicefs和mc提供了流量控制选项，可以根据实际情况进行调整。Kafka消费管理：对于使用Kafka进行实时同步的场景，可以通过调整消费速率和消息数量来管理同步流量。
5、接着，执行获取的配置文件。在重分配操作完成之前，为了确保操作的平稳进行，可以使用流量限制参数来限制数据传输速率，如`sh bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper xxxxx：2181 --reassignment-json-file config/reassignment-json-file.json --execute --throttle 50000000`。
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