1.Kafka的源码基本概念及其关键原理
2.Streams：一个新的 Redis 通用数据结构
3.一文读懂 kafka 的事务机制
4.Kafka Streams随意深度历险—yet another counter (下)
5.kafka(三)版本演进说明
6.Kafka Streams随意深度历险—yet another counter (中C)
Kafka的基本概念及其关键原理
Apache Kafka是专为处理实时数据流而设计的分布式事件存储和流处理平台，以提供高吞吐量和低延迟。源码它支持多种应用场景，源码如分布式日志、源码流处理、源码数据集成和消息传递等，源码asp 源码 用户允许开发人员实时响应新事件。源码
Kafka的源码核心架构由存储层和计算层组成。存储层负责高效存储数据，源码是源码一个分布式的可扩展系统，能随着数据需求的源码增长轻松扩展。计算层则包含生产者（Producer）、源码消费者（Consumer）、源码流处理（Streams）和连接器（Connectors）四个核心组件，源码这些API支持在分布式系统中扩展应用程序。源码
生产者和消费者API是Kafka的基础，分别用于写入事件和读取事件。Kafka Connect利用这些API简化了数据在Kafka与其他系统之间的集成。Kafka Streams是一个Java库，用于实时处理事件，支持过滤、转换和事件聚合等操作。消息在Kafka中由主题、分区和偏移量标识，每个主题可以配置为持久存储，并通过分区和复制机制提高数据的持久性和可用性。
在Kafka中，事件是时间戳、键值对和标头组成的数据记录，它支持多种应用场景，如用户行为跟踪或传感器数据。Kafka通过压缩或删除策略来管理日志，确保数据持久且高效存储。
当代理节点出现问题时，Kafka的领导者选举机制会确保数据一致性，自动恢复到正常运行状态。
Streams：一个新的 Redis 通用数据结构
在 Redis 的早期发展阶段，流(streams)的概念仅被视为一个有趣且相对简单的概念，主要关注于 Kafka 流与 Disque 案例的关联。然而，随着 Redis 的成熟，数据结构导出的复杂性问题日益凸显，使得用户在消息传递环境中寻找更加高效且灵活的数据结构。在此背景下，pthread create源码流(streams)的概念逐渐展现出其在解决现有问题方面的潜力。
流(streams)的引入旨在弥补 Redis 在数据结构导出方面存在的缺陷。它旨在提供一个通用的有序集合，既能解决有序集内存消耗大、列表访问效率低和无法指定输出等问题，又能满足发布/订阅机制在特定用例中的需求。流(streams)通过引入历史信息和范围查询功能，增强了时间序列数据的处理能力，使用户能够在多个场景中灵活应用。
面对流(streams)概念的挑战，作者反思了日志(log)的基本编程元素，并对其进行了重新构思，以适应 Redis 在内存中的使用场景。在设计流(streams)时，作者考虑了日志的特性，如逻辑偏移量、范围查询以及垃圾回收问题，并且借鉴了 Kafka 的消费组(consumer groups)概念。经过多次迭代，流(streams)最终成为了一个高效、灵活且可索引的数据结构。
实现流(streams)的过程涉及了多个阶段，包括引入列表打包(listpack)库、优化 Radix 树的内部结构以及借鉴 Kafka 的相关概念。流(streams)的实现不仅在功能上满足了时间序列数据的处理需求，还通过代码重构减少了 Redis 内部实现的复杂性。流(streams)的 API 已经较为稳定，其特性已经向后移植到 Redis 4.0 分支，使得用户可以在生产环境中提前体验到流(streams)带来的便利。
流(streams)的使用方法与 Redis 列表(lists)有相似之处，但支持范围查询和通过 ID 进行随机访问。XADD 命令用于添加元素，而 XRANGE 和 XREAD 命令则分别用于范围查询和流播，允许客户端在需要时获取数据。流(streams)还支持封顶功能，通过 MAXLEN 选项控制元素数量，以优化内存使用和性能。
作为 Redis 的一个重要特性，流(streams)将从 Redis 4.0 系列的稳定版中推出，并计划在未来版本中进一步完善，如支持消费组、部分删除功能以及优化内存使用。流(streams)的destoon 加盟源码引入旨在解决当前数据结构导出的不足，为 Redis 用户提供更加高效、灵活和可靠的数据处理能力。对于开发者而言，流(streams)提供了一个创新的工具，使得在各种场景中构建和管理时间序列数据变得更加简单。
一文读懂 kafka 的事务机制
大家好，我是明哥！
KAFKA 作为分布式事件流平台，在实时流处理和微服务领域广泛应用，成为实时数仓的基石，驱动事件驱动架构。然而，对于部分技术伙伴，尤其是较早使用KAFKA的，对新特性和发展趋势了解不深，在使用过程中常遇问题。本系列文章将深入探讨KAFKA新特性，本文聚焦事务机制。
接下来，我们深入技术背景，关注大数据与数据库融合趋势。在支持事务机制前，KAFKA引入了Transaction Coordinator和Transaction Log两个组件，以及扩展日志文件格式，添加控制消息。在事务机制下，KAFKA通过控制消息和持久化存储实现对事务状态的容错。了解应用程序如何使用KAFKA事务，需调整producer和consumer配置，调用transactional API，并注意全局一致的transactional.id选择。
事务机制下，KAFKA消息读写流程及状态管理被细化。应用程序代码中，transactional API的调用顺序及消息处理示意图展现清晰。配置项更改涉及producer和consumer设置调整，而代码层面则需调用transactional API，实现消息的事务性处理。
在选择transactional.id时，需考虑跨session的多个producer，选择全局一致的id以避免影响。FlinkKafkaProducer和Kafka Streams展示了如何实现这一目标，通过taskName、chsize s 源码operatorUid、SubtaskIndex和Counter生成transactional.id。Kafka内部自动生成全局唯一的ProducerIds，无需用户配置。
知识总结：更多细节请参考KIP-：Exactly Once Delivery and Transactional Messaging。关注明哥，获取各种福利和资源，加入学习交流群，与小伙伴们共同进步。
Kafka Streams随意深度历险—yet another counter (下)
在深入探讨 Kafka Streams 使用中的优化与注意事项之前，让我们先回顾一下 Kafka Streams 的基础。Kafka Streams 是一个基于 Apache Kafka 的流处理库，它提供了数据流处理的功能，特别适用于实时数据处理场景。这一系列文章旨在深入探索 Kafka Streams 的优化技巧以及在实际应用中可能遇到的问题。
首先，RocksDB 是 Kafka Streams 中的核心存储引擎。RocksDB 是一个高性能的列式 KV 存储系统，专为单机环境优化，其性能在同类系统中表现出色。许多开源项目，包括 Kafka Streams、Apache Flink、TiDB 和 Prometheus（基于 LevelDB）等，都将其作为底层存储引擎。要充分发挥 Kafka Streams 的性能，理解并配置好 RocksDB 是关键。
RocksDB 的配置灵活性很高，提供多种优化选项。虽然没有放之四海皆准的配置策略，但官方建议通过试验不同的配置来找到最适合特定场景的设置。在 Kafka Streams 中配置 RocksDB，需要理解其内部机制。通过 RokcksDBConfigSetter 接口，用户可以自定义配置，包括通过 options 对象来调整 RocksDB 的行为。这允许用户根据实际需求调整写入和读取优化。
在处理性能问题时，理解写停顿至关重要。RocksDB 会自动调整写入速率，甚至在检测到资源紧张时完全停止写入，以防止系统过载。为了优化写入性能，cmake查看源码需要关注写入的延迟和频率。例如，确保数据在高负载时仍能被高效处理，避免因资源受限导致的性能瓶颈。
读优化同样重要，主要集中在提高查询效率。RocksDB 通过默认的 BinarySearch Index 进行单点查询优化，但在某些情况下，HashIndex 可以提供更好的性能，特别是在需要频繁进行单点查询的场景中。配置 BloomFilter 可以进一步优化查询效率，减少不必要的磁盘访问。通过合理配置，如设置 CacheIndexAndFilterBlocks 和 MaxOpenFiles，可以实现更高效的读取性能。
在数据兼容性方面，随着应用需求的不断变化，数据格式和存储策略也需要相应调整。一个简单的策略是修改应用ID版本，但这也存在局限性。更理想的方案是在数据结构中添加版本信息，使得不同版本的数据能够共存并被正确处理。例如，通过在数据头部添加版本号，可以实现对多个版本数据的兼容性。
监控是数据库管理中不可或缺的一部分，对于 Kafka Streams 来说也不例外。通过 Statistics 监控功能，可以获取到一系列关键指标，包括数据读写状态、内存使用情况等，帮助开发者了解系统性能并进行优化。更深入的状态信息可以通过访问底层 C++ 实现来获取，尽管这需要对 RocksDB 的内部机制有更深入的理解。
总结而言，Kafka Streams 的优化和应用中存在多个关键点，包括配置 RocksDB、优化写入和读取性能、保证数据兼容性、有效监控系统状态以及处理资源管理问题。这些技巧和策略对于提高应用性能、确保稳定运行至关重要。随着实践的深入，开发者将能够应对更复杂的数据处理需求，并在 Kafka Streams 的框架下实现更高效、灵活的数据流处理。
kafka(三)版本演进说明
kafka版本演进概述
kafka从早期版本到最新版本经历了多个大版本迭代，主要在0.7.x到2.7.0版本间。版本演进主要分为以下几个阶段：
0.7.x-0..x版本：基本完善消息队列功能，引入副本机制。
1.x-2.x版本：优化消息队列功能，专注于kafka stream相关特性。
0.7.x版本特性：
上古版本，仅提供基础消息队列功能，无副本机制，建议立即升级。
0.8.x版本特性：
增加副本机制，引入新版producer，引入新版消息数据结构，调整压缩偏移量方式，优化性能。
0.9.x版本特性：
增加安全认证/权限功能，使用java重构消费者api，引入Kafka Connect，优化producer稳定性。
0..x版本特性：
引入Kafka Streams，优化消息格式，引入时间戳，新增Kafka Streams客户端，支持后台心跳。
0..x版本特性：
提供幂等性producer，事务支持，重构消息格式，增强性能和可靠性。
1.0.x版本特性：
默认开启主题删除功能，支持时间戳搜索，磁盘故障转移，引入新异常处理，改进JVM设置，增强客户端功能。
2.0.0版本特性：
调整默认日志保留时间，不再支持java7，增强安全相关修改，改进客户端和工具，调整默认json转换器。
2.1.x版本特性：
支持ZStandard压缩，改进生产者和消费者特性。
2.2.x版本特性：
优化Kafka Streams版本需求，强制设置消费者组id。
2.3.x版本特性：
引入增量协作式重新平衡协议，增强Kafka Connect功能。
2.4.x版本特性：
升级zookeeper依赖，弃用选举工具，优化生产者分区策略，改进consumer重平衡。
2.5.x-2.7.x版本特性：
简化事务扩展，优化exactly once语音。
建议版本：
从0..x开始，kafka作为传统队列功能完善，建议升级到该版本。1.0.x版本增加磁盘故障转移和跨副本路径迁移功能，2.x版本优化性能和压缩比。最新稳定版本为2.7.0和2.6.1。
升级方案：
提供停机升级-重建部署、停机升级-软件升级、滚动升级-在线滚动升级三种方案，建议小规模公司采用停机后重建部署方式。保持kafka集群和客户端版本一致，减少升级问题。
Kafka Streams随意深度历险—yet another counter (中C)
在上一章中，我们探讨了Kafka Streams中Counter的实现及内存、存储和处理三方面的优化。本章将深入探讨Kafka Streams当前版本中遇到的问题。
在使用Kafka Streams时，我们发现启用缓存时反而导致了性能问题，尽管在文档中这种设计被认为非常合适。然而，通过仔细分析和测试，我们发现了几个关键问题。
首先，内存管理变得困难，因为不同的窗口对内存需求不同，而多个流任务可能共用同一台机器或JVM。这促使我们开发了SimpleMemWindowStore来解决内存管理的挑战。
其次，缓存导致flush操作过于集中，过快的flush会为下游组件带来压力。同时，缓存无法完整存储整个窗口生命周期中的所有键数据，导致频繁的flush，进一步影响性能。
最关键的问题是，缓存的存在反而成为性能瓶颈。我们发现，尽管缓存设计用于支持查询接口，但在实际操作中，读取操作反而更快。原因在于缓存的Key格式问题。由于Key为字节类型且非定长，查询范围中包含其他Key的数据，导致大量数据拷贝和过滤操作，显著消耗CPU资源。
为了解决这一问题，我们尝试了两种方法：一是依赖RocksDB自身的缓存机制；二是开发SimpleMemWindowStore和SimplePersitanWindowStore，以减少对缓存的依赖。同时，我们优化了RocksDB以支持单点查找。
为了控制缓存合并和flush的间隔，我们还需要自行管理，这部分已在其他章节中详细讨论。此外，老版本的RocksDB性能表现不佳，通过升级至较新版本解决了部分问题。然而，CPU消耗依然较高，性能仍有待优化。
在性能优化过程中，我们发现RocksDB内部的性能问题，并通过升级至最新修复版本解决了CPU消耗过高的问题。尽管CPU消耗得到改善，但在数据量较小的情况下，性能问题仍然存在。我们利用perf工具进行深入分析，发现性能瓶颈在于频繁创建PrefixIndexBlock时的高CPU消耗。
通过详细分析汇编代码，我们发现频繁调用的函数与创建PrefixIndexBlock有关，导致IndexBlock缓存命中率低，每次获取都需要重新创建，进而遍历所有前缀，显著增加CPU消耗。最终，我们定位到问题所在，并采取措施优化代码，解决了性能问题。
对于使用Kafka Streams本地状态存储的场景，我们建议在性能表现上进行定制化的RocksDB配置。同时，我们还遇到了Kafka Streams中集群分配不均匀的问题。在实现中，我们使用了一个简单的策略，确保了不同主题的Task均匀分布在各个机器上，从而解决了集群分配不均匀的问题。对于更复杂的策略，我们计划在后续文章中详细阐述。
最后，我们讨论了大量ChangeLog和Repartition流量对Kafka集群性能的影响。通过优化配置和调整策略，我们能够降低这种流量对集群性能的影响，实现更稳定的运行环境。
Kafka 安装及快速入门
Apache Kafka简介
Kafka是一种分布式、可扩展的、高效设计的发布订阅消息系统，最初由LinkedIn开发，现已成为Apache项目的一部分。与传统的消息系统相比，Kafka具有快速、分布式的特性，并且数据被分区、复制和存储。
Kafka安装步骤
1. 下载Kafka安装包：访问官网kafka.apache.org/下载最新版本的Kafka安装包。
2. 解压文件：将下载的Kafka安装包解压到指定目录。
3. 配置文件：修改kafka-server的配置文件，调整监听端口、日志目录等参数。
功能验证
1. 启动Zookeeper：使用安装包中的脚本启动单节点Zookeeper实例。
2. 启动Kafka服务：使用kafka-server-start.sh脚本启动Kafka服务。
3. 创建Topic：使用kafka-topics.sh创建一个单分区单副本的topic"test"。
4. 查看Topic列表：使用命令查询创建的topic列表。
5. 产生消息：使用kafka-console-producer.sh发送消息到topic。
6. 消费消息：使用kafka-console-consumer.sh接收消息并在终端打印。
7. 查看Topic信息：使用命令查看topic的描述信息，了解Leader、Replicas和Isr等信息。
集群配置
Kafka支持单机多broker实例集群和多机多broker实例集群。在单机多broker实例集群中，只需要在一台机器上部署多个broker实例，并通过修改配置文件来设置不同实例的ID、监听端口和日志目录。
在多机多broker实例集群中，分别在多台机器上安装Kafka，并配置多个Zookeeper实例。设置不同机器上的Kafka服务的broker ID，并配置zookeeper.connect参数。
使用Kafka Connect
Kafka Connect是一个工具，可以将数据导入到或导出到Kafka。通过简单的连接器，无需编写自定义集成代码即可实现数据导入和导出。通过运行连接器，可以实现从文件导入数据到Kafka topic，或从Kafka topic导出数据到文件。
在测试过程中，可以通过创建种子数据，启动源连接器和接收器连接器，验证数据在管道中的流动。连接器将数据从输入文件读取并生成到Kafka topic，接收器则将Kafka topic中的消息写入输出文件。
使用Kafka Streams
Kafka Streams是一个用于构建关键任务实时应用的客户端库，支持在Kafka集群中处理和存储数据。Kafka Streams结合了在客户端编写和部署Java和Scala应用的简单性，以及Kafka服务器端集群技术的优势，提供了高度可扩展、弹性、容错和分布式特性。
可参考官网入门案例kafka.apache.org//doc...
总结与参考
本文详细介绍了Apache Kafka的安装过程、功能验证和集群配置，以及如何使用Kafka Connect导入导出数据和Kafka Streams处理数据。此外，提供了官方文档和相关链接，供读者进一步学习和研究。
