kafka在Zookeeper上的节点如下图: 该图片盗自大牛的博客http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/23744675 服务端开启的情况下,进入客户端的命令:{zookeeper目录}/bin/zkCli.sh 以下是几个zookeeper客户端用的命令,不只kafka,其他任何注册到zookeeper的服务都可以使用这些命令. 1,ls ls会显示该节点下的子节点信息 比如: ls / 显示zookeeper根目录下的子节点,其中kaf

    kafakproducer概要(看源码前,最好能理解) 摘要 kafak 被设计用来作为一个统一的平台来处理庞大的数据的实时工具,在设计上有诸多变态的要求 它必须具有高吞吐量才能支持大量事件流,例如实时日志聚合. 它需要优雅地处理大量数据积压,以支持从脱机系统定期加载数据. 系统将必须处理低延迟传递,以处理更多传统的消息传递用例. 支持进行分区,分布式,实时处理,强大的容错能力. 下文主要对kafka client 客户端源码进行分析    kafka客户端 上图为kafka客户端发送消

前言 最近在搭一个离线Hadoop + 实时SparkStreaming的日志处理系统,然后发现基本上网上的这种系统都集成了kafka. 自己对kafka有一点点的认识,之前看过官网文档,用过一次,就了解到它是个消息队列.好像说是比起其他的消息队列,对多subscriber更友好. 所以google了一些kafka的应用场景,来加深一下理解. Use Cases Kafka documentation - use cases Messaging Kafka works well as a rep

16.Kafka 配置文件同步 为了给kafka的进程添加GC日志信息,方便在以后重启的时候,加入GC日志: 修改bin/kafka-server-start.sh: export KAFKA_OPTS="-Xms4G -Xmx8G -Xmn3G -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:ParallelGCThreads=4 -server -Dlog4j.configuration=file:$base_dir/config/log4j.properties -Xloggc:/

昨天发现开发环境的3台kafka无法消费,所以今日kafka的容器执行如下语句 bash-4.4# ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.0.170:2181 --topic nova2_plantree_topicTopic:nova2_plantree_topic PartitionCount:3 ReplicationFactor:3 Configs:Topic: nova2_plantree_topic Partition: 0

主要是梳理一下kafka学习中的一些注意点,按照消息的流动方向进行梳理.详细的kafka介绍推荐看骑着龙的羊的系列博客,具体的某一块的知识点,可以参考我给出的一些参考文章. 1. kafka在系统中的地位 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于

0x00 概述 K8S内部署微服务后,对应的日志方案是不落地方案,即微服务的日志不挂在到本地数据卷,所有的微服务日志都采用标准输入和输出的方式(stdin/stdout/stderr)存放到管道内,容器日志采用的是json格式. 目前大部分K8S容器日志都采用Fluent或者Fluent-bit,将日志传输到ES集群,本文主要讲使用Fluent-bit将容器的日志传输到Kafka. 0x01 部署Fluent-bit并传输到Kafka 详细请看https://github.com/fluent/

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

Kafka Safe Producer 在应用Kafka的场景中,需要考虑到在异常发生时(如网络异常),被发送的消息有可能会出现丢失.乱序.以及重复消息. 对于这些情况,我们可以创建一个“safe producer”,用于规避这些问题.下面我们会先介绍对于这几种情况的说明以及配置,最后给出一个配置示例. 1. acks 详述 之前我们介绍过 Kafka Producer 的 acks 有三种模式,下面我们进一步介绍一下这三种模式: 1.1.  acks = 0(no acks) 使用acks=0

0.10.0.0版本的kafka的消费者和消费组已经不在zk上注册节点了,那么消费组是以什么形式存在的呢? 1 入口 看下kafka自带的脚本kafka-consumer-groups.sh,可见脚本调用了kafka.admin.ConsumerGroupCommand exec $(dirname $0)/kafka-run-class.sh kafka.admin.ConsumerGroupCommand "$@" 看下ConsumerGroupCommand,从代码中可以看出新版

flume的数据源采用taiDir,sink类型选择kafka类型 测试目标:flume监控某一个目录的日志文件,并将文件存储到kafka中,在kafka的消费端可以实现数据的消费 dip005.dip006.dip007安装kafka dip005.dip006.dip007安装flume 1.kafka创建topic ./kafka-topics.sh --create --zookeeper dip005:2181,dip006:2181,dip007 --replication-fact

https://www.jianshu.com/p/73eec030db86 项目中用到storm+kafka+zookeeper,在实际应用中zk和kafka常出问题,这里记录下在使用zk过程中的问题. 注:zk版本是3.4.8,kafka是0.8.2.0.zk.storm和kafka都是运行在同一个集群的三台机器上. CancelledKeyException 在开发环境测试的时候,一直没有问题,后来原样移植到测试环境下,zk总是出异常,导致kafka和storm连接丢失并重新发起连接请求.

介绍: mongodb副本集即客户端连接到整个副本集,不关心具体哪一台机器是否挂掉.主服务器负责整个副本集的读写,副本集定期同步数据备份,一旦主节点挂掉,副本节点就会选举一个新的主服务器,这一切对于应用服务器不需要关心 副本集中的副本节点在主节点挂掉后通过心跳机制检测到后,就会在集群内发起主节点的选举机制,自动选举一位新的主服务器 选举还有个前提条件,参与选举的节点数量必须大于副本集总节点数量的一半,如果已经小于一半了所有节点保持只读状态.因此,官方推荐我们的副本集机器数量至少为3个:[一个主节

下载地址及版本说明 Redis 各版本下载地址: http://download.redis.io/releases/ 版本说明:一般来说版本号第二位,偶数是稳定版本,奇数是在开发中的版本 本文基于Redis 版本为:3.2.12 理论依据文章为: https://blog.csdn.net/sanri1993/article/details/101599701 https://blog.csdn.net/sanri1993/article/details/101620171 主从搭建 一主多从

背景 线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量,读流量很低),峰值tps几乎已经到达集群上限,同时平均时延也超过100ms,随着读写流量的进一步增加,时延抖动严重影响业务可用性.该集群采用mongodb天然的分片模式架构,数据均衡的分布于各个分片中,添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡.集群每个节点流量监控如下图所示: 从上图可以看出集群流量比较大,峰值已经突破120万/秒,其中delete过期删除的流量不算在总流量里面(delete由主触发删除,但是主上面不会显示,只会在从节

工作中对Zookeeper都是间接比较浅的使用,性能也没太高的要求所以对它的缺点也没太深的认识,从网上评价看,它还是有不少问题的. 1. 原生客户端坑太多,Curator(Curator是Netflix公司开源的一个Zookeeper客户端,与Zookeeper提供的原生客户端相比,Curator的抽象层次更高,简化了Zookeeper客户端的开发量)今日的江湖地位一定程度要归功于原生客户端的难用. 2. Zookeeper的社区不太活跃,发版节奏跟etcd和consul没法比.一些Major

1. 性能优化面对的挑战 以下是整个PaaS平台的架构 其中主要包括这些子系统: 微服务治理框架:为应用提供自动注册.发现.治理.隔离.调用分析等一系列分布式/微服务治理能力,屏蔽分布式系统的复杂度. 应用调度与资源管理框架:打通从应用建模.编排部署到资源调度.弹性伸缩.监控自愈的生命周期管理自动化. 应用开发流水线框架:打通从编写代码提交到自动编译打包.持续集成.自动部署上线的一系列CI/CD全流程自动化. 云中间件服务:应用云化所需的数据库.大数据.通信和应用中间件服务:通过服务集成管控可集

本篇文章主要介绍elk的一些框架组成,原理和实践,采用的ELK本版为7.7.0版本 一.ELK介绍 1.1.ELK简介 ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana三大开源框架首字母大写简称(但是后期出现的filebeat(beats中的一种)可以用来替代logstash的数据收集功能,比较轻量级).市面上也被成为Elastic Stack. Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具.Filebeat监视您指定的日志文件或位置,收集日志事件,并将它们转发到E

前言 我司的集群时刻处于崩溃的边缘,通过近三个月的掌握,发现我司的集群不稳定的原因有以下几点: 1.发版流程不稳定 2.缺少监控平台[最重要的原因] 3.缺少日志系统 4.极度缺少有关操作文档 5.请求路线不明朗 总的来看,问题的主要原因是缺少可预知的监控平台,总是等问题出现了才知道.次要的原因是服务器作用不明朗和发版流程的不稳定. 解决方案 发版流程不稳定 重构发版流程.业务全面k8s化,构建以kubernetes为核心的ci/cd流程. 发版流程 有关发版流程如下: 浅析:研发人员提交代码到

基于k8s的集群稳定架构-转载 前言 我司的集群时刻处于崩溃的边缘,通过近三个月的掌握,发现我司的集群不稳定的原因有以下几点: 1.发版流程不稳定 2.缺少监控平台[最重要的原因] 3.缺少日志系统 4.极度缺少有关操作文档 5.请求路线不明朗 总的来看,问题的主要原因是缺少可预知的监控平台,总是等问题出现了才知道.次要的原因是服务器作用不明朗和发版流程的不稳定. 解决方案 发版流程不稳定 重构发版流程.业务全面k8s化,构建以kubernetes为核心的ci/cd流程. 发版流程 有关发版流程

对比有无-o wide参数的区别 kubectl get pod --all-namespaceskubectl get pod --all-namespaces -o wide如下,查看所有Pod信息,加上-o wide参数,能看到每个Pod的ip和k8s节点等信息,看的多了 [machangwei@mcw7 ~]$ kubectl get pod --all-namespaces NAMESPACE NAME READY STATUS RESTARTS AGE kube-system cor