背景 某线上日志收集服务报警,打开域名报502错误码. 收集服务由2台netty HA服务器组成,netty服务器将客户端投递来的protobuf日志解析并发送到kafka,打开其中一个应用的日志,发现如下报错: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Expiring 1 record(s) 在排除了netty服务的错误之后,去查看kafka的日志. 发现报错,排查过程如下: 配置信息 系统 kafka版本 broker数量 CentO

两张图读懂kafka应用: Kafka 中的术语   broker:中间的kafka cluster,存储消息,是由多个server组成的集群.  topic:kafka给消息提供的分类方式.broker用来存储不同topic的消息数据.  producer:往broker中某个topic里面生产数据.  consumer:从broker中某个topic获取数据. Kafka 中的术语设计:1.Broker      中间的kafka cluster,存储消息,是由多个server组成的集群.

两张图读懂kafka应用: Kafka 中的术语 broker:中间的kafka cluster,存储消息,是由多个server组成的集群. topic:kafka给消息提供的分类方式.broker用来存储不同topic的消息数据. producer:往broker中某个topic里面生产数据. consumer:从broker中某个topic获取数据. Kafka 中的术语设计: 1.Broker 中间的kafka cluster,存储消息,是由多个server组成的集群. 2.topic与消

目录 1. 内联样式 2. 层叠样式表CSS 2.1. 类选择器 2.1.1. 颜色设置 2.1.2. 字号设置 2.1.3. CSS边框属性 2.1.4. 设置背景颜色 2.1.5. 设置布局边框 2.1.6. 样式的优先级别 2.2. ID属性及选择器 2.3. 颜色几种表示方法 2.3.1. 用英文颜色单词 2.3.2. 用6 位十六进制数字 2.3.3. 用rgb值 --------------------黄金分割线---------------------- 1. 内联样式 样式的属性

feign 调用问题,最新版本的feign和旧版本的稍微有一些不一样,具体如下(eureka 作为服务发现与注册 ) 依赖: compile('io.github.openfeign:feign-java8:9.6.0') compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-openfeign-core') compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-openfeign') feign

为赋能更多开发者参与共建,阿里云HTTPDNS开源 Android SDK,iOS SDK也在做开源准备,不久也将开放给开发者.HTTPDNS是阿里云移动研发平台面向多端应用(移动端APP,PC客户端应用)提供的域名解析服务,具有域名防劫持.精准调度.实时解析生效的特性. 开源介绍 HTTPDNS Android SDK 在原有的HTTP接口基础上,围绕易用性.可靠性.成本等方面为客户端应用提供了以下功能封装和扩展: 定期更新服务IP,随着应用环境的变化和服务器的更新,定期更新服务IP,可以保障

分而合之,并行不悖. 综述入口见:"互联网应用服务端的常用技术思想与机制纲要" 引子 并发,就是在同一时间段内有多个任务同时进行着.这些任务或者互不影响互不干扰,或者共同协作来完成一个更大的任务. 比如我在做项目 A,修改工程 a ; 你在做项目 B, 修改工程 b .我们各自做完自己的项目后上线.我和你做的事情就是并发的.如果我和你修改同一个工程,就可能需要协调处理冲突.并发是一种高效的运作方式,但往往也要处理并发带来的冲突和协作. 世界天然是并发的.本文总结并发相关的知识和实践.

基础配置初始化 NacosDiscoveryClientConfiguration NacosDiscoveryProperties 初始化Nacos基础配置信息的bean,主要指yaml中配置Nacos服务相关的信息. NacosServiceDiscovery 初始化获取Nacos服务和实例的bean,通过该bean可以获取服务的信息和实例的信息. NacosDiscoveryClientConfiguration NacosDiscoveryClient 初始化NacosDiscovery

redis 消息推送(基于分布式 pub/sub)多用于实时性较高的消息推送,并不保证可靠.其他的mq和kafka保证可靠但有一些延迟(非实时系统没有保证延迟).redis-pub/sub断电就清空,而使用redis-list作为消息推送虽然有持久化,但是又太弱智,也并非完全可靠不会丢. 另外一点,redis 发布订阅除了表示不同的 topic 外,并不支持分组,比如kafka中发布一个东西,多个订阅者可以分组,同一个组里只有一个订阅者会收到该消息,这样可以用作负载均衡. 比如,kafka 中发

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 大家下午好,我是来自腾讯云基础架构部ckafka团队的高级工程师闫燕飞.今天在这里首先为大家先分享一下开源Kafka在高性能上面的一些关键点,然后我会分享一下我们腾讯云ckafka对社区Kafka所做的一些优化点,最后我会介绍一下我对Kafka社区未来的展望. Kafka高性能揭秘 在这里首先我会介绍一下整个Kafka的架构,让大家对Kafka有一个较为宏观的了解,紧接着我会在更加详细的介绍一下

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r

Kafka各个版本差异汇总   从0.8.x,0.9.x,0.10.0.x,0.10.1.x,0.10.2.x,0.11.0.x,1.0.x或1.1.x升级到2.0.0 Kafka 2.0.0引入了线程协议的变化.通过遵循下面建议的滚动升级计划,您可以保证在升级期间不会出现停机.但是,请在升级之前查看2.0.0中的重大更改. 对于滚动升级: 更新所有代理上的server.properties并添加以下属性.CURRENT_KAFKA_VERSION指的是您要升级的版本.CURRENT_MESSA

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

近日Kafka发布了最新版本 2.5.0,增加了很多新功能: 下载地址:https://kafka.apache.org/downloads#2.5.0 对TLS 1.3的支持(默认为1.2) 引入用于 Kafka Streams 的 Co-groups 用于 Kafka Consumer 的增量 rebalance 机制 为更好的监控操作增加了新的指标 升级Zookeeper至 3.5.7 取消了对Scala 2.1.1的支持 下面详细说明本次更新: 一.新功能 1.Kafka Streams

1.开始 1.1 简介 什么是事件流? 事件流相当于人体的中枢神经系统的数字化.它是 "永远在线 "世界的技术基础,在这个世界里,业务越来越多地被软件定义和自动化,软件的用户更是软件. 从技术上讲,事件流是指以事件流的形式从数据库.传感器.移动设备.云服务和软件应用等事件源中实时捕获数据:将这些事件流持久地存储起来,以便日后检索:对事件流进行实时以及回顾性的操作.处理和反应:并根据需要将事件流路由到不同的目的技术.因此,事件流确保了数据的连续流动和解释,从而使正确的信息在正确的时间和地

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏

kafka作为消息队列,在与netty.多线程配合使用时,可以达到高效的消息队列

Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些

Kafka 0.9版本开始推出了Java版本的consumer,优化了coordinator的设计以及摆脱了对zookeeper的依赖.社区最近也在探讨正式用这套consumer API替换Scala版本的consumer的计划.鉴于目前这方面的资料并不是很多,本文将尝试给出一个利用KafkaConsumer编写的多线程消费者实例,希望对大家有所帮助.     这套API最重要的入口就是KafkaConsumer(o.a.k.clients.consumer.KafkaConsumer),普通的

1.默认安装好zookeeper和scala2.下载安装包,解压 tar -zxvf kafka_2.11-0.9.0.1.tgz kafka_2.11-0.9.0.13.配置环境变量 vim /etc/profile #kafka export KAFKA_HOME=/opt/kafka_2.11-0.9.0.1 export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin source /etc/profile4.修改配置文件 config/server.properties brok

Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数. 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的.本文列出了一些重要的配置参数. 官方的文档 Configuration比较老了,很多参数有所变动, 有些名字也有所改变.我在整理的过程中根据0.8.2的代码也做了修正. Boker配置参数 下表列出了Boker的重要的配置参数, 更多的配置请参考 kafka.server.KafkaConfig name 默认值 描述 brokerid none 每一个b