通常,在确定硬件规格和节点数时,可以考虑以下指标:1. CPU层面:CPU 性能对于处理高吞吐量的消息非常重要。建议使用多核 CPU。2. 内存层面:内存大小会影响它能够缓存的消息数量。建议使用大容量内存。3. 存储层面:存储需求取
这个取决于业务及架构特性,以及围绕业务所带来的成本问题。需要结合自身企业的实际情况进行,比如,技术实力、业务特性、资金支持等。。。
从本质上来讲,Kafka 基于“复制机制”保证数据的一致性,涉及 1. Partition,每个Topic分为多个分区,每个分区都有一个唯一的标识 Partition ID 2. Replica,每个Partition在不同的机器上可以有多个Replica,一个Replica是Leade
这个取决于业务场景,通常而言, Kafka 主要偏向于大数据对接、流处理、日志系统等;而 Rocket 则更适合订单处理、支付等高可靠消息场景
这个问题涉及的面比较广,性能最大化可能意味着其他方面有所牺牲。在实际的业务场景中,我们可以基于横向与竖向不同角度去剖析,具体可参考:1、竖向角度Kafka——>JVM——>OS,故此,要想Kafka性能最优,我们需要从所依赖的
其实,从本质上而言,影响“性能”的因素较为广泛,具体可参考如下:1、 操作系统本身的参数配置。例如最大文件句柄数、最大打开文件数、最大内存以及其他可选参数等。毕竟,在2种不同的平台上,这些参数的默认值可能不同,因此需
关于 Java虚拟机的内存使用情况,其监控方式有多种:1、查看GC log信息2、第三方平台或工具,例如 Promethues及JDK自带的插件等3、命令行查看
Oracle官网、developer.ibm等社区
结合日志分析
云的驱动下,分布式是主流
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