Kafka 高效文件存储设计特点
- Kafka把topic中一个parition大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。
- 通过索引信息可以快速定位message和确定response的最大大小。
- 通过index元数据全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盘操作。
- 通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低index文件元数据占用空间大小
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本文向大家介绍Kafka 高效文件存储设计特点？相关面试题，主要包含被问及Kafka 高效文件存储设计特点？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 (1).Kafka 把 topic 中一个 parition 大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定 期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。 (2).通过索引信息可以快速定位 message 和确定 response 的最大大小。
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主要内容：1.Kafka存储难度,2.Kafka 的存储选型分析,3.Kafka 的存储设计Kafka使用的是Logging（日志文件）这种很原始的方式来存储消息 对于存储设计有一些知识点: Append Only、Linear Scans、磁盘顺序写、页缓存、零拷贝、稀疏索引、二分查找等等。 Append Only Data Structures 的一些存储系统比如HBase, Cassandra, RocksDB 1.Kafka存储难度 Kafka 通过简化消息模型，将自己退化成了一
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在我的应用程序中，我有一个绑定到button onclick事件的脚本，可以动态生成文本文件。这些文件不太大（约3000行），但数据流入可能很慢（有时需要30分钟才能捕获所有流式数据）。一旦这个过程完成，我需要存储这个文件，以便用户可以下载它。我还将有文本文件生成从以前的实例，这个点击事件，以及需要区分它们。 最好的方法是什么？我可以在数据库中存储这样大小的文本文件，然后检索它吗？我应该只存储一个
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主要内容：1.消费消息的性能优化手段,2.消费者组1.消费消息的性能优化手段 1.1 稀疏索引 Kafka 利用offset 和 timestamp 查到消息。 B Tree 类的索引并不适用于 Kafka。哈希索引看起来却非常合适。 为了加快读操作，如果只需要在内存中维护一个「从 offset 到日志文件偏移量」的映射关系即可，每次根据 offset 查找消息时，从哈希表中得到偏移量，再去读文件即可。（根据 timestamp 查消息也可以采用
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主要内容：1. 存储消息的性能优化手段1. 存储消息的性能优化手段 存储消息属于 Broker 端的核心功能 IO多路复用, 磁盘顺序写, page缓存, 分区分段结构 1.1 IO 多路复用 对于 Kafka Broker 来说，要做到高性能，首先要考虑的是：设计出一个高效的网络通信模型，用来处理它和 Producer 以及 Consumer 之间的消息传递问题。 SocketServer : Kafka采用的是Reactor 网络
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主要内容：1. 如何理解高性能设计,2. Kafka 高性能设计的全景图,3. 生产消息的性能优化手段,4.Kafka源码分析Kafka 的高性能设计可以说是全方位的，从 Prodcuer 、到 Broker、再到 Consumer， 1. 如何理解高性能设计 对于线程池、多级缓存、IO 多路复用、零拷贝等技术是一个系统性的问题，至少需要深入到操作系统层面。从 CPU 和存储入手，去了解底层的实现机制，然后再自底往上，一层一层去解密和贯穿起来。 高性能设计离不开的就是计算和IO 计算： 1、让更