一.背景介绍: 在平时的开发中,使用kafka来发送数据已经非常熟悉,但是在使用的过程中,其实并没有比较深入的探索kafka使用过程中 一些参数配置,带来的损失可能就是没有充分的发挥出kfka的优势,无法很好的满足业务场景.在意识这个问题后,专门腾出 时间来总结一下kakfa参数配置的调优,以充分发挥kafka在低时延,高吞吐等不同场景下的优势. 二.通用介绍: -------- 生产者配置 ------- 常规参数设置解析: Properties props = new Properties(…

一.golang 程序性能调优 在 golang 程序中,有哪些内容需要调试优化? 一般常规内容: cpu:程序对cpu的使用情况 - 使用时长,占比等 内存:程序对cpu的使用情况 - 使用时长,占比,内存泄露等.如果在往里分,程序堆.栈使用情况 I/O:IO的使用情况 - 哪个程序IO占用时间比较长 golang 程序中: goroutine:go的协程使用情况,调用链的情况 goroutine leak:goroutine泄露检查 go dead lock:死锁的检测分析 data rac…

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…

golang 性能调优分析工具 pprof(上)篇, 这是下篇. 四.net/http/pprof 4.1 代码例子 1 go version go1.13.9 把上面的程序例子稍微改动下,命名为 demohttp.go: package main import ( "bytes" "fmt" "io/ioutil" "log" "math/rand" "net/http" _ &quo…

背景 在人工智能技术的支持下,BIGO 基于视频的产品和服务受到广泛欢迎,在 150 多个国家/地区拥有用户,其中包括 Bigo Live(直播)和 Likee(短视频).Bigo Live 在 150 多个国家/地区兴起,Likee 有 1 亿多用户,并在 Z 世代中很受欢迎. 随着业务的迅速增长,BIGO 消息队列平台承载的数据规模出现了成倍增长,下游的在线模型训练.在线推荐.实时数据分析.实时数仓等业务对消息的实时性和稳定性提出了更高的要求. BIGO 消息队列平台使用的是开源 Kafka…

主要优化原理和思路 kafka是一个高吞吐量分布式消息系统,并且提供了持久化.其高性能的有两个重要特点: 利用了磁盘连续读写性能远远高于随机读写的特点: 并发,将一个topic拆分多个partition. 要充分发挥kafka的性能,就需要满足这两个条件 kafka读写的单位是partition,因此,将一个topic拆分为多个partition可以提高吞吐量.但是,这里有个前提,就是不同partition需 要位于不同的磁盘(可以在同一个机器).如果多个partition位于同一个磁盘,那么意…

原文  https://blog.csdn.net/weixin_39478115/article/details/79155287 Broker参数配置 1.网络和io操作线程配置优化 # broker处理消息的最大线程数(默认为3) num.network.threads=cpu核数+1 # broker处理磁盘IO的线程数 num.io.threads=cpu核数*2 2.log数据文件刷盘策略 # 每当producer写入10000条消息时,刷数据到磁盘 log.flush.interv…

架构篇(1) 读书笔记 1.Scale(扩展):从数据库来看,就是让数据库能够提供更强的服务能力 ScaleOut: 是通过增加处理节点的方式来提高整体处理能力 ScaleUp: 是通过增加当前处理节点的处理能力来提高整体的处理能力 2.事务最小化原则: 避免分布式事务的解决方案 a)进行ScaleOut 设计的时候合理设计切分规则,尽可能保证事务所需数据在同一个MySQLServer 上,避免分布式事务.大多数时候也只能兼顾到一些大部分的核心事务,不是一个很完美的解决方案. b)大事务切分成多…

https://blog.csdn.net/u013063153/article/details/73826322…

前言 在遇到实际性能问题时,除了关注系统性能指标.还要结合应用程序的系统的日志.堆栈信息.GClog.threaddump等数据进行问题分析和定位.关于性能指标分析可以参考前一篇JVM性能调优实践--性能指标分析. JVM的调优和故障处理可以使用JDK的几个常用命令工具.因为本文是基于Docker容器内部的Springboot服务.需要调整一下docker容器的启动参数,才可以使用jmap等工具.jmap命令需要使用Linux的Capability的PTRACE_ATTACH权限.而Docker…