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苏玉钊 (苏玉钊.) | 孙恩昌 (孙恩昌.) | 杨睿哲 (杨睿哲.) | 李萌 (李萌.) | 张延华 (张延华.) | 司鹏搏 (司鹏搏.) | 张卉 (张卉.)

Abstract:

Kafka是一种高吞吐量消息中间件,但该算法存在负载均衡导致消费者消息处理效率下降的问题.本文提出一种改进的Kafka负载均衡算法,其中协调者基于消费者和分区的对应关系,根据不同的负载均衡场景优化调整消费者数目,按照业务负载倒序的方式更新消费者和分区的对应关系,优先处理负载较大的业务分区,提高消息传输效率,并且搭建Fabric联盟链验证分析算法的性能.实验结果表明,本算法在中央处理器(CPU)资源消耗比其他算法低5%的情况下,共识速度提升了2% ~7%,并且在6个Kafka节点中3个宕机的情况下仍然能共识上链,提升了Kafka负载均衡算法的效率和稳定性.

Keyword:

负载均衡 区块链 优化 Kafka 消费者

Author Community:

  • [ 1 ] [李萌]北京工业大学
  • [ 2 ] [杨睿哲]北京工业大学
  • [ 3 ] [张卉]北京工业大学
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  • [ 6 ] [苏玉钊]北京工业大学
  • [ 7 ] [司鹏搏]北京工业大学

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Source :

高技术通讯

ISSN: 1002-0470

Year: 2023

Issue: 1

Volume: 33

Page: 42-49

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