提出问题 近日助友 Docker 部署 Kafka 服务,服务日志启动正常,但客户端却无法连接 往日曾踩过此坑,然方法均源于博客,其语焉不详,不知为何不行,亦不知为何行,印象不甚深刻,耗费大量时间 为避此坑,特地学习官方文档相关章节,让我寻到珠丝马迹,请听我娓娓道来~ 如嫌篇幅较长,可跳过验证,直奔结论 本文主要记录为何会出现无法连接到 Broker 的原因,想必看完本文你会知道该怎么做的 :) 谨以此文献给那些因为无知而浪费的时光! 大胆猜测 Kafka的服务端称为 Broker,每个 Bro

版本 springboot 2.1.5.RELEASE kafka 2.2 遇到的坑 用最新的springboot就要用最新的kafka版本! 当我启动云服务器上的zk后,再启动kafka后台日志也没报错,只感觉EndPoint日志信息有点奇怪,然后springboot项目连接kafka,老是有warn级别的日志:"Connection to node -1 could not be established. Broker may not be available.",这是未连接上ka

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.算不上极致的性能发挥.并不丰富的消息服务功能,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

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

为解决IIS服务和用户上传的文件分别部署在不同的电脑上时,解决权限的问题. 定义: A:iis服务器 B:文件服务器 步骤: 1.在B上创建一个用户[uploaduser](并设置密码) 2.给B上的共享目录赋予用户[uploaduser]读写的权限. 3.在A上创建一个相同的用户[uploaduser](用户名和密码都一样) 4.在A的IIS上新建一个虚拟目录,指向B上的那个目录:并且检查其共享权限和权限中,[uploaduser]都存在且都有读写权限. 5.在A的iis这样配置: IIS应用

Android学习笔记(五一):服务Service(上)- IntentService 对于需要长期运行,例如播放音乐.长期和服务器的连接,即使已不是屏幕当前的activity仍需要运行的情况,采用服务方式.服务将通过API触发启动或者通过IPC(Interprocess Communication)连接请求触发启动.服务将一直运行直至被关闭,或者内存不足时由系统关闭.一般而言,为了节省电量,服务应进行优化减少CPU的消耗和大量网络通信.服务可用于以下的场景: 1.用户离开activity后,仍

为解决IIS服务和用户上传的文件分别部署在不同的电脑上时,解决权限的问题. 定义: A:iis服务器 B:文件服务器 步骤: 1.在B上创建一个用户[uploaduser](并设置密码) 2.给B上的共享目录赋予用户[uploaduser]读写的权限. 3.在A上创建一个相同的用户[uploaduser](用户名和密码都一样) 4.在A上新建一个虚拟目录,指向B上的那个目录,点击[链接为],选[特定用户],点[设置],填写[uploaduser]: 或者在[虚拟目录]的[高级设置]中的[物理路径

MIME的作用 : 使客户端软件,区分不同种类的数据,例如web浏览器就是通过MIME类型来判断文件是GIF图片,还是可打印的PostScript文件. web服务器使用MIME来说明发送数据的种类, web客户端使用MIME来说明希望接收到的数据种类. Tomcat的安装目录/conf/web.xml 中就定义了大量MIME类型 ,你可也去看一下. 最近在做用表单上传文件,想在服务端验证上传文件的类型,只允许上传GIF,JPG,ZIP, 我们有两种方法, 第一:检查文件的扩展名, 第二:检查文

文章首发于[陈树义的博客],点击跳转到原文<线上Kafka突发rebalance异常,如何快速解决?> Kafka 是我们最常用的消息队列,它那几万.甚至几十万的处理速度让我们为之欣喜若狂.但是随着使用场景的增加,我们遇到的问题也越来越多,其中一个经常遇到的问题就是:rebalance(重平衡)问题. 什么是消费组 要想了解 rebalance,那就得先了解消费组(consumer group). 消费组指的是多个消费者(consumer)组成起来的一个组,它们共同消费 topic 的所有消息

最近在用node写后端数据处理,以前虽然也用node写数据来进行测试,但是一直都是处于本地使用, 今天想将node作为后端服务来处理数据, 特此,以此博客记录. 第一步,写node 接口, 在本地我们一般会安装一些依赖. 1. 安装 Express   : npm install express --save 2. body-parser - node.js 中间件 : npm install body-parser --save 3. cookie-parser  : npm install

Devops 开发运维高级篇之Jenkins+Docker+SpringCloud微服务持续集成(上) Jenkins+Docker+SpringCloud持续集成流程说明 大致流程说明: 1) 开发人员每天把代码提交到Gitlab代码仓库 2) Jenkins从Gitlab中拉取项目源码,编译并打成jar包,然后构建成Docker镜像,将镜像上传到Harbor私有仓库. 3) Jenkins发送SSH远程命令,让生产部署服务器到Harbor私有仓库拉取镜像到本地,然后创建容器. 4) 最后,用

在发送小消息的场景中,三个消息中间件的表现区分明显: Kafka的吞吐量高达17.3w/s,远超其他两个产品.这主要取决于它的队列模式保证了写磁盘的过程是线性IO.此时broker磁盘IO已达瓶颈. RocketMQ也表现不俗,吞吐量在11.6w/s,磁盘IO %util已接近100%.RocketMQ的消息写入内存后即返回ack,由单独的线程专门做刷盘的操作,所有的消息均是顺序写文件. RabbitMQ的吞吐量5.95w/s,CPU资源消耗较高.它支持AMQP协议,实现非常重量级,为了保证消息

注:此随笔为读书笔记.<Spring Cloud微服务实战>,想学习Spring Cloud的同伴们可以去看看此书,里面对源码有详细的解读. 什么是微服务? 微服务是将一个原本独立的系统拆分成若干个小型服务(一般按照功能模块拆分),这些小型服务都在各自独立的进程中运行,服务之间通过基于HTTP的RESTful API进行通信协作.每个微服务维护自身的数据存储.业务开发.自动化测试案例以及独立部署机制.维护自身的数据存储称为数据管理的去中心化.由于数据管理的去中心化,各个微服务的数据一致性成为一

前言 "微服务"一词源于 Martin Fowler的名为 Microservices的,博文,可以在他的官方博客上找到http:/ /martinfowler . com/articles/microservices.html简单地说,微服务是系统架构上的一种设计风格,它的主旨是将一个原本独立的系统拆分成多个小型服务,这些小型服务都在各自独立的进程中运行,服务之间通过基于HTTP的 RESTfuL AP进行通信协作.常见微服务框架:Spring的spring cloud.阿里dubb

一.设置环境事务 默认情况下,服务类和操作没有环境事务,即使客户端事务传播到服务端也是如此. 尽管强制事务流从客户端传播过来,但服务端的环境事务依旧为null.为了启用环境事务,每个操作必须告诉WCF启用事务.为了解决这个问题,WCF提供了OperationBehaviorAttribute的TransactionScopeRequired属性: // 指定服务方法的本地执行行为.[AttributeUsage(AttributeTargets.Method)]public sealed cla

producer   消息的生成者,即发布消息 consumer   消息的消费者,即订阅消息 broker     Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,服务即broker zookeeper  协调转发   打开两个终端 一个终端发送消息 一个终端接收消息: producer,指定的Socket(localhost+9092),说明生产者的消息要发往kafka,也即是broker consumer, 指定的Socket(localhost+2181),说明消费者的消息来自zo

从第一次写GPS的服务端到现在,已经过去了八年时光.一直是用.net修修改改,从自己写的socket服务,到suppersocket,都是勉强在坚持着,没有真正的稳定过. 最近一段时间,服务端又出了两个问题: 1.UDP服务:System.Net.Sockets.SocketException (0x80004005): 当该操作在进行中,由于保持活动的操作检测到一个故障,该连接中断. 2.数据库操作:System.Data.SqlClient.SqlException (0x80131904)

1. 复制config/server.properties为server1.properties和server2.properties 2. 以server1.properties为例,修改配置 broker.id=1 listeners=PLAINTEXT://:9093 log.dirs=E:\\Develop\\kafka\\2.11-2.1.1\\kafka_2.11-2.1.1\\kafka-logs1 zookeeper.connect=localhost:12181,localho

转自 http://blog.csdn.net/flowingflying/article/details/7616333 对于需要长期运行,例如播放音乐.长期和服务器的连接,即使已不是屏幕当前的activity仍需要运行的情况,采用服务方式.服务将通过API触发启动或者通过IPC(Interprocess Communication)连接请求触发启动.服务将一直运行直至被关闭,或者内存不足时由系统关闭.一般而言,为了节省电量,服务应进行优化减少CPU的消耗和大量网络通信.服务可用于以下的场景:

微服务场景下,每一个微服务对外暴露了一组细粒度的服务.客户端的请求可能会涉及到一串的服务调用,如果将这些微服务都暴露给客户端,那么客户端需要多次请求不同的微服务才能完成一次业务处理,增加客户端的代码复杂度.另外,对于微服务我们可能还需要服务调用进行统一的认证和校验等等.微服务架构虽然可以将我们的开发单元拆分的更细,降低了开发难度,但是如果不能够有效的处理上面提到的问题,可能会造成微服务架构实施的失败. Zuul参考GOF设计模式中的Facade模式,将细粒度的服务组合起来提供一个粗粒度的服务,所

2018年05月31日 13:26:59 xiaoguozi0218 阅读数:2018更多 个人分类: 大数据   年后上线的系统,与其他业务系统的通信方式采用了第三代消息系统中间件Kafka.由于是第一次使用,踩了很多坑,通过这篇博客和大家分享一下,也算是做个总结,以便以后温故而知新. 一.线上问题 系统平稳运行两个多月,基本上没有问题,知道最近几天,突然出现Kafka手动提交失败,堆栈信息如下: 通过堆栈信息可以看出,有两个重要参数: session.timeout  和 max.poll.