1. Kafka全部数据清空 kafka全部数据清空的步骤为: 停止每台机器上的kafka: 删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为“/tmp/kafka-logs”)全部topic的数据目录: 删除zookeeper上与kafka相关的znode节点: 重启kafka.如果删除topic还在则需要重启zookeeper: 这里以192.168.187.201 node1.192.168.187.202 node2.192.168.187.20

首先需要思考下边几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么 大概总结下 消费端重复消费:建立去重表 消费端丢失数据:关闭自动提交offset,处理完之后受到移位 生产端重复发送:这个不重要,消费端消费之前从去重表中判重就可以 生产端丢失数据:这个是最麻烦的情况 解决策略: 1.异步方式缓冲区满了,就阻塞在那,等着缓冲区可用,不能清空缓冲区 2.发送消息之后回调函数,发

消息队列的好处: 消息队列(Message Queue) 消息: 网络中的两台计算机或者两个通讯设备之间传递的数据.例如说:文本.音乐.视频等内容. 队列:一种特殊的线性表(数据元素首尾相接),特殊之处在于只允许在首部删除元素和在尾部追加元素.入队.出队. 消息队列:顾名思义,消息+队列,保存消息的队列.消息的传输过程中的容器:主要提供生产.消费接口供外部调用做数据的存储和获取. 消息队列分类 MQ分类:点对点(P2P).发布订阅(Pub/Sub) 共同点:消息生产者生产消息发送到queue中,

Kafka与常见消息队列的对比 RabbitMQ Erlang编写 支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP 非常重量级,更适合于企业级的开发 发送给客户端时先在中心队列排队.对路由,负载均衡或者数据持久化都有很好的支持. Redis 基于Key-Value对的NoSQL数据库 入队时,当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ,而如果数据大小超过了10K,Redis则慢的无法忍受: 出队时,无论数据大小,Redis都表现出非常好的性能,而RabbitMQ的出队性能

转载自 huxihx,原文链接 [原创]Kafka 0.11消息设计 目录 一.Kafka消息层次设计 1. v1格式 2. v2格式 二.v1消息格式 三.v2消息格式 四.测试对比 Kafka 0.11版本增加了很多新功能,包括支持事务.精确一次处理语义和幂等producer等,而实现这些新功能的前提就是要提供支持这些功能的新版本消息格式,同时也要维护与老版本的兼容性.本文将详细探讨Kafka 0.11新版本消息格式的设计,其中会着重比较新旧两版本消息格式在设计上的异同.毕竟只有深入理解了K

在之前的基础上,基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用.这里思考一下:Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢?为什么呢? 要确定Kafka的消息是否丢失或重复,从两个方面分析入手:消息发送和消息消费 1.消息发送 Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置.Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产: 0---表示不进行消息接收是否成功的确认: 1---表示当Leader

Kafka概述 Apache Kafka由Scala和Java编写,基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统.它提供了类似于JMS的特性,但设计上又有很大区别,它不是JMS规范的实现,如Kafka允许多个消费者主动拉取数据,而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据. Kafka对消息保存时根据topic进行归类,发送消息者称为producer,消息接收者称为consumer.Kafka集群由多个Kafka实例组成,每个实例称为broker.并且Kafka集群基于zookee

常用的几款消息队列的对比 前言 RabbitMQ 优点 缺点 RocketMQ 优点 缺点 Kafka 优点 缺点 如何选择合适的消息队列 参考 常用的几款消息队列的对比 前言 消息队列的作用: 1.应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败: 2.异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间: 3.限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况: 4.消息驱动的系统:系统分为消息队

消息队列常见问题处理 分布式事务 什么是分布式事务 常见的分布式事务解决方案 基于 MQ 实现的分布式事务 本地消息表-最终一致性 MQ事务-最终一致性 RocketMQ中如何处理事务 Kafka中如何处理事务 RabbitMQ中的事务 消息防丢失 生产阶段防止消息丢失 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 存储阶段 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 消费阶段 消息重复发送 参

参数的设定:参考资料 不错的资料:http://blog.csdn.net/honglei915/article/details/37697655 http://developer.51cto.com/art/201501/464491.htm 注意:在配置文件server.properties中指定了partition的数量num.partitions.这指的是多单个topic的partition数量之和.若有多个broker,可能partition分布在不同的节点上,则多个broker的所有

Kafka 0.11版本增加了很多新功能,包括支持事务.精确一次处理语义和幂等producer等,而实现这些新功能的前提就是要提供支持这些功能的新版本消息格式,同时也要维护与老版本的兼容性.本文将详细探讨Kafka 0.11新版本消息格式的设计,其中会着重比较新旧两版本消息格式在设计上的异同.毕竟只有深入理解了Kafka的消息设计,我们才能更好地学习Kafka所提供的各种功能.      1. Kafka消息层次设计 不管是0.11版本还是之前的版本,Kafka的消息层次都是分为两层:消息集合(

1.消费端弄丢了数据 唯一可能导致消费者弄丢数据的情况,就是说,你消费到了这个消息,然后消费者那边自动提交了 offset,让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息,但其实你才刚准备处理这个消息,你还没处理,你自己就挂了,此时这条消息就丢咯. 这不是跟 RabbitMQ 差不多吗,大家都知道 Kafka 会自动提交 offset,那么只要关闭自动提交 offset,在处理完之后自己手动提交 offset,就可以保证数据不会丢.但是此时确实还是可能会有重复消费,比如你刚处理完,还没提交 offs

Kafka是一种分布式的基于发布/订阅的消息系统,它的高吞吐量.灵活的offset是其它消息系统所没有的. Kafka发送消息主要有三种方式: 1.发送并忘记 2.同步发送 3.异步发送+回调函数 下面以单节点的方式分别用三种方法发送1w条消息测试: 方式一:发送并忘记(不关心消息是否正常到达,对返回结果不做任何判断处理) 发送并忘记的方式本质上也是一种异步的方式,只是它不会获取消息发送的返回结果,这种方式的吞吐量是最高的,但是无法保证消息的可靠性: import pickle import t

在测试过程中有用到kafka,由于开发说我往kafka里面生产了消息,通知了对方要消费....看到这块一头雾水 kafka主要2个功能生产和消费 ##查询topic列表 ./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:21810 ###模拟生产数据./kafka-console-producer.sh --broker-list 10.12.70.18:9092,10.12.70.19:9092,10.12.70.20:9092 --topic pa

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,都会被

kafka 的 topic 由 partition 组成,producer 会根据 key,选择一个 partition 发送消息,而 partition 有多个副本,副本有 leader 和 follower 之分,producer 需要把消息发送到 partition 的 leader. 背景:kafka 集群由 3 个节点组成(node1,node2,node3,其中 node3 是 controller),存在名为 idea-zhang 的 topic,只有一个 partition, p

Maven <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>0.11.0.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <

场景介绍 说起Kafka,许多使用者对它是又爱又恨.Kafka是一种分布式的.基于发布/订阅的消息系统,其极致体验让人欲罢不能,但操心的运维.复杂的安全策略.可靠性易用性的缺失等,仍需要使用者付出诸多的背后工作.即使你是Kafka老手,也难免会有上述同样的烦恼. 与其整日操心Kafka的部署,不如试试云上Kafka带给你的惊喜?目前国内主流的云服务厂商均提供了云上的Kafka服务,为应用系统提供异步的消息队列服务.通过高可用的消息缓冲队列,实现应用解耦.突发流量处理及与第三方的互通和集成,具有大

Kafka分布式的单位是partition,同一个partition用一个write ahead log组织,所以可以保证FIFO的顺序.不同partition之间不能保证顺序. 但是绝大多数用户都可以通过message key来定义,因为同一个key的message可以保证只发送到同一个partition,比如说key是user id,table row id等等,所以同一个user或者同一个record的消息永远只会发送到同一个partition上,保证了同一个user或record的顺序.

最近开发一cdc框架,为了测试极端情况,需要kafka传递100万条数据过去,1个G左右,由于其他环节限制,不便进行拆包(注:测下来,大包走kafka不一定性能更好,甚至可能更低). 测试百万以上的变更数据时,报消息超过kafka broker允许的最大值,因此需要修改如下参数,保证包能够正常发送: socket.request.max.bytes=2147483647    # 设置了socket server接收的最大请求大小log.segment.bytes=2147483647     

总听公司人说kafka kafka... 所以这玩意到底是个啥? 好像是一个高级版的消息队列,什么高吞吐量,数据持久,消息均衡,emmm https://blog.csdn.net/nawenqiang/article/details/81705276