Kafka Tuning Recommendations】的更多相关文章

Kafka Brokers per Server Recommend 1 Kafka broker per server- Kafka not only disk-intensive but can be network intensive so if you run multiple broker in a single host network I/O can be the bottleneck . Running single broker per host and having a cl…
1.前言:一直以来SQL调优都是DBA比较费力的技术活,而且很多DBA如果没有从事过开发的工作,那么调优更是一项头疼的工作,即使是SQL调优很厉害的高手,在SQL调优的过程中也要不停的分析执行计划.加HINT.分析统计信息等等.从ORACLE 10G开始,数据库采取了很多智能化的管理工作,其中SQL优化器(SQL Tuning Advisor:STA),大大的提高了DBA进行SQL优化的效率: 2.原理介绍: When SQL statements are executed by the Ora…
今天,我们将讨论Kafka Performance Tuning.在本文“Kafka性能调优”中,我们将描述在设置集群配置时需要注意的配置.此外,我们将讨论Tuning Kafka Producers,Tuning Kafka Consumers和Tuning Kafka Brokers.那么,让我们从Kafka Performance Tuning开始吧. Kafka性能调优 - Kafka优化的方法 2. Kafka Performance Tuning是什么? 在我们讨论Kafka性能调优…
stop.sh需要跑Jmeter的服务器上安装Jmeteryum install lrzsz 安装rz.sz命令rz jemter的压缩包 拷贝到/usr/local/tools下面unzip apache-jmeter-3.0.zip 解压 权限修改chmod 777 * 修改权限 时间修改ntpdate s2m.time.edu.cn 同步到服务器或者 ntpdate time.nist.gov时间不一致生成报表会有问题本机Window是的时间修改(与时间服务器同步):  w32tm /re…
jmeter场景主要通过线程组设置完成,有些复杂场景需要与逻辑控制器配合. 一.测试计划设计与执行 场景设计 jmete线程组实际是一个线程池,根据用户设置进行线程池的初始优化,在运行时做各种异常的处理. 场景相关的组件介绍: 1.逻辑控制器:比如循环控制器,查询到了订单并要对每个订单进行出库操作,以订单号作为循环条件. 2.配置元件:如ftp请求默认值,多个请求有共同配置时可以把相同点提取出来. 3.定时器:用来设置延迟与同步.如固定吞吐量定时器,尽量保持采样器产生的TPS在一个固定的范围内.…
测试环境 apache-jmeter-2.13   1.   问题描述 单台机器的下JMeter启动较大线程数时可能会出现运行报错的情况,或者在运行一段时间后,JMeter每秒生成的请求数会逐步下降,直到为0,即JMeter运行变得很“卡”. 2.   解决方法 1)设置JVM内存 找到JMeter bin目录下的jmeter.bat文件,notepad等文本工具打开,编辑 找到如下内容, rem See the unix startup file for the rationale of th…
JMeter自身运行性能优化   by:授客 QQ:1033553122 测试环境 apache-jmeter-2.13   1.   问题描述 单台机器的下JMeter启动较大线程数时可能会出现运行报错的情况,或者在运行一段时间后,JMeter每秒生成的请求数会逐步下降,直到为0,即JMeter运行变得很“卡”. 2.   解决方法 1)设置JVM内存 找到JMeter bin目录下的jmeter.bat文件,notepad等文本工具打开,编辑 找到如下内容, rem See the unix…
说的太经典了,不敢翻译.直接上原文. 来源于: Network Protocols and Real Application Clusters (文档 ID 278132.1) PURPOSE ------- Purpose of this document is to give DBAs and Systems Administrators interested in Real Application Clusters an overview and a comparison of netwo…
一.问题原因 用JMeter压测,有时候当模拟并发请求较大或者脚本运行时间较长时,JMeter会停止,报OOM(内存溢出)错误. 原因是JMeter是一个纯Java开发的工具,内存由java虚拟机JVM管理,当内存回收不及时,堆内存不足时,就会报内存溢错误. 概念补充: 内存泄露:应用使用资源之后没有及时释放,导致应用内存中持有了不需要的资源. 内存溢出:应用的内存已经不能满足正常使用了,堆栈已经达到系统设置的最大值,进而导致崩溃. 通常都是由于内存泄露导致堆栈内存不断增大,从而引发内存溢出.…
场景 单台机器的下JMeter启动较大线程数时可能会出现运行报错的情况,或者在运行一段时间后,JMeter每秒生成的请求数会逐步下降,直到为0,即JMeter运行变得很"卡",这时候我们可以调整JVM内存,来对Jmeter进行优化 设置JVM内存 ①找到JMeter bin目录下的jmeter.bat文件:Linux找jmeter.sh文件,编辑打开 ②查找以下内容 rem See the unix startup file for the rationale of the follo…
This is intended to be an easy to understand FAQ on the topic of Kafka. One part is for beginners, one for advanced users and use cases. We hope you find it fruitful. If you are missing a question, please send it to your favorite Cloudera representat…
今天查看Kafka 0.10.0的官方文档,发现了这样一句话:Configuration parameter replica.lag.max.messages was removed. Partition leaders will no longer consider the number of lagging messages when deciding which replicas are in sync. 即replica.lag.max.messages参数被正式地移除了,现在topic…
SQL优化器(SQL Tuning Advisor STA)是Oracle10g中推出的帮助DBA优化工具,它的特点是简单.智能,DBA值需要调用函数就可以给出一个性能很差的语句的优化结果.下面介绍一下它的使用. 使用STA一定要保证优化器是CBO模式下. 一.利用STA优化语句 我们下面简单介绍一下如何优化一条找到的问题语句.正如前面所述说的,STA是用起来很简单(只要你会调用存储过程,都能使用这个工具),三个步骤就可以完成一次语句调优. 测试环境创建: SQL> CREATE TABLE b…
在Oracle10g之前,优化SQL是个比较费力的技术活,不停的分析执行计划,加hint,分析统计信息等等.在10g中,Oracle推出了自己的SQL优化辅助工具: SQL优化器(SQL Tuning Advisor :STA),它是新的DBMS_SQLTUNE包.使用STA一定要保证优化器是CBO模式下. 执行DBMS_SQLTUNE包进行sql优化需要有advisor的权限: SQL> create user dave identified by dave; 用户已创建. SQL> gra…
本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息…
DB tuning advisor是创建优化任务,对某些sql数据库进行分析,并尽量给出优化建议的一个强大的数据库工具. 自己平时几乎没用过这玩意,所以来测一测用法,其实对于一些sql一筹莫展的时候跑跑这个,看看数据库的建议也是一个突破点. 一般利用database tuning advisor的顺序: 找出要去优化调整的sql_id,创建优化任务 Login as SYSTEM (or any other user) at sqlplus and create the tuning task:…
本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息…
作者: Jason Guo 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,并保证即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消息消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用Message Queue 解耦 在项目…
In this post I'm going to help you understand how Kafka stores its data. I've found understanding this useful when tuning Kafka's performance and for context on what each broker configuration actually does. I was inspired by Kafka's simplicity and us…
基于Kafka 0.9.0版 ReplicaManager需要做什么 Replicated Logs Kafka的partition可以看成是一个replicated log, 每个replica就是这个replicated log其中的一个log.多个replica是为了容忍机器故障,因此同一个partition的不同replica需要被分配到不同的broker上.所以,对于一个partition,broker id即可唯一代表一个replica,也被当作replica id. 为了一致性,K…
[This article was originally written by Yves Trudeau.] http://java.dzone.com/articles/exploring-message-brokers Message brokers are not regularly covered here but are, nonetheless, important web-related technologies. Some time ago, I was asked by one…
CSDN 对格式支持比較弱.能够到http://user.qzone.qq.com/88285879/blog/1399382878 看一致的内容. Performance Tuning Guide 11G中新增特性 本章描写叙述了Oracle11g Release2(11.2)中添加了哪些新的性能调整 特性,以及指向这些添加信息. 本章节描写叙述的特性以及增强,包括了优化数据库性能的各个方面. 关于Oracle11gR2的全部新特性汇总,能够查看Oracle Database New Feat…
Explore the configuration changes that Cigna’s Big Data Analytics team has made to optimize the performance of its real-time architecture. Real-time stream processing with Apache Kafka as a backbone provides many benefits. For example, this architect…
Apache Kafka is optimized for small messages. According to benchmarks, the best performance occurs with 1 KB messages. Larger messages (for example, 10 MB to 100 MB) can decrease throughput and significantly impact operations. This topic describes op…
I wrote a blog post about how LinkedIn uses Apache Kafka as a central publish-subscribe log for integrating data between applications, stream processing, and Hadoop data ingestion. To actually make this work, though, this "universal log" has to…
The new integration between Flume and Kafka offers sub-second-latency event processing without the need for dedicated infrastructure. In this previous post you learned some Apache Kafka basics and explored a scenario for using Kafka in an online appl…
When we are talking about performance of Kafka Producer, we are really talking about two different things: latency: how much time passes from the time KafkaProducer.send() was called until the message shows up in a Kafka broker. throughput: how many…
一.关于Kafka的一些概念和理解 Kafka是一个分布式的数据流平台,它基于独特日志文件形式,提供了高性能消息系统功能.也可以用于大数据流管道. Kafka维护了按目录划分的消息订阅源,称之为 Topic. 称发布消息到Topic的工程为生产者. 称订阅Topic和处理发布的消息的订阅源的工程为消费者. Kafka以一个或者多个服务器组成的集群的形式运行,每个服务器被称为broker. Kafka客户端和服务器端通过TCP协议连接,并提供了Java客户端,许多其他语言的客户端也有. 对于每个T…
原文链接:Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用消息系统 解耦在项目启动之初来预测将来项目会碰到…
With MySQL, common configuration mistakes can cause serious performance problems. In fact, if you mis-configure just one of the many config parameters, it can cripple performance! (see examples) Of course, the performance of MySQL is often tied great…