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消息队列作为系统解耦，流量控制的利器，是分布式系统核心组件之一。 了解消息队列背后的实现是非常重要的。 今天，我们就一起来探讨设计一个消息队列背后的技术。 主要是设计一个整体的消息被消费的数据流。 这里会涉及到：消息生产Producer、Broker(消息服务端)、消息消费者C…

目录Kafka的基本介绍Kafka的设计原理分析Kafka数据传输的事务特点Kafka消息存储格式副本（replication）策略Kafka消息分组，消息消费原理Kafak顺序写入与数据读取消费者（

了解kafka，就必须搞透它的存储架构设计，本文从 Kafka 存储的场景剖析出发、kafka 存储选型分析对比、再到 Kafka 存储架构设计剖析、以及 Kafka 日志系统架构设计细节深度剖析。

设计 kafka 初衷，作为统一平台处理大公司的实时数据。所以 必须具有如下特性： kafka 高度依赖 文件系统 存储和缓存消息。通过对磁盘的顺序读写，并借助 OS 层面的 页缓存（page cache），保证优于缓存在内存中或其他结构中。 利用磁盘的顺序读写，操作一个文件，…

很多人喜欢把RocketMQ与Kafka做对比，其实这两款消息队列的网络通信层还是比较相似的，本文就为大家简要地介绍下Kafka的NIO网络通信模型。

背景保证kafka高吞吐量的另外一大利器就是消息压缩。就像上图中的压缩饼干。压缩即空间换时间，通过空间的压缩带来速度的提升，即通过少量的cpu消耗来减少磁盘和网络传输的io。消息压缩模型消息格式V1k

虽然 Docker 已经很强大了，但是在实际使用上还是有诸多不便，比如集群管理、资源调度、文件管理等等。那么在这样一个百花齐放的容器时代涌现出了很多解决方案，比如 Mesos、Swarm、Kubern

经常看到一些设计模式的文章，写了很多内容，也举了一些很“生动形象”的例子。 ​ 但是可能和《Head First 设计模式》会有一样的问……学会了，但我好像用不上？