抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个: 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题) 对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis. 重点在于第二个问题 常规写法: 查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数 <?php $conn=mysql_connect("localho

ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);   /** * Fetch data for the topics or partitions specified using one of the subscribe/assign APIs. It is an error to not have * subscribed to any topics or partitions before polling for da

把功能组合起来 消息的传输,存储和流处理的组合看似不寻常却是Kafka作为流处理平台的关键. 像HDFS分布式文件系统,允许存储静态文件进行批量处理.像这样的系统允许存储和处理过去的历史数据. 传统的企业消息系统允许处理您订阅后才抵达的消息.这样的系统只能处理将来到达的数据. Kafka结合了这些功能,这种结合对Kafka作为流应用平台以及数据流处理的管道至关重要. 通过整合存储和低延迟订阅,流处理应用可以把过去和未来的数据用相同的方式处理.这样一个单独的应用程序,不但可以处理历史的,保存的数据

日志收集     日志收集包括服务器日志收集和埋码日志收集两种.     服务器日志主要是nginx.tomcat等产生的访问和业务日志.     埋码收集主要是某些服务器无法收集,需要在前端进行收集的数据. 收集流程     日志处理是指将消息队列用在日志处理中,比如Kafka的应用,解决大量日志传输的问题. 日志采集客户端,负责日志数据采集,定时写受写入Kafka队列: Kafka消息队列,负责日志数据的接收,存储和转发: 日志处理应用:订阅并消费kafka队列中的日志数据:       下

本文将从以下两个方面去尝试讲解Kafka的设计理念,主要参考文献在这里: Kafka设计背景及原因 Kafka的设计特色 Kafka设计背景及原因 Kafka最初被LinkedIn设计来处理活动流数据(activity stream data)和系统处理数据(operaitonal data).活动流数据是指像page view.用户搜索关键词等等通过用户操作产生的数据,它的常见场景有时间线(time line)即新鲜事提醒.用户浏览量 搜索量排名等等.系统处理数据是服务器性能相关的数据,如CP

     本节主要从整体角度介绍Kafka的设计思想,其中的每个理念都可以深入研究,以后我可能会发专题文章做深入介绍,在这里只做较概括的描述以便大家更好的理解Kafka的独特之处.本节主要涉及到如下主要内容: Kafka设计基本思想 Kafka中的数据压缩 Kafka消息转运过程中的可靠性 Kafka集群镜像复制 Kafka 备份机制 一.kafka由来      由于对JMS日常管理的过度开支和传统JMS可扩展性方面的局限,LinkedIn(www.linkedin.com)开发了Kafka以

本文主要讲述的是如何搭建Kafka的源码环境,主要针对的Windows操作系统下IntelliJ IDEA编译器,其余操作系统或者IDE可以类推. 1.安装和配置JDK 确认JDK版本至少为1.7,最好是1.8及以上.使用java -version命令来查看当前JDK的版本,示例如下: C:\Users\hidden> java -version java version "1.8.0_112" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8

引言 前段时间写的<Spring+Log4j+ActiveMQ实现远程记录日志--实战+分析>得到了许多同学的认可,在认可的同时,也有同学提出可以使用Kafka来集中管理日志,于是今天就来学习一下. 特别说明,由于网络上关于Kafka+Log4j的完整例子并不多,我也是一边学习一边使用,因此如果有解释得不好或者错误的地方,欢迎批评指正,如果你有好的想法,也欢迎留言探讨. 第一部分 搭建Kafka环境 安装Kafka 下载:http://kafka.apache.org/downloads.ht

4.6 Message Delivery Semantics 消息分发语义 Now that we understand a little about how producers and consumers work, let's discuss the semantic guarantees Kafka provides between producer and consumer. Clearly there are multiple possible message delivery gua