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如何在招聘网站上做薪酬统计,有没有一个网站做黄油视频,佛山网站开发招聘,微信网页版下载安装数据一多就卡#xff1f;别急#xff0c;先把“数据入口”修好 ——聊聊如何构建高吞吐、低延迟的数据接入层#xff08;Kafka / Pulsar#xff09; 咱先说一句大实话#xff1a; 很多系统慢#xff0c;不是算不动#xff0c;而是数据进得太慢、太乱。 我见过太多项目别急先把“数据入口”修好——聊聊如何构建高吞吐、低延迟的数据接入层Kafka / Pulsar咱先说一句大实话很多系统慢不是算不动而是数据进得太慢、太乱。我见过太多项目一上来就聊 Flink 多强、Spark 多牛、ClickHouse 多快结果一上线Kafka backlog 堆成山延迟从毫秒飙到分钟业务方一句话“你们大数据怎么这么慢”其实问题往往不在计算层而在数据接入层。今天这篇文章我不讲虚的不堆概念就聊一个非常现实的问题如何把 Kafka / Pulsar 这一层真正打造成“高吞吐、低延迟、不拖后腿”的数据入口一、数据接入层才是真正的“系统咽喉”你可以把整个大数据系统想象成一条流水线业务系统 → 数据接入层 → 实时/离线计算 → 存储 → 应用接入层就像高速公路的收费站。你后面修了 8 车道前面收费站只开 1 个窗口那结局只有一个堵死。Kafka / Pulsar本质上就是这个收费站。它干的不是“存数据”而是三件事削峰填谷扛流量解耦上下游谁慢都别拖死谁保证数据可靠、有序、可回放所以接入层的目标只有一句话在不牺牲稳定性的前提下把数据尽可能快、尽可能稳地送进系统。二、高吞吐≠堆机器先把“写入姿势”摆正很多人一说 Kafka 吞吐低第一反应是“Broker 不够那我加机器。”结果钱花了效果不明显。1️⃣ Producer 端才是吞吐的第一杀手默认 Kafka Producer 配置真的很保守。一个最典型的反例代码PropertiespropsnewProperties();props.put(bootstrap.servers,kafka:9092);props.put(key.serializer,StringSerializer.class);props.put(value.serializer,StringSerializer.class);KafkaProducerString,StringproducernewKafkaProducer(props);这段代码能跑但吞吐通常感人。想要高吞吐三个参数一定要动props.put(linger.ms,10);// 等一等多攒点再发props.put(batch.size,65536);// 一批 64KBprops.put(compression.type,lz4);// 压缩换吞吐我的经验是延迟容忍在 10~20ms 的场景吞吐可以直接翻好几倍CPU 反而更省少了网络 IO很多时候不是 Kafka 慢是你发得太“心急”。2️⃣ 分区数不是越多越好是“够用就行”这是另一个被玩坏的点。分区太少 → 吞吐上不去分区太多 →Controller 压力大Rebalance 像地震运维噩梦我常用一个非常土但有效的估算公式分区数 ≈ 峰值写入 QPS / 单分区稳定 QPS比如单分区稳定 5MB/s峰值写入 500MB/s那 100 个分区就够了别一上来就 500、1000 个。三、低延迟靠的不是“快”而是“稳”很多人以为低延迟 配置调到最激进。其实恰恰相反。1️⃣ acksall 不是敌人乱 retry 才是很多新手为了追求低延迟props.put(acks,0);结果延迟是低了数据丢了业务直接炸锅我个人的态度很明确数据接入层不允许“赌”。正确姿势是props.put(acks,all);props.put(retries,3);props.put(max.in.flight.requests.per.connection,1);你会发现延迟并没有想象中高抖动反而少了下游更稳定2️⃣ Kafka vs Pulsar延迟稳定性这块Pulsar 真有点东西说句掏心窝子的感受。Kafka极致成熟社区庞大吞吐王者Pulsar天生计算存储分离Topic 多了也不慌延迟抖动控制得更好在多租户、Topic 爆炸的场景下Pulsar 的优势非常明显。比如一个典型的 Pulsar ProducerProducerbyte[]producerclient.newProducer().topic(persistent://public/default/log-topic).batchingMaxPublishDelay(10,TimeUnit.MILLISECONDS).batchingMaxMessages(1000).enableBatching(true).create();一句话总结我的感受Kafka 更像肌肉男Pulsar 更像耐力型选手。四、真正的高手都在接入层“留后手”一个成熟的数据接入层一定不是只管“写进去”。1️⃣ 一定要可回放Topic 保留时间不要太短不要一上来就cleanup.policydelete关键数据建议支持回溯因为你永远不知道哪天要补数。2️⃣ 一定要限流 保护我见过最惨的事故之一某业务 bug1 秒发 10 倍流量Kafka 集群直接雪崩所有实时链路一起陪葬解决方案其实很朴素Producer 侧限流Topic 级别限速Broker 级别配额接入层不是“老好人”它得学会拒绝无理请求。五、写在最后数据入口修好了系统自然就顺了干了这么多年大数据我越来越有一个感受真正决定系统上限的往往不是最“高级”的那一层而是最早的那一层。数据接入层做得好计算层压力小延迟自然低故障也好排反过来接入层一塌糊涂后面全是补锅工程