使用kafka的bin目录下面的kafka-consumer-groups.sh命令可以查看offset消费情况,注意,如果你的offset是存在kafka集群上的,就指定kafka服务器的地址bootstrap-server: [root@QA-6-10 bin]# ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.17.6.10:9092 --describe --group friend-group Note: This will only

集群目标 主从复制,读写分离:故障切换(通过哨兵实现) 查看集群状态 info replication 配置方法 只设置从数据库就可以了:最佳实践,在主数据库配置masterauth <master-password>,这样在主库挂了后又重启状态就不会是down 配置过程 注意,要求主从数据库的密码一致,哨兵要求 1.配置文件方式slaveof <master ip> <masterport> 主库的ip和端口masterauth <master-password

最近在搭建mq集群时候需要用到,zookeeper,可是启动的时候显示成功了,查看状态的时候却报错了: 碰到这个问题也是研究好好半天才解决,这里就总结出一个快速解决办法! 首先,必须看日志: 报错信息一般是当前目录下这个文件中,打开查看是什么原因,基本上我碰见的两种:一种是端口占用,一种是找不到路由: 还有一种就是端口占用了,netstat -znpl |grep 2181 查看一下并关闭这个进程,默认端口是2181,zoo.cfg可配置 !!!!这里提示一下,zoo_sample.cfg必须改

最近几天在做spark数据同步过程中,中间通过kafka集群处理消息,每次同步到一半就会出现同步不了 查看日志如下: 最开始看到这个问题很懵逼,完全找不到解决问题的切入口,期间也询问了架构师-因为这个kafka和spark都是他引进来的,同时也问了运维同事,有没有碰到这个问题,最后都是无法解决这个问题 查看对应存在问题的kafka节点的日志: 一次突发奇想,是不是可以看一下kafka集群的日志,发现此时kafka集群也报错了,其实有时候看到错误还是很开心的,毕竟有错误才知道哪里存在问题 但是看到

配置信息(多台服务器) 1 硬件:CPU和GPU*可选 2 操作系统:centos7 3 驱动:nvidia显卡驱动  *可选 4 容器运行时:docker 和 nvidia container runtime *可选 注 1:Docker 19.03具有对NVIDIA GPU的本地支持.安装nvidia-container-runtime,并使用该docker run --gpus all标志.

一.(测试时间:20151220 - 下午14:00-17:00) windows环境 第一次测试,运行中发现在eclipse环境下.4w个连接耗尽了约1G的内存. 另外:服务本来可用的,压测客户端强制关闭,造成大量的session需要清理,这时候会造成拒绝服务现象,新连接无法建立.. session Close是锁住进行的? 二.(测试时间:20151223 - 晚上18:00-19:20) linux 64位虚拟机 - 开集群(每秒15个连接) 压测5W,小卡顿,但是能用,到5.9w,突然完

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(ActivityStream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础.现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用. 1 Kafka消息队列简介 1.1 基本术语 Broker Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker[5]  Topic 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic.(物理上不同Topic的消

[TOC] 前言 在Spark的使用中,性能的调优配置过程中,查阅了很多资料,之前自己总结过两篇小博文Spark踩坑记--初试和Spark踩坑记--数据库(Hbase+Mysql),第一篇概况的归纳了自己对spark的初步尝试,第二篇更多是局部在spark对于数据库的操作,而本文的思路是从spark最细节的本质,即核心的数据结构RDD出发,到整个Spark集群宏观的调度过程做一个整理归纳,从微观到宏观两方面总结,方便自己在调优过程中找寻问题,理清思路,也加深自己对于分布式程序开发的理解.(有任何

一.kafka基础介绍 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目. kafka是一种

目录 第一节 Kafka 集群 Kafka 集群搭建 Kafka 集群快速搭建 第二节 集群管理工具 集群管理工具 集群 Issues 第三节 使用命令操纵集群 第四节 Kafka 术语说明 第五节 Kafka 集群工作原理 总结 第一节 Kafka 集群 如果你是开发, 对搭建kafka集群没什么兴趣, 可以跳过这一章, 直接看明天的内容. 如果你觉得多了解一点没有什么坏处的话, 请继续看下去. 提醒一下, 本章图多 Kafka 集群搭建 概述 kafka集群的搭建还是比较繁琐的, 虽然只是下

RocketMQ集群搭建(3m-3s-async) 各角色介绍 角色 作用 Producer 消息发送者,将消息发送到 Broker.无状态,其与NameServer集群中的一个节点建立长连接,定期从NameServer获取Topic路由信息,并与提供Topic服务的Master建立连接,定时向Master发送心跳 Consumer 消息消费者,从 Broker 中获取消息消费.其与NameServer集群中的一个节点建立长连接,定期从NameServer获取Topic路由信息,并与提供Topi

一.kafka-manager 简介 为了简化开发者和服务工程师维护Kafka集群的工作,yahoo构建了一个叫做Kafka管理器的基于Web工具,叫做 Kafka Manager.这个管理工具可以很容易地发现分布在集群中的哪些topic分布不均匀,或者是分区在整个集群分布不均匀的的情况.它支持管理多个集群.选择副本.副本重新分配以及创建Topic.同时,这个管理工具也是一个非常好的可以快速浏览这个集群的工具,有如下功能: 1.管理多个kafka集群 2.便捷的检查kafka集群状态(topic

一.数据分布 1.数据分布理论 2.Redis数据分区 Redis Cluser采用虚拟槽分区,所有的键根据哈希函数映射到0~16383整数槽内,计算公式:slot=CRC16(key)&16383.每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据 Redis虚拟槽分区的特点: 解耦数据和节点之间的关系,简化了节点扩容和收缩难度. 节点自身维护槽的映射关系,不需要客户端或者代理服务维护槽分区元数据. 支持节点.槽.键之间的映射查询,用于数据路由.在线伸缩等场景. 3.集群功能限制 key批量操作

前段时间收到某个 Kafka 集群的生产客户端反馈发送消息耗时很高,于是花了一段时间去排查这个问题,最后该集群进行扩容,由于某些主题的当前数据量实在太大,在对这些主题迁移过程中话费了很长一段时间,不过这个过程还算顺利,因为在迁移过程中也做足了各方面的调研,包括分区重平衡过程中对客户端的影响,以及对整个集群的性能影响等,特此将这个过程总结一下,也为双十一打了一剂强心剂. 排查问题与分析 接到用户的反馈后,我用脚本测试了一遍,并对比了另外一个正常的 Kafka 集群,发现耗时确实很高,接下来 经过排

Kubernetes已经成为当下最火热的一门技术,未来一定也会有更好的发展,围绕着云原生的周边产物也越来越多,使得上云更加便利更加有意义,本文主要讲解一些蔚来汽车从传统应用落地到Kubernetes集群的一些实践经验,提供给大家在落地之前的一些思考和注意点,并且让大家在实施的时候能够有一些借鉴,提供一些使用过程中的注意事项.项目背景 Docker诞生于2013年初,随着时间的推移Docker项目也逐渐火热起来,也形成了自己的生态,为了能够灵活调度容器,编排技术也变得非常重要,Swarm,Meso

马蜂窝技术原创文章,更多干货请订阅公众号:mfwtech Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐.低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题. Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用,为很多核心的业务提供支撑.本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践,介绍相关业务场景.在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决.之后还有哪些计划等. Part.1 应用场景 从 Kafka 在大数据平台的应

Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带

上一篇博客主要聊了下redis cluster的部署配置,以及使用redis.trib.rb工具所需ruby环境的搭建.使用redis.trib.rb工具创建.查看集群相关信息等,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13442458.html:今天我们接着来了解下redis.trib.rb这个工具来管理redis3/4 cluster 中的节点: 新增节点到现有集群 环境说明 新增节点到现有集群,首先我们要和集群中redis的版本.验证密码相同,

Redis Cluster是 Redis的分布式解决方案,在3.0版本正式推出,有效地解决了Redis分布式方面的需求.当遇到单机内存.并发.流量等瓶颈时,可以采用Cluster架构方案达到负载均衡的目的.之前,Redis分布式方案一般有两种: □ 客户端分区方案,优点是分区逻辑可控,缺点是需要自己处理数据路由.高可用.故障转移等问题. □ 代理方案,优点是简化客户端分布式逻辑和升级维护便利,缺点是加重架构部署复杂度和性能损耗. 现在官方为我们提供了专有的集群方案:Redis Cluster,

redis集群搭建 作者:陈土锋 时间:2020年6月2日 目录 一.环境介绍... 1 1.机器准备... 1 2.关闭防护墙和selinux. 1 3.时间同步... 1 二.Redis Cluster(Redis集群)简介... 2 三.集群搭建需要的环境... 2 四.集群搭建... 2 1.所有服务器安装redis单点... 2 2.修改redis配置... 3 3.搭建集群... 6 五.验证集群... 7 1.检查集群状态... 7 2.检查主从节点... 7 3.启动集群验证增删