Kafka 是如何实现高吞吐率的？
Kafka是分布式消息系统，需要处理海量的消息，Kafka的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力，但实际上，使用硬盘并没有带来过多的性能损失。kafka主要使用了以下几个方式实现了超高的吞吐率：
- 顺序读写；
- 零拷贝
- 文件分段
- 批量发送
- 数据压缩。
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null 基本上，具有内存缓存和可以响应命令的服务器的机器的普通香草实现和Redis盒子之间有什么区别？我也明白答案需要非常庞大，并且应该包括非常复杂的细节来完成。但是，我要找的是一些通用的技术，而不是所有的细微差别。
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问题内容： 我知道这是一个非常笼统的问题。但是，我想了解使Redis（或诸如MemCached，Cassandra之类的缓存）在惊人的性能极限下工作的主要架构决策是什么。 如何维护连接？ 连接是TCP还是HTTP？ 我知道它完全用C编写。如何管理内存？ 尽管存在竞争的读/写，但用于实现高吞吐量的同步技术有哪些？ 基本上，具有内存高速缓存的计算机和可以响应命令的服务器的普通香草实现和Redis框之间
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我需要从很多客户端通过网络套接字连接到java服务器来提取数据。 有很多web套接字实现，我选择了vert。x、 我做了一个简单的演示，在那里我听json的文本帧，用jackson解析它们，然后返回响应。Json解析器对吞吐量没有显著影响。 我的总速度是每秒2.5公里，有2到10个客户。 然后我尝试使用缓冲，客户端不会等待每个响应，而是在服务器确认后发送一批消息（30k-90k），速度提高到每秒8
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本文向大家介绍springboot高并发下提高吞吐量的实现，包括了springboot高并发下提高吞吐量的实现的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 公司让做一个全文检索的项目，我使用的是elasticsearch。但是对性能有很高的要求，为了解决性能问题，我简直是寝食难安。 es(elasticsearch)没有使用分布式，单台的。 开发完测试的时候，查询慢，吞吐量低。 网友们建议用异步--使
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无论从什么角度来看，它都不是。 假设我有两个消费者，它们以每秒“10”条消息的速度从给定主题中消耗数据。现在，不管它们是从单个分区还是从两个不同的分区进行消耗；我的吞吐量将保持不变，每秒20条消息。 我觉得我一定漏了一些内部工作的细节，你能帮我解释一下kafka分区（多个）是如何帮助提高固定用户数量的吞吐量的，而不是单个kafka分区。
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我正在对ElasticSearch进行基准测试，以实现非常高的索引吞吐量。 我目前的目标是能够在几个小时内索引30亿（3,000,000,000)文档。为此，我目前有3台windows服务器机器，每台16GB内存和8个处理器。插入的文档有一个非常简单的映射，只包含少数数字非分析字段（被禁用）。 使用这个相对适中的钻机，我能够达到每秒大约120,000个索引请求（使用大桌子监控），我相信吞吐量可以进