centos activemq centos8和9的区别

3分钟带你彻底搞懂 Kafka

Kafka到底是个啥？用来干嘛的？

官方定义如下：

翻译过来，大致的意思就是，这是一个实时数据处理系统，可以横向扩展，并高可靠！

实时数据处理，从名字上看，很好理解，就是将数据进行实时处理，在现在流行的微服务开发中，最常用实时数据处理平台有 RabbitMQ、RocketMQ等消息中间件。

这些中间件，最大的特点主要有两个：

在早期的 web应用程序开发中，当请求量突然上来了时候，我们会将要处理的数据推送到一个队列通道中，然后另起一个线程来不断轮训拉取队列中的数据，从而加快程序的运行效率。

但是随着请求量不断的增大，并且队列通道的数据一致处于高负载，在这种情况下，应用程序的内存占用率会非常高，稍有不慎，会出现内存不足，造成程序内存溢出，从而导致服务不可用。

随着业务量的不断扩张，在一个应用程序内，使用这种模式已然无法满足需求，因此之后，就诞生了各种消息中间件，例如 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等中间件。

采用这种模型，本质就是将要推送的数据，不在存放在当前应用程序的内存中，而是将数据存放到另一个专门负责数据处理的应用程序中，从而实现服务解耦。

消息中间件：主要的职责就是保证能接受到消息，并将消息存储到磁盘，即使其他服务都挂了，数据也不会丢失，同时还可以对数据消费情况做好监控工作。

应用程序：只需要将消息推送到消息中间件，然后启用一个线程来不断从消息中间件中拉取数据，进行消费确认即可！

引入消息中间件之后，整个服务开发会变得更加简单，各负其责。

Kafka本质其实也是消息中间件的一种，Kafka出自于 LinkedIn公司，与 2010年开源到 github。

LinkedIn的开发团队，为了解决数据管道问题，起初采用了 ActiveMQ来进行数据交换，大约是在 2010年前后，那时的 ActiveMQ还远远无法满足 LinkedIn对数据传递系统的要求，经常由于各种缺陷而导致消息阻塞或者服务无法正常访问，为了能够解决这个问题，LinkedIn决定研发自己的消息传递系统， Kafka由此诞生。

在 LinkedIn公司，Kafka可以有效地处理每天数十亿条消息的指标和用户活动跟踪，其强大的处理能力，已经被业界所认可，并成为大数据流水线的首选技术。

先来看一张图，下面这张图就是 kafka生产与消费的核心架构模型！

如果你看不懂这些概念没关系，我会带着大家一起梳理一遍！

简而言之，kafka本质就是一个消息系统，与大多数的消息系统一样，主要的特点如下：

与 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ不同的地方在于，它有一个**分区 Partition**的概念。

这个分区的意思就是说，如果你创建的 topic有5个分区，当你一次性向 kafka中推 1000条数据时，这 1000条数据默认会分配到 5个分区中，其中每个分区存储 200条数据。

这样做的目的，就是方便消费者从不同的分区拉取数据，假如你启动 5个线程同时拉取数据，每个线程拉取一个分区，消费速度会非常非常快！

这是 kafka与其他的消息系统最大的不同！

和其他的中间件一样，kafka每次发送数据都是向 Leader分区发送数据，并顺序写入到磁盘，然后 Leader分区会将数据同步到各个从分区 Follower，即使主分区挂了，也不会影响服务的正常运行。

那 kafka是如何将数据写入到对应的分区呢？kafka中有以下几个原则：

与生产者一样，消费者主动的去kafka集群拉取消息时，也是从 Leader分区去拉取数据。

这里我们需要重点了解一个名词：消费组！

考虑到多个消费者的场景，kafka在设计的时候，可以由多个消费者组成一个消费组，同一个消费组者的消费者可以消费同一个 topic下不同分区的数据，同一个分区只会被一个消费组内的某个消费者所消费，防止出现重复消费的问题！

但是不同的组，可以消费同一个分区的数据！

你可以这样理解，一个消费组就是一个客户端，一个客户端可以由很多个消费者组成，以便加快消息的消费能力。

但是，如果一个组下的消费者数量大于分区数量，就会出现很多的消费者闲置。

如果分区数量大于一个组下的消费者数量，会出现一个消费者负责多个分区的消费，会出现消费性能不均衡的情况。

因此，在实际的应用中，建议消费者组的 consumer的数量与 partition的数量保持一致！

光说理论可没用，下面我们就以 centos7为例，介绍一下 kafka的安装和使用。

kafka需要 zookeeper来保存服务实例的元信息，因此在安装 kafka之前，我们需要先安装 zookeeper。

zookeeper安装环境依赖于 jdk，因此我们需要事先安装 jdk

下载zookeeper，并解压文件包

创建数据、日志目录

配置zookeeper

重新配置 dataDir和 dataLogDir的存储路径

最后，启动 Zookeeper服务

到官网 下载想要的版本，我这里下载是最新稳定版 2.8.0。

按需修改配置文件 server.properties（可选）

server.properties文件内容如下：

其中有四个重要的参数：

可根据自己需求修改对应的配置！

启动 kafka服务

创建一个名为 testTopic的主题，它只包含一个分区，只有一个副本：

运行 list topic命令，可以看到该主题。

输出内容：

Kafka附带一个命令行客户端，它将从文件或标准输入中获取输入，并将其作为消息发送到 Kafka集群。默认情况下，每行将作为单独的消息发送。

运行生产者，然后在控制台中键入一些消息以发送到服务器。

输入两条内容并回车：

Kafka还有一个命令行使用者，它会将消息转储到标准输出。

输出结果如下：

本文主要围绕 kafka的架构模型和安装环境做了一些初步的介绍，难免会有理解不对的地方，欢迎网友批评、吐槽。

由于篇幅原因，会在下期文章中详细介绍 java环境下 kafka应用场景！

在CentOS系统上安装Jetty服务器的教程

Jetty是一款纯Java的HTTP(Web)服务器和Java Servlet容器。通常在更大的网络框架中，Jetty经常用于设备间的通信，而其他Web服务器通常给“人类”传递文件:D。Jetty是一个Eclipse基金会的免费开源项目。这个Web服务器用于如Apache ActiveMQ、 Alfresco、 Apache Geronimo、 Apache Maven、 Apache Spark、Google App Engine、 Eclipse、 FUSE、 Twitter的 Streaming API和 Zimbra中。

这篇文章会介绍‘如何在CentOS服务器中安装Jetty服务器’。

首先我们要用下面的命令安装JDK：

复制代码代码如下:yum-y install java-1.7.0-openjdk wget

JDK安装之后，我们就可以下载最新版本的Jetty了：

复制代码代码如下:wget

解压并移动下载的包到/opt：

复制代码代码如下:tar zxvf jetty-distribution-9.2.5.v20141112.tar.gz-C/opt/

重命名文件夹名为jetty:

复制代码代码如下:mv/opt/jetty-distribution-9.2.5.v20141112//opt/jetty

创建一个jetty用户：

复制代码代码如下:useradd-m jetty

改变jetty文件夹的所属用户:

复制代码代码如下:chown-R jetty:jetty/opt/jetty/

为jetty.sh创建一个软链接到/etc/init.d directory来创建一个启动脚本文件：

复制代码代码如下:ln-s/opt/jetty/bin/jetty.sh/etc/init.d/jetty

添加脚本：

复制代码代码如下:chkconfig--add jetty

是jetty在系统启动时启动：

复制代码代码如下:chkconfig--level 345 jetty on

使用你最喜欢的文本编辑器打开/etc/default/jetty并修改端口和监听地址：

复制代码代码如下:vi/etc/default/jetty

JETTY_HOME=/opt/jetty

JETTY_USER=jetty

JETTY_PORT=8080

JETTY_HOST=50.116.24.78

JETTY_LOGS=/opt/jetty/logs/

*我们完成了安装，现在可以启动jetty服务了*

复制代码代码如下:service jetty start

完成了！

现在你可以在 中访问了

就是这样。

干杯！！