kafka数据写入postgresql，kafka数据写入clickhouse

kafka高并发基于什么实现

上面提到了kafka的ISR机制，kafka的容错性就是由ISR的机制来保证的。kafka集群可以动态扩展broker，多个partition同时写入消费数据，实现真正的高并发。

消息队列：Java程序可以使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka等）来处理高并发数据。消息队列可以实现异步通信，将任务发送到队列中，由后台服务消费并处理任务。这样可以降低系统的压力，提高程序的性能。

Kafka为了实现高吞吐量和容错，还引入了很多优秀的设计思路，如零拷贝，高并发网络设计，顺序存储，以后有时间再说。

相关问答

Q1: Kafka工作流程

一般是先会创建一个主题，比如说TopicA，有三个分区，有两个副本(leader+follower总共2个)，同一个分区的两个副本肯定不在一个服务器。

（6） Kafka 收到确认，将偏移更改为新值，并在 Zookeeper 中更新它。 由于偏移在 Zookeeper 中维护，消费者可以正确地读取下一封邮件，即使在服务器暴力期间。（7）重复以上流程，直到消费者停止请求。

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。

Q2: Kafka在大数据环境中如何应用呢?

1、数据中心的数据需要共享时，kafka的producer先从数据中心读取数据，然后传入kafka缓存并加入待消费队列。各分支结构作为数据消费者，启动消费动作，从kafka队列读取数据，并对获取的数据进行处理。

2、对于Kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。

3、在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。Kafka保证一个Partition内的消息的有序性。

4、首先肯定是从磁盘中读出数据到页缓存，然后从页缓存中拷贝到kafka中，然后再从kafka中拷贝到socket中，最后再给网卡。

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