在虚拟机安装的Linux上配置VNC需要注意一下几点，我装的是RedHat Enterprise 4：保证Linux拥有自己独立的IP。这个问题可以通过设置虚拟机的网络连接方式解决。在Network adapter里选择第一项：Bridged。这样可以保证虚拟机独立连接局域网，而不是和Host共享IP地址。设置改变后，一定要重启Linux才能生效。保证Linux上VNC使用的端口和VMware里允

读操作需要两个参数：一个64位的offset和一个S字节的最大读取量。S通常比单个消息的大小要大，但在一些个别消息比较大的情况下，S会小于单个消息的大小。这种情况下读操作会不断重试，每次重试都会讲读取量加倍，直到读取到一个完整的消息。可以配置单个消息的最大值，这样服务器就会拒绝大小超过这个值的消息。也可以给客户端指定一个尝试读取的最大上限，避免为了读到一个完整的消息而无限次的重试。

Kafka允许tipci的分区拥有若干副本，这个数量是可以配置的，你可以为每个topci配置一个副本数量。Kafka会自动的在个副本上备份数据，所以当一个server down掉时数据依然是可用的。Kafka的副本功能不是必须的，你可以配置只有一个副本，这样其实就相当于只有一份数据。创建副本的单位是topic的分区，每个分区都有一个leader和零或多个followers.所有的读写操作都

Consumer API有两个级别。低级别的和一个指定的broker保持连接，并在接收完消息后关闭连接，这个级别是无状态的，每次读取消息都带着offset。高级别的API隐藏了和brokers连接的细节，在不必关心服务端架构的情况下和服务端通信。还可以自己维护消费状态，并可以通过一些条件指定订阅特定的topic,比如白名单黑名单或者正则表达式。

Kakfa在提高效率方面做了很大努力。Kakfa的一个主要使用场景是处理网站活动日志，吞吐量是非常大的，每个页面都会产生好多次写操作。读方面，假设每个消息只被消费一次，读的量的也是很大的，Kafka也尽量使读的操作更轻量化。我们之前讨论了磁盘的性能问题，线性读写的情况下影响磁盘性能问题大约有两个方面：太多的琐碎的I/O操作和太多的字节拷贝。

上篇文章中我们搭建了kafka的服务器，并可以使用Kafka的命令行工具创建topci，发送和接收消息。下面我们来搭建kafka的开发环境。大家开发环境需要引入kafka的jar包，一种方式是将Kafka安装包中lib下的jar包加入到项目的classpath中，这种比较简单了。不过我们使用另一种更加流行的方式，使用maven管理jar包依赖。创建好maven项目后，在

Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。这个独特的设计是什么样的呢？首先让我们看几个基本的消息系统术语：Kafka将消息以topic为单位进行归纳。将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.将预订topics并消费消息的程序成为consumers.Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做

Kafka将数据持久化到了硬盘上，允许你配置一定的策略对数据清理，清理的策略有两个，删除和压缩。

负载均衡producer直接将数据发送到broker的leader(主节点)，不需要在多个节点进行分发。为了帮助producer做到这点，所有的Kafka节点都可以及时的告知:哪些节点是活动的，目标topic目标分区的leader在哪。这样producer就可以直接将消息发送到目的地了。客户端控制消息将被分发到哪个分区。可以通过负载均衡随机的选择，或者使用分区函数。Kafka允许用户实现分区函数，

接下来一步一步搭建Kafka运行环境。 Step 1: 下载Kafka点击下载最新的版本并解压.> tar -xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz> cd kafka_2.9.2-0.8.1.1Step 2: 启动服务Kafka用到了Zookeeper，所有首先启动Zookper，下面简单的启用一个单实例的Zookkeeper服务。可以在命令的结尾加个&