kafka零拷贝原理 java零拷贝的三种实现方式

大家好，关于kafka零拷贝原理很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于java零拷贝的三种实现方式的知识，希望对各位有所帮助！

kafka谁开发的

Kafka是由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。

主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。

Kafka主要设计目标如下：

以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。

高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。

支持KafkaServer间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。

同时支持离线数据处理和实时数据处理。

Scaleout:支持在线水平扩展

日志采集系统flume和kafka有什么区别及联系

Flume和Kafka有一部分功能是相同的，但是整体来看，两者的差别还是很大的；它们使用的场景有所不同，但是可以相互配合使用。

简单的说，Flume是分布式日志收集系统，它把各个服务器上的日志收集起来，传送到制定的地方，比如传送到HDFS中。

Kafka的定位是分布式消息中间件，自带存储，提供push和pull存取数据功能。

在实际应用中，系统实时产生的日志需要最后进入HDFS，但是生产上的日志数量会有波动，比如由于访问量的增加，导致突然之间产生大量的日志，这时候可能会导致日志写入HDFS失败，所以这时候可以先把日志数据写入到Kafka中，再由Kafka导入到HDFS中。

总结：在日志采集系统中，把Kafka当做日志缓存更加合适，Flume做数据采集，因为它可以定制很多数据源，减少开发量，所以Flume和Kafka可以配合起来一起工作。

整体的流程是这样的:

服务器上的日志<--Flume-->Kafka-->HDFS-->离线计算

服务器上的日志<--Flume-->Kafka-->Storm

希望我的回答能够帮助到你！

flink和kafka的区别

您好，Flink和Kafka是两个不同的开源软件，有以下区别：

1.功能不同：Flink是一个分布式流处理框架，用于处理实时数据流。而Kafka是一个分布式消息传递系统，用于存储和传递消息。

2.数据处理方式不同：Flink对数据进行实时处理、计算和聚合，可以在流中进行各种操作。而Kafka只是存储消息，不进行数据处理。

3.数据传输方式不同：Flink通过流的方式将数据传输和处理，而Kafka则通过消息传递的方式进行数据传输。

4.应用场景不同：Flink适用于需要实时处理和分析数据的场景，如实时监控、实时报警、实时分析等。而Kafka适用于需要高效、可靠地传递大量消息的场景，如数据采集、日志处理、消息队列等。

总之，Flink和Kafka在功能、数据处理方式、数据传输方式和应用场景等方面存在一定的差异，需要根据具体的业务需求来选择使用哪个工具。

kafka的offset机制怎么维护的

以下是Kafka的offset机制如何维护的方法：

消费者组：在Kafka中，多个消费者可以组成一个消费者组来共同消费主题下的消息。每个消费者组都有一个唯一的组ID，并且每个消费者都有一个唯一的消费者ID。

存储offset：Kafka通过Zookeeper或内置的__consumer_offsets主题来存储消费者组的offset。当消费者读取消息时，它会将其offset提交到这个主题上保存。这样，即使消费者出现故障或重新启动，也可以使用offset记录来恢复之前已经处理过的消息。

自动/手动提交：Kafka提供了自动和手动提交offset的两种方式。自动提交offset时，Kafka会在后台自动地定期提交offset。而手动提交offset时，则需要由消费者操作来手动提交。

offset重置：如果消费者组长时间处于离线状态，或者消费者组内的消费者数量发生变化，可能会导致offset丢失或不一致。为了解决这个问题，Kafka提供了offset重置机制。消费者可以选择从最早的消息开始消费，或者从最新的消息开始消费。

综上所述，Kafka的offset机制是通过消费者组、存储offset、自动/手动提交和offset重置等方式来维护的。这种机制可以确保消费者只会读取到未处理的消息，并且在出现故障或重新启动时能够正确地恢复之前的状态。

kafka消息体是什么类型的

对于Kafka来说，消息的主体部分的格式在网络传输中和磁盘上是一致的，也就是说消息的主体部分可以直接从网络读取的字节buffer中写入到文件(部分情况下)，也可以直接从文件中copy到网络，而不需要在程序中再加工，这有利于降低服务器端的开销，以及提高IO速度(比如使用zero-copy的传输)。

Kafka的Producer、Broker和Consumer之间采用的是一套自行设计的基于TCP层的协议。Kafka的这套协议完全是为了Kafka自身的业务需求而定制的，而非要实现一套类似于ProtocolBuffer的通用协议。

记录的划分以及消息的格式

Kafka使用了一种经典的格式：在消息前面固定长度的几个字节记录下这条消息的大小(以byte记)，所以Kafka的记录格式变成了：

OffsetMessageSizeMessage

消息被以这样格式append到文件里，在读的时候通过MessageSize可以确定一条消息的边界。

但是在Kafka的文档以及源码中，消息(Message)并不包括它的offset。Kafka的log是由一条一条的记录构成的，Kafka并没有给这种记录起个专门的名字，但是需要记住的是这个“记录”并不等于"Message"。OffsetMessageSizeMessage加在一起，构成一条记录。而在KafkaProtocol中，Message具体的格式为：

Message=>CrcMagicByteAttributesKeyValue

Crc=>int32

MagicByte=>int8

Attributes=>int8

Key=>bytes

Value=>bytes

mq原理

对于MQ来说，不管是RocketMQ、Kafka还是其他消息队列，它们的本质都是：一发一存一消费。下面我们以这个本质作为根，一起由浅入深地聊聊MQ。

01从MQ的本质说起

将MQ掰开了揉碎了来看，都是「一发一存一消费」，再直白点就是一个「转发器」。

生产者先将消息投递一个叫做「队列」的容器中，然后再从这个容器中取出消息，最后再转发给消费者，仅此而已。关键词:

1、消息：就是要传输的数据，可以是最简单的文本字符串，也可以是自定义的复杂格式（只要能按预定格式解析出来即可）。

2、队列：大家应该再熟悉不过了，是一种先进先出数据结构。它是存放消息的容器，消息从队尾入队，从队头出队，入队即发消息的过程，出队即收消息的过程。

02原始模型的进化

再看今天我们最常用的消息队列产品（RocketMQ、Kafka等等），你会发现：它们都在最原始的消息模型上做了扩展，同时提出了一些新名词，比如：主题（topic）、分区（partition）、队列（queue）等等。

要彻底理解这些五花八门的新概念，我们化繁为简，先从消息模型的演进说起（道理好比：架构从来不是设计出来的，而是演进而来的）

文章到此结束，如果本次分享的kafka零拷贝原理和java零拷贝的三种实现方式的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！