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为什么要用kafka？kafka什么样的场景适用？kafka什么样的场景适用？如何确定Kafka中的分区数量，如何在ApacheKafka集群环境下搭建一个ITeye技术网站？下一个问题是老生常谈:为什么要用kafka？由于卡夫卡本身 ， 经纪人丢失了消息 。kafka为了获得更高的性能和吞吐量，数据是批量异步存储在磁盘中的 。
1、Flume之各种Channel的介绍及参数解析Channel被设计为一个事件中转临时缓冲区，用于存储由源收集的、未被接收器读取的事件 。为了平衡源收集数据和宿读取数据的速度，可以把它看作是一个Flume内部的消息队列 。通道线程是安全的和事务性的，并且支持诸如源写入失败和接收器读取失败之类的操作 。常用的通道类型有MemoryChannel、KafkaChannel等 。
MemoryChannel读写速度快，但存储的数据量?。?如果Flume进程挂起、服务器停止或重启，数据就会丢失 。它可用于使用FlumeAgent部署的在线服务器具有足够的内存资源并且不关心数据丢失的情况 。将事件写入磁盘文件比MemoryChannel具有更大的存储容量，并且没有数据丢失的风险 。数据存储路径可以配置多条磁盘文件路径 ， 通过并行磁盘写入提高性能 。
2、小记一次Kafka集群响应慢问题追查某天业务来找我，反映发送数据到某个Kafka集群特别慢 。并且他们提供了自己的测试结果，结果显示向Kafka集群A发送数据的平均响应延迟小于10ms，而向Kafka集群B发送数据的平均响应延迟达到了2000ms。这种问题一般都很头疼 。首先，我们的Kafka集群有监控和报警，通过检查可用性、流量变化、Kafka日志等，没有发现任何异常 。其次，反应慢也可能与用户的使用和测试方式有关 。
3、 kafkamarkingthecoordinator(idracknullflinkkafkaSet automatic offset submissionkafkaClient 0 . 11 . 0 . 2kafkaBroker 1 . 1 . 1保持定期报告以下错误(IDRACKNULL) 。Deadforgroup发现问题的原因是客户端连接源码org . Apache .kafka. clients . consumer . internal . abstract coordinator通过源码以上错误信息是在阅读源码时发现的brockercoordinator超时导致的 。只能找到客户端0.11.0.2的版本 。默认情况下，您可以选择升级客户端版本或调整会话超时持续时间、调整心跳超时持续时间，并将连接重试持续时间调整为3s 。
4、Flink消费Kafka如何保证相同标识消息的有序性在某些情况下，我们需要保证当flink消费kafka时，对于一些标识符相同的消息，它应该保证它们的顺序 。例如，具有相同uuid的用户行为消息应该被排序，这样才有效 。问题:kafka只能保证同一个分区的消息是顺序的，但是不能保证整个题目是顺序的，怎么解决？在生成消息时，具有相同uuid的消息被分配到同一个分区 。
5、如何确定Kafka的分区数,key和consumer线程数 1 。客户端/服务器需要使用的内存越多 ， 先说客户端 。Kafka0.8.2之后，引入了一个全新的Java版本的生产者 。这个生成器有一个参数batch.size，默认值是16KB 。它会为每个分区缓存消息，一旦满了，就会批量打包发送消息 。看来这是一个可以提升性能的设计 。但是 ， 很明显，因为这个参数是分区级的，如果分区数量更多，这部分缓存会占用更多内存 。
消费端呢？先不说获取数据需要的内存，只说线程的成本 。如果仍然假设有10，000个分区，并且消费者线程的数量应该与分区的数量相匹配(在大多数情况下，这是最佳的消费吞吐量配置) ， 那么将在consumerclient中创建10 ， 000个线程，并创建大约10，000个套接字来获取分区数据 。线程切换本身的代价是不可小觑的 。
6、为什么要用 kafka? kafka适用什么样的场景?ApacheKafka集群环境构建一个ITeye技术网站 。下一个问题是老生常谈:为什么要用kafka？kafka什么样的场景适用？先和大家分享一下我自己在项目中使用的总结 。欢迎有其他想法的同学补充:使用kafka的原因有:1 。分布式，吞吐量高，速度快(kafka直接存储在磁盘上，线性读写，速度快:避免了JVM内存和系统内存之间的数据复制 。2.同时支持实时和离线解决方案(相信很多项目都有类似的需求，这也是Linkedin的官方架构 。我们通过storm做一些数据的实时计算和处理，有些离线到hadoop 分析) 。
7、Kafka数据丢失 分析卡夫卡有消息丢失的问题，在经纪人、生产者、消费者身上都会发生 。由于卡夫卡本身，经纪人丢失了消息 。kafka为了获得更高的性能和吞吐量，数据是批量异步存储在磁盘中的 。在消息刷的过程中，为了提高性能，减少刷的次数，kafka采用了批量刷的做法 。也就是按照一定的消息量和时间间隔来刷菜 。
【kafka源码分析,Kafka源码阅读】linux操作系统存储数据时 ， 会先存储在Pagecache中，根据时间或其他条件(从pagecache到文件)刷新磁盘 ， 或者通过fsync命令强制刷新 。当数据在pagecache中时，如果系统挂起，数据就会丢失，代理在linux服务器上高速读写，并同步到副本 。该图简要描述了代理写入数据和同步的过程 。

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