使用Kafka,你可能愿意无限期地保存你的所有事件,但使用Redis,你肯定要存储最近的事件的固定窗口–只够你的处理器有一个舒适的缓冲区,以防止它们变慢或崩溃。这意味着你可能还想使用一个外部的长期事件存储,例如S3,以便能够重放它们,这增加了你的架构的复杂性,但降低了成本。 研究这个问题的主要动机是在部署和操作R...
使用Kafka,你可能愿意无限期地保存你的所有事件,但使用Redis,你肯定要存储最近的事件的固定窗口–只够你的处理器有一个舒适的缓冲区,以防止它们变慢或崩溃。这意味着你可能还想使用一个外部的长期事件存储,例如S3,以便能够重放它们,这增加了你的架构的复杂性,但降低了成本。 研究这个问题的主要动机是在部署和操作R...
实时订阅(Real-time Subscription) ✅ Kafka Streams ✅ Redis Streams 总结 Kafka 适合 高吞吐、事件流处理、日志分析、大数据管道,提供持久化存储和回放能力,但延迟比 Redis 高。 Redis Queue 适合 短生命周期任务队列、限流、低延迟实时消息推送,但存储在内存,数据易丢失。 如果是消息队列:Redis Queue 适合高并...
如果需要比 Pub/Sub 更可靠的消息传递，同时又想利用 Redis 的高性能和简便性，Streams 是一个值得深入研究的选择。但其 API 比 Pub/Sub 复杂。性能对决：一图胜千言（概念对比）我的思考与最佳实践在 Python 世界里打滚，我发现选择 Kafka 还是 Redis，除了考虑上述通用特性，还有几点体会：1. 库的成熟度与易...
tips:mysql中的redo log,es中的transaction log,redis中的aof持久化都是日志记录以实现高可用性的例子。这里的日志压缩类比redis中的aof日志重写。 在这些情况中的每一种情况下,都需要主要处理实时变化,但偶尔,当机器崩溃或数据需要重新加载或重新处理时,需要进行完全加载。 日志压缩可以同时支持这两个用例。 这篇博文...
kafka和rediskafka和redission 第1章Kafka概述1.1、定义Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。主要应用场景是:日志收...
MQTT 与 Kafka 是完全不同的两个东西, MQTT 是协议,是一个技术标准,由 OASIS 技术委员会的成员(其成员多数为 IBM 和微软的顶级工程师)制订。而 Kafka 是已经实现的开源流处理平台,最早由 LinkedIn 开发,于2011年开源后交给 Apache Incubator 孵化后成为了 Apa...
数据使用:Kafka 支持多个消费者同时订阅同一个主题,并且可以根据自己的进度来消费数据,不会影响其他消费者。这意味着 Kafka 可以支持多种用途和场景,比如实时分析、日志聚合、事件驱动等。RabbitMQ 的消费者从一个队列中消费数据,一旦被消费,就不会再被其他消费者看到。这意味着 RabbitMQ 更适合一对一的通信或任务...
与基于队列和交换的RabbitMQ不同,Kafka的存储层是使用分区的事务日志实现的。 Kafka还提供用于实时处理流的Streams API和可轻松与各种数据源集成的Connector API。 但是,这些不在本文的讨论范围之内。 云供应商为Kafka的存储层提供了替代解决方案。 这些解决方案包括Azure事件中心,在某种程度上还包括AWS Kinesis数据流。
Redis以内存数据库而闻名。但是,也可以将其用作消息队列点对点和PUB/SUB管理工具,不过因为内存缓冲区的效率,如果消费者失去了与队列的连接,那么很有可能在连接丢失时丢失消息。另外,在实现消息队列点对点功能上,至少要创建3个队列:主队列、工作队列、被拒绝队列,实现有点复杂。