Примеры ответов Нейро на вопросы из разных сфер
Главная / Технологии / Как работает распределенная потоковая передача событий в Kafka?
Вопрос для Нейро
26 декабря
Как работает распределенная потоковая передача событий в Kafka?
Нейро
На основе 5 источников

Распределённая потоковая передача событий в Kafka работает по принципу «издатель/подписчик». 1 Приложения-продюсеры отправляют сообщения в топик, откуда их считывают приложения-потребители, подписанные на этот топик. 1 Всё это происходит в режиме почти реального времени. 1

Топик в Kafka — это не физическое, а логическое хранилище сообщений, которые публикует продюсер, чтобы их считали потребители. 1 Топик позволяет сгруппировать потоки сообщений по категориям, например, по сущностям домена: в один топик будут отправляться события пользовательского поведения, в другой — системные данные с «умных часов» или других устройств носимой электроники и т.д.. 1

Каждый топик может быть разбит на разделы (партиции). 1 Раздел является единицей параллелизма и представляет собой журнал (лог) сообщений от одного и только одного приложения-продюсера, упорядоченных в порядке их поступления в Kafka. 1 Порядковый номер сообщения под названием смещение (offset) определяет, когда приложения-потребители считают данные. 1 Лог устроен по принципу FIFO (First In, First Out): первыми считываются сообщения, которые отправлены в Kafka раньше. 1

Чтобы потребитель не «захлебнулся» от данных, в Kafka есть механизм объединения потребителей в группы для равномерного распределения разделов между несколькими приложениями-потребителями. 1

Для обеспечения отказоустойчивости события реплицируются в нескольких брокерах, что гарантирует высокую доступность даже в случае сбоев узлов. 3

Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Нейро
Thu Mar 20 2025 18:24:43 GMT+0300 (Moscow Standard Time)