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mysql推数据到kafka，mysql kafka

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Kafka中的索引机制效率低下 ， Kafka 采取了 分片 和 索引 机制，将每个 partition 分为多个 segment 。每个 segment 对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件 。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名 规则为：topic 名称+分区序号 。
kafka并没有提供其它额外的索引机制来存储offset，因为在kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写” 。Kafka和其它消息系统有一个不一样的设计，在consumer之上加了一层group 。
Kafka存储机制 此时 Producer 端生产的消息会不断追加到 log 文件末尾 ， 这样文件就会越来越大， 为了防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，那么Kafka 采取了分片和索引机制 。
那么Kafka采取了分片和索引机制 。Kafka是一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力 。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑 。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用 。
kafka每个topic的partition都是一个目录，每个partition的数据就放到对应的目录下面 。数据被写到log文件中 ， 由于生产者生产的消息会不断追加到log文件末尾，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制 。
Kafka 的副本机制是多个服务端节点对其他节点的主题分区的日志进行复制 。当集群中的某个节点出现故障，访问故障节点的请求会被转移到其他正常节点(这一过程通常叫 Reblance) 。
下面哪个功能是kafka无法保证的Kafka工作流程基础总结：1）broker：broker代表kafka的节点，Broker是分布式部署并且相互之间相互独立的，启动的时候向zookeeper注册 ， 在Zookeeper上会有一个专门用来进行Broker服务器列表记录的节点：/brokers/ids 。
Kafka并不能保证消息的全局有序性，只能保证区内有序 。就是说消费消息的时候不是按分区顺序来 。Kafka中的消息是以 topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic 的 。
kafka中的消费者在读取服务端的数据时，需要将服务端的磁盘文件通过网络发送到消费者进程 ， 网络发送需要经过几种网络节点 。
Kafka 的消息在单个 partition 上是可以保证顺序的，但是在整体上无法保证顺序消费 消息消费模式 关于消费模式，Kafka 通过 消费组的概念可以灵活设置 。如常见的 队列模式 即 所有的 consumer 在同一个 consumer group 下 。
（官方推荐是通过副本来保证数据的完整性的）kafka的数据一开始就是存储在PageCache上的 ， 定期flush到磁盘上的，也就是说，不是每个消息都被存储在磁盘了，如果出现断电或者机器故障等，PageCache上的数据就丢失了 。
删除topic操作的ACL认证，同前面创建topic操作的认证一样 ， 不细说，参考前面 。
Camel笔记:Camel定时传送数据骆驼祥子每章读书笔记祥子本来生活在农村 ， 18岁的时候，不幸失去了父母和几亩薄田 ， 便跑到北平城里来做工了 。生活迫使他当了人力车夫，他既年轻又有力气，不吸烟，不赌钱，咬牙苦干了3年，终于凑足了100块钱，买了一辆新车 。
旧时代的北京，数以万计的人力车夫挣扎在死亡线上，祥子就是其中的一个 。身强力壮的青年农民祥子，失去父母和土地后 ， 被迫跑到城裏，在刘四开办的人和车厂当上了人力车夫 。
祥子的手哆嗦得更厉害了，揣起保单 ， 拉起车，几乎要哭出来 。拉到个僻静地方，细细端详自己的车，在漆板上试着照照自己的脸！越看越可爱，就是那不尽合自己的理想的地方也都可以原谅了，因为已经是自己的车了 。

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