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

1.生产者:在发送完消息后,收到回执确认. 主要是在SimpleProducer.java中修改了发送消息的2行代码,用到了回调函数,修改如下: //发送消息 ProducerRecord<String, String> rec = new ProducerRecord<String, String>("test-topic","hello world from win7"); producer.send(rec,new Callback()

http://activemq.apache.org/async-sends.html producer发送消息有同步和异步两种模式,可以通过代码配置: ((ActiveMQConnection)connection).setUseAsyncSend(true); producer默认是异步发送消息.在没有开启事务的情况下,producer发送持久化消息是同步的,调用send会阻塞直到broker把消息保存到磁盘并返回确认. 消息设置为持久: MessageProducer producer =

package com.bfxy.rocketmq.quickstart; import java.util.List; import org.apache.rocketmq.client.exception.MQBrokerException;import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;impo

//获取当前时间:毫秒 long a = System.currentTimeMillis(); System.out.println("a :" + a); try { //更改订单状态 shopService.updateOrder(order); //如果订单状态从 支付成功 改成 已发货,则给用户发送一条微信消息. if (Integer.parseInt(stats) == 3){ //异步发送微信消息 MessageImpl messageImpl = new Messag

@RequestMapping(value="order/updateOrder.do") public String updateOrder(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response){ final String ordId =request.getParameter("ordId"); String proDesc =request.getParameter("proDesc&quo

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

KafkaProducer 创建一个 KafkaThread 来运行 Sender.run 方法. 1. 发送消息的入口在 KafkaProducer#doSend 中,但其实是把消息加入到 batches 中: kafka 生产者是按 batch 发送消息,RecordAccumulator 类有个变量 ConcurrentMap<TopicPartition, Deque<ProducerBatch>> batches,KafkaProducer#doSend 方法会把当前的这

public class MainActivity extends Activity { TextView text1, text2; Button button; Thread th; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); text1 = (TextView

提示示例: ERROR Error when sending message to topic test with key: null, value: 2 bytes with error: Failed to update metadata after 60000 ms. 解决方案: 这样的问题需要修改broker的配置文件config/server.properties来解决: 1 advertised.host.name=你的IP地址(不能为hostname,一定要是IP地址.如果需要从外

线上某服务 A 调用服务 B 接口完成一次交易,一次晚上的生产变更之后,系统监控发现服务 B 接口频繁超时,后续甚至返回线程池耗尽错误 Thread pool is EXHAUSTED.因为服务 B 依赖外部接口,刚开始误以为外部接口延时导致,所以临时增加服务 B dubbo 线程池线程数量.配置变更之后,重启服务,服务恢复正常.一段时间之后,服务 B 再次返回线程池耗尽错误.这次深入排查问题之后,才发现 Kafka 异步发送消息阻塞了 dubbo 线程,从而导致调用超时. 一.问题分析 Dub

1. Kafka的Producer 不论将kafka作为什么样的用途,都少不了的向Broker发送数据或接受数据,Producer就是用于向Kafka发送数据.如下: 2. 添加依赖 pom.xml文件如下: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka --> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifa

在很多的流处理框架的介绍中,都会说kafka是一个可靠的数据源,并且推荐使用Kafka当作数据源来进行使用.这是因为与其他消息引擎系统相比,kafka提供了可靠的数据保存及备份机制.并且通过消费者位移这一概念,可以让消费者在因某些原因宕机而重启后,可以轻易得回到宕机前的位置. 但其实kafka的可靠性也只能说是相对的,在整条数据链条中,总有可以让数据出现丢失的情况,今天就来讨论如何避免kafka数据丢失,以及实现精确一致处理的语义. kafka无消息丢失处理 在讨论如何实现kafka无消息丢失的

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

1. 前言 按照我自己设计的物联网框架,对于MQTT集群中的所有消息,是要持久化到磁盘的,这里采用一个消息队列中间件Kafka作为数据缓冲,缓冲结果存到数据仓库中,以供后续作为数据分析.由于MQTT集群中的消息都是比较分散的,所以使用Kafka来聚合.采集消息. 2. 下载&编译&安装 Kafka依赖ZooKeeper 在这里下载 http://mirrors.shuosc.org/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.11/zookeeper-3.4.11.tar

最近开发网关服务的过程当中,需要用到kafka转发消息与保存日志,在进行压测的过程中由于是多线程并发操作kafka producer 进行异步send,发现send耗时有时会达到几十毫秒的阻塞,很大程度上上影响了并发的性能,而在后续的测试中发现单线程发送反而比多线程发送效率高出几倍.所以就对kafka API send 的源码进行了一下跟踪和分析,在此总结记录一下. 首先看springboot下 kafka producer 的使用 在config中进行配置,向IOC容器中注入DefaultKa

前言 看了一百遍,不如动手写一遍. Socket这块使用不是特别熟悉,之前实现是公司有对应源码改改能用. 但是不理解实现的过程和步骤,然后最近有时间自己写个demo实现看看,熟悉熟悉Socket. 网上也有好的文章,结合别人的理接和自己实践总算写完了... 参考:https://www.cnblogs.com/sunev/实现 参考:https://blog.csdn.net/woshiyuanlei/article/details/47684221 https://www.cnblogs.co

最近发现一个Kafka producer异步发送在某些情况会阻塞主线程,后来在排查解决问题过程中发现这可以算是Kafka的一个说明不恰当的地方. 问题说明 在很多场景下我们会使用异步方式来发送Kafka的消息,会使用KafkaProducer中的以下方法: public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {} 根据文档的说明它是一个异步的发送方法,按道理不管如何它都

Kafka发送消息方法如下: Properties properties = new Properties(); properties.put("zookeeper.connect", "server1:2181"); properties.put("serializer.class",StringEncoder.class.getName()); properties.put("metadata.broker.list",&

1. 使用 KafkaProducer 发送消息,是按 batch 发送的,producer 首先把消息放入 ProducerBatch 中: org.apache.kafka.clients.producer.internals.ProducerBatch 2. KafkaProduer 类中有一个 Thread 属性,负责 IO,发送和接收数据: this.sender = new Sender(logContext, client, this.metadata, this.accumula