事故背景: 我们公司与合作方公司有个消息同步的需求,合作方是消息生产者,我们是消息消费者,他们通过kafka给我们推送消息,我们实时接收,然后进行后续业务处理.昨天上午,发现他们推送过来的广场门店信息我们都没有消费,导致我们系统和他们系统数据不一致,从而导致无法提单,无法出报表(报表有误)等各种问题 排查过程: (1)因为coco身体不适,上午请假去医院了,所以这个问题就转给我们team的专门运维的同事了,电话大概给他说明了代码路径,可惜,半天下来仍然无果,看着微信群里他发的消息,我有点抓狂,根…

写入报错如些: -- ::24.166 [elasticsearch[_client_][listener][T#1]] INFO com.mobanker.framework.es.ElasticsearchBulkTools - id=11749,failureMessage=failure in bulk execution: 1.修改elasticsearch配置文件elasticsearch.yml,更改线程池相关配置: thread_pool.bulk.size: thread_po…

消息中间件—RocketMQ消息消费(一) 消息中间件—RocketMQ消息消费(二)(push模式实现) 消息中间件—RocketMQ消息消费(三)(消息消费重试) MQ中Pull和Push的两种消费方式 Push方式 由消息中间件(MQ消息服务器代理)主动地将消息推送给消费者:采用Push方式,可以尽可能实时地将消息发送给消费者进行消费.但是,在消费者的处理消息的能力较弱的时候(比如,消费者端的业务系统处理一条消息的流程比较复杂,其中的调用链路比较多导致消费时间比较久.概括起来地说就是“慢消…

在一个月黑风高的夜晚,突然收到现网生产环境Kafka消息积压的告警,梦中惊醒啊,马上起来排查日志. 问题现象:消费请求卡死在查找Coordinator Coordinator为何物?Coordinator用于管理Consumer Group中各个成员,负责消费offset位移管理和Consumer Rebalance.Consumer在消费时必须先确认Consumer Group对应的Coordinator,随后才能join Group,获取对应的topic partition进行消费. 那如何…

关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks…

在上一篇<Spring Cloud Stream如何处理消息重复消费>中,我们通过消费组的配置解决了多实例部署情况下消息重复消费这一入门时的常见问题.本文将继续说说在另外一个被经常问到的问题:如果微服务生产的消息自己也想要消费一份,应该如何实现呢? 常见错误 在放出标准答案前,先放出一个常见的错误姿势和告警信息(以便您可以通过搜索引擎找到这里^_^).以下错误基于Spring Boot 2.0.5.Spring Cloud Finchley SR1. 首先,根据入门示例,为了生产和消费消息,需…

关于 Topic 和 Partition: Topic: 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition: 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,…

最近做一个新需求,用户发布了动态,前台需要查询,为了用户读取信息响应速度更快(MySQL很难实现或者说实现起来很慢),所以在用户动态发布成功后,利用消息机制异步构建 redis缓存 和 elasticsearch索引 . 开发环境 rabbitMQ服务端,docker安装 拉取rabbit-mq镜像 docker pull hub.c..com/library/rabbitmq:-management 运行镜像 docker run -d --name rabbitmq --publish :…

在上一篇<Spring Cloud Stream如何处理消息重复消费>中,我们通过消费组的配置解决了多实例部署情况下消息重复消费这一入门时的常见问题.本文将继续说说在另外一个被经常问到的问题:如果微服务生产的消息自己也想要消费一份,应该如何实现呢? 常见错误 在放出标准答案前,先放出一个常见的错误姿势和告警信息(以便您可以通过搜索引擎找到这里^_^).以下错误基于Spring Boot 2.0.5.Spring Cloud Finchley SR1. 首先,根据入门示例,为了生产和消费消息,需…

背景现象 1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量,在之后的1个小时时间内,积压量呈上升趋势,一路到达50W左右,第二天的图没贴出具体是50W数字,以下是第一天晚上的贴图部分. 现象一: 现象二: 当时现场图后来就找不回来了,凭印象说明了一下数字. 简要说明一下上述两个图 图一:其实很明显,明显看出,消费者消费速度明显跟不上生产者的发送速度,导致出现积压情况. 图二:图二就有点意思了,因为上游通过Kafka消息队列发送消息给我,分区数是20个.由于消费组内消费者实例是17个,所以从宏观上分析…

apache kafka参考 http://kafka.apache.org/documentation.html 消息队列方式: 点对点: 消息生产者生产消息发送到queue中,然后消息消费者从queue中取出并且消费消息.这里要注意: 消息被消费以后,queue中不再有存储,所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息. Queue支持存在多个消费者,但是对一个消息而言,只会有一个消费者可以消费. 发布/订阅: 消息生产者(发布)将消息发布到topic中,同时有多个消息消费者(订阅)消费该消息…

Kafka简介及使用PHP处理Kafka消息 Kafka 是一种高吞吐的分布式消息系统,能够替代传统的消息队列用于解耦合数据处理,缓存未处理消息等,同时具有更高的吞吐率,支持分区.多副本.冗余,因此被广泛用于大规模消息数据处理应用. Kafka的特点: 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复杂度的访问性能. 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条以上消息的传输.[据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB),…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 从kafka消费消息的偏移量存储到ZK 或者 mysql 或者 hbase,进行主动管理. 以下举例通过ZK进行存储管理: package manageoffset; import java.util.Map; import kafka.common.TopicAndPartition;…

消息重复和丢失是kafka中很常见的问题,主要发生在以下三个阶段: 生产者阶段 broke阶段 消费者阶段 一.生产者阶段重复场景 1.根本原因 生产发送的消息没有收到正确的broke响应,导致producer重试. producer发出一条消息,broke落盘以后因为网络等种种原因发送端得到一个发送失败的响应或者网络中断,然后producer收到一个可恢复的Exception重试消息导致消息重复. 2.重试过程 说明: 1. new KafkaProducer()后创建一个后台线程KafkaT…

kafka在大数据.分布式架构中都很流行.kafka可以进行流式计算,也可以做为日志系统,还可以用于消息队列. 本篇主要是消息队列相关的知识. 零.kafka作为消息队列的优点: 分布式的系统 高吞吐量.即使存储了许多TB的消息,它也保持稳定的性能. 数据保留在磁盘上,因此它是持久的. 一.pull模式 消息队列有push模式和pull模式.push模式是消息队列推送给消息消费者,pull模式是消息消费者从消息队列中拉取. 二.发布 - 订阅消息系统 kafka是一个分布式的发布 - 订阅(pu…

转自:http://blog.csdn.net/bailove/article/details/44240303 业务场景 来疯直播互动平台,每天有数百万人上下线,有数十万人同时参与互动直播聊天.用户的登陆.退出及用户间的各种交互行为如聊天.送礼.关注.投票.抢沙发等等事件都会产生大量的消息.这些消息具有瞬间爆发性,比如热门直播间刚开播,直播表演的高潮等等.而用户的礼物.星星.喇叭.沙发等这类消息是不允许丢失,必须100%送达.这就需要有一个高性能,高可靠,稳定可拓展的消息服务平台的支撑.它要求…

一些观念的修正 从 0.9 版本开始,Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量,分布式的消息系统”改为"一个分布式流平台". Kafka不仅仅是一个队列,而且是一个存储,有超强的堆积能力. Kafka不仅用在吞吐量高的大数据场景,也可以用在有事务要求的业务系统上,但性能较低. Kafka不是Topic越多越好,由于其设计原理,在数量达到阈值后,其性能和Topic数量成反比. 引入了消息队列,就等于引入了异步,不管你是出于什么目的.这通常意味着业务流程的改变,甚至产品体验的变更. 消息系统…

apache kafka中国社区QQ群:162272557 apache kafka参考 http://kafka.apache.org/documentation.html 消息队列分类: 点对点: 消息生产者生产消息发送到queue中,然后消息消费者从queue中取出并且消费消息.这里要注意: 消息被消费以后,queue中不再有存储,所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息. Queue支持存在多个消费者,但是对一个消息而言,只会有一个消费者可以消费. 发布/订阅 消息生产者(发布)将消息…

说明:有很多同学在服务器上搭建好,kafka,在应用端使用kafka时候出现很多问题,这里提供下我的kafka生产和消费的php函数 环境说明: 1:首先php要有kafka扩展,在命令行中输入 php -m  看是否有rdkafka 没有的话需要安装配置下: --------------- kafka php客户端安装(php-rdkafka) --------------1.安装 librdkafkagit clone https://github.com/edenhill/librdkaf…

在一个月黑风高的夜晚,突然收到现网生产环境Kafka消息积压的告警,梦中惊醒啊,马上起来排查日志. 问题现象 消费请求卡死在查找Coordinator Coordinator为何物?Coordinator用于管理Consumer Group中各个成员,负责消费offset位移管理和Consumer Rebalance.Consumer在消费时必须先确认Consumer Group对应的Coordinator,随后才能join Group,获取对应的topic partition进行消费. 那如何…

背景 国内某大型税务系统,业务应用分布式上云改造. 业务难题 如上图所示是模拟客户的业务网页构建的一个并发访问模型.用户在页面点击从而产生一个HTTP请求,这个请求发送到业务生产进程,就会启动一个投递线程(Deliver Thread)调用Kafka的SDK接口,并发送3条消息到DMS(分布式消息服务),每条消息大小3k,需要等待3条消息都被处理完成后才会返回请求响应⑧.当消息达到DMS后,业务消费进程调用Kafka的消费接口把消息取出来,然后将每条消息放到一个响应线程(Response Thr…

1.Kafka消息丢失的情况: (1)auto.commit.enable=true,消费端自动提交offersets设置为true,当消费者拉到消息之后,还没有处理完 commit interval 提交间隔就到了,提交了offersets.这时consummer又挂了,重启后,从下一个offersets开始消费,之前的消息丢失了. (2)网络负载高.磁盘很忙,写入失败,又没有设置消息重试,导致数据丢失. (3)磁盘坏了已落盘数据丢失. (4)单 批 数 据 的 长 度 超 过 限 制 会 丢…

晚上变更 怎么都推不过去,蛋疼,睡饱后加了个hosts没想到好了,然后搜了一下,大概是如下的原因 转自 https://www.cnblogs.com/linlianhuan/p/9258061.html kafka配置的问题排查    问题反馈: xx现场测试环境下,整个平台的数据,除了原始数据模块,其他模块正常运行.相同版本的包,在线上环境上原始数据的订阅是正常的,但是测试环境没有,查看所有相关的日志,均没有报异常,且日志中有正常显示已经把数据发送到kafka.但是从kafka的日志里查,没…

收到某业务组的小伙伴发来的反馈,具体问题如下: 项目中某 kafka 消息组消费特别慢,有时候在 kafka-manager 控制台看到有些消费者已被踢出消费组. 从服务端日志看到如下信息: 该消费组在短时间内重平衡了 600 多次. 从 cat 查看得知,每条消息处理都会有 4 次数据库的交互,经过一番沟通之后,发现每条消息的处理耗时大概率保持在 200ms 以上. Kafka 发生重平衡的有以下几种情况: 消费组成员发生变更,有新消费者加入或者离开,或者有消费者崩溃: 消费组订阅的主题数量发…

10.kafka的配置文件说明 Server.properties配置文件说明 #broker的全局唯一编号,不能重复 broker.id=0 #用来监听链接的端口,producer或consumer将在此端口建立连接 port=9092 #处理网络请求的线程数量 num.network.threads=3 #用来处理磁盘IO的线程数量 num.io.threads=8 #发送套接字的缓冲区大小 socket.send.buffer.bytes=102400 #接受套接字的缓冲区大小 socke…

3.kafka的架构模型 1.producer:消息的生产者,主要是用于生产消息的.主要是接入一些外部的数据源,从外部获取数据,比如说我们可以从flume获取数据,还可以通过ftp传入数据等,还可以通过kafka的API生产数据,通过push的方式,主动的将数据推送到kafka的topic当中去 2.topic:主题,里面是一类消息的抽象的集合,说白了这下面就是用来装各种数据的 3.paritition:消息的分区.为了解决数据保存的横向扩展的问题,所以将一个topic分为多个partition…

接上篇Kafka的安装,我安装的Kafka集群地址:192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092,所以这里直接使用这个集群来演示 首先创建一个项目,演示采用的是控制台(.net core 3.1),然后使用Nuget安装 Confluent.Kafka 包: 上面的截图中有Confluent.Kafka的源码地址,感兴趣的可以去看看:https://github.com/confluentinc/confluent-…

线上kafka消息堆积,所有consumer全部掉线,到底怎么回事? 最近处理了一次线上故障,具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积,这个topic的相关consumer全部掉线. 整体排查过程和事后的复盘都很有意思,并且结合本次故障,对kafka使用的最佳实践有了更深刻的理解. 好了,一起来回顾下这次线上故障吧,最佳实践总结放在最后,千万不要错过. 1.现象 线上kafka消息突然开始堆积 消费者应用反馈没有收到消息(没有处理消息的日志) kafka的consumer group上看…

最近碰到了消息时间戳的问题,于是花了一些功夫研究了一下,特此记录一下.   Kafka消息的时间戳 在消息中增加了一个时间戳字段和时间戳类型.目前支持的时间戳类型有两种: CreateTime 和 LogAppendTime 前者表示producer创建这条消息的时间:后者表示broker接收到这条消息的时间(严格来说,是leader broker将这条消息写入到log的时间)   为什么要加入时间戳? 引入时间戳主要解决3个问题: 日志保存(log retention)策略:Kafka目前会定…

1.概述 在开发工作当中,消费 Kafka 集群中的消息时,数据的变动是我们所关心的,当业务并不复杂的前提下,我们可以使用 Kafka 提供的命令工具,配合 Zookeeper 客户端工具,可以很方便的完成我们的工作.随着业务的复杂化,Group 和 Topic 的增加,此时我们使用 Kafka 提供的命令工具,已预感到力不从心,这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察消费应用的详情. 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统.我们在早期,有使用 KafkaMonitor 和…