您如何处理大规模同步采购订单的KafKa实施摘要?

发布者:365bet亚洲娱乐城
来源:365bet官方开户 日期:2019-10-07 11:20 浏览()
Kafka应用场景
记录收集:公司可以使用Kafka收集不同服务的记录,并通过kafka将其发布给多个消费者,并提供统一的接口服务,如hadoop,Hbase,Solr。
消息系统:解耦和生产者和消费者,消息缓存等。
用户行为监控:Kafka通常用于记录Web或应用程序用户的各种行为,例如网页浏览,搜索和单击。此活动信息发布在每台服务器上的kafka主题上,订阅者可以实时订阅这些主题或上传它们而无需连接到Hadoop,这是一个用于分析和挖掘的数据仓库。
业务指标:Kafka还经常用于记录业务监测数据。
这包括从各种分布式应用程序收集数据,并生成有关各种操作(如警报和报告)的集中反馈。
流媒体:作为火花和风暴的来源
在项目开始时解耦很难预测将来会取得什么成果。
消息系统根据进程中间的数据插入隐式接口层,并且进程的两端都必须实现此接口。
只要保证符合相同的接口限制,这允许您独立地扩展或更改双方的过程。
冗余有时,数据处理过程失败。
除非保存数据,否则它将丢失。
消息队列通过保留数据直到完全处理完毕来避免数据丢失的风险。
在许多消息队列使用的“insert-get-delete”范例中,处理系统必须在从队列中删除消息之前明确指出消息已被处理。直到你完成使用它。
可伸缩性消息队列将它们的处理分开,因此只要添加额外的处理,就很容易增加排队和消息处理的频率。
无需更改代码,也无需调整任何参数。
扩展就像打开电源按钮一样简单。
峰值容量的灵活性即使流量显着增加,应用程序仍应继续运行,但此类流量并不常见。如果您准备投入资源来处理这些最大访问标准,那肯定是巨大的。
通过消息队列,关键组件可以承受突然的访问压力,而不会因突然的过载请求而完全失败。
任何可恢复的系统组件的故障都不会影响整个系统。
使用消息队列可以减少进程之间的耦合,以便在系统还原后处理排队的消息,即使处理消息的进程被阻止也是如此。
排序可确保数据处理的顺序在大多数使用场景中都很重要。
大多数消息队列都是固有的排序,确保以特定顺序处理数据。
Kafka可以保证分区中消息的顺序。
缓冲在任何关键系统中,都有一些因素需要不同的处理时间。
例如,加载图像比应用过滤器花费的时间更少。
使用消息队列,可以通过缓冲层最有效地执行写入队列的任务尽可能快。
此缓冲区有助于控制和优化数据通过系统的速度。
关于数据流在分布式系统中,给出用户操作需要多长时间的总体印象以及为什么是一个巨大的挑战。
一系列消息有助于通过处理消息的频率识别性能不佳的进程或字段。这些位置的数据序列未完全优化。
在大量异步通信的情况下,用户不希望立即处理消息或不需要消息。
消息队列提供了一种异步处理机制,允许用户对消息进行排队,但不会立即处理它们。
您希望在需要时排队并处理多少条消息?