主要优化原理和思路 kafka是一个高吞吐量分布式消息系统,并且提供了持久化.其高性能的有两个重要特点: 利用了磁盘连续读写性能远远高于随机读写的特点: 并发,将一个topic拆分多个partition. 要充分发挥kafka的性能,就需要满足这两个条件 kafka读写的单位是partition,因此,将一个topic拆分为多个partition可以提高吞吐量.但是,这里有个前提,就是不同partition需 要位于不同的磁盘(可以在同一个机器).如果多个partition位于同一个磁盘,那么意

开篇废话 如果我们想要进行内存优化的工作,还是需要了解一下,但这一块的知识属于纯理论的,有可能看起来会有点枯燥,我尽量把这一篇的内容按照一定的逻辑来走一遍.首先,我们为什么要学习垃圾回收的机制,我大概归纳了一下几点: 1.方便我们理解什么样的对象,什么时候,会被系统回收掉 2.有助于我们后面的内存优化 3.了解这一块的知识也能提升自己的知识广度,和同事一起装逼的时候有话题 4.如果有面试的需求的话,了解这一块,也能从容面对考官,对于内存回收能够说出个一二 好了,废话不多说了,我大概按以下这个逻辑

今天,我们将讨论Kafka Performance Tuning.在本文“Kafka性能调优”中,我们将描述在设置集群配置时需要注意的配置.此外,我们将讨论Tuning Kafka Producers,Tuning Kafka Consumers和Tuning Kafka Brokers.那么,让我们从Kafka Performance Tuning开始吧. Kafka性能调优 - Kafka优化的方法 2. Kafka Performance Tuning是什么? 在我们讨论Kafka性能调优

一.背景介绍: 在平时的开发中,使用kafka来发送数据已经非常熟悉,但是在使用的过程中,其实并没有比较深入的探索kafka使用过程中 一些参数配置,带来的损失可能就是没有充分的发挥出kfka的优势,无法很好的满足业务场景.在意识这个问题后,专门腾出 时间来总结一下kakfa参数配置的调优,以充分发挥kafka在低时延,高吞吐等不同场景下的优势. 二.通用介绍: -------- 生产者配置 ------- 常规参数设置解析: Properties props = new Properties(

一段程序只能完成功能是没有用的,只能能够稳定.高效率地运行才是生成环境所需要的. 本篇记录了Spark各个角度的调优技巧,以备不时之需. 一.配置参数的方式和观察性能的方式 额...从最基本的开始讲,可能一些刚接触Spark的人不是很清楚Spark的一些参数变量到底要配置在哪里. 可以通过三种方式配置参数,任选其一皆可. spark-env.sh文件中配置:最近常使用的配置方式,格式可以参考其中的一些官方保留的配置. 程序中通过SparkConf配置:通过SparkConf对象set方法设置键值

JVM 调优概述 性能定义 吞吐量 - 指不考虑 GC 引起的停顿时间或内存消耗,垃圾收集器能支撑应用达到的最高性能指标. 延迟 - 其度量标准是缩短由于垃圾啊收集引起的停顿时间或者完全消除因垃圾收集所引起的停顿,避免应用运行时发生抖动. 内存占用 - 垃圾收集器流畅运行所需要的内存数量. 调优原则 GC 优化的两个目标: 将进入老年代的对象数量降到最低 减少 Full GC 的执行时间 GC 优化的基本原则是:将不同的 GC 参数应用到两个及以上的服务器上然后比较它们的性能,然后将那些被证明可

原文  https://blog.csdn.net/weixin_39478115/article/details/79155287 Broker参数配置 1.网络和io操作线程配置优化 # broker处理消息的最大线程数(默认为3) num.network.threads=cpu核数+1 # broker处理磁盘IO的线程数 num.io.threads=cpu核数*2 2.log数据文件刷盘策略 # 每当producer写入10000条消息时,刷数据到磁盘 log.flush.interv

VM 调优概述: 性能定义: 吞吐量 - 指不考虑 GC 引起的停顿时间或内存消耗,垃圾收集器能支撑应用达到的最高性能指标. 延迟 - 其度量标准是缩短由于垃圾啊收集引起的停顿时间或者完全消除因垃圾收集所引起的停顿,避免应用运行时发生抖动. 内存占用 - 垃圾收集器流畅运行所需要的内存数量. 调优原则 GC 优化的两个目标: 将进入老年代的对象数量降到最低 减少 Full GC 的执行时间 GC 优化的基本原则是:将不同的 GC 参数应用到两个及以上的服务器上然后比较它们的性能,然后将那些被证明

问题一:有哪些资源可以分配给spark作业使用? 答案:executor个数,cpu per exector(每个executor可使用的CPU个数),memory per exector(每个executor可使用的内存),driver memory 问题二:在什么地方分配资源给spark作业? 答案:很简单,就是在我们提交spark作业的时候的脚本中设定,具体如下(这里以我的项目为例) /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class  com.xing

开篇废话 今天我们一起来学习JVM的内存分配,主要目的是为我们Android内存优化打下基础. 一直在想以什么样的方式来呈现这个知识点才能让我们易于理解,最终决定使用方法为:图解+源代码分析. 欢迎访问我的个人博客:senduo's blog 希望能在我们平时开发写代码的时候,能够知道当前写的这段代码,内存方面是如何分配的. 我们深知,一个Java程序员在很多时候根本不用操心内存的释放,而是依靠JVM去管理,以前写C++代码的时候,却要时刻记着new的空间要及时释放掉,不然程序很容易出现内存溢出

https://blog.csdn.net/u013063153/article/details/73826322

1 task的内存缓冲调节参数 2 reduce端聚合内存占比 spark.shuffle.file.buffer                     map task的内存缓冲调节参数,默认是32kb spark.shuffle.memoryFraction          reduce端聚合内存占比,默认0.2 怎么判断在什么时候对这两个参数进行调整呢? 通过监控平台查看每个executor的task的shuffle write和shuffle read的运行次数,如果发现这个指标的运

降低cache操作的内存占比 方案: 通过SparkConf.set("spark.storage.memoryFraction","0.6")来设定.默认是0.6,可以设置为0.5 0.3 等 原因: spark中,堆内存又被划分成了两块儿,一块儿是专门用来给RDD的cache.persist操作进行RDD数据缓存用的:另外一块儿,就是我们刚才所说的,用来给spark算子函数的运行使用的,存放函数中自己创建的对象.默认情况下,给RDD cache操作的内存占比是0

数据本地化等待时长调节的优化 在项目该如何使用? 通过 spark.locality.wait 参数进行设置,默认为3s,6s,10s. 项目中代码展示: new SparkConf().set("spark.locality.wait","10"); 作者:z小赵 链接:https://www.jianshu.com/p/99ef69adc2b1 来源:简书 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.

广播大变量,重复用到的变量 原因见 https://www.jianshu.com/p/2c297b23ebda

如果一个RDD在两个地方用到,就持久化他.不然第二次用到他时,会再次计算. 直接调用cache()或者presist()方法对指定的RDD进行缓存(持久化)操作,同时在方法中指定缓存的策略. 原文:https://www.jianshu.com/p/9555644ccc0f

Kafka-副本-分区设置-性能调优 SparkKafkaDemo - Executors kafka replication 负载均衡_百度搜索 Kafka 高性能吞吐揭秘 - 友盟博客 - SegmentFault Kafka集群partitions/replicas默认分配解析 - CSDN博客 kafka源码分析之kafka的consumer的负载均衡管理 - 综合编程类其他综合 - 红黑联盟 Kafka深度解析 - CSDN博客 揭秘Kafka高性能架构之道 - Kafka设计解析(六

<Kafka权威指南>读书笔记-操作系统调优篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 大部分Linux发行版默认的内核调优参数配置已经能够满足大多数应用程序的运行需求,不过还是可以通过调整一些参数来进一步提升Kafka的性能.这些参数主要与虚拟内存,网络子系统和用来存储日志片段的磁盘挂在点有关.这些参数一般配置在“/etc/sysctl.conf” 文件里,不过在对内核参数进行调整时,最好参考官方提供的操作系统文档. 一.虚拟内存 一般来说,Linux的虚拟内存会根

序言Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案.其实现原理,其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster,即普通的消息生产和消费.用户只要通过简单的consumer配置和producer配置,然后启动Mirror,就可以实现准实时的数据同步. 1. Kafka MirrorMaker基本特性Kafka Mirror的基本特性有: 在Target Cluster没有对应的Topic的时候,Kafka Mir

注意:本文是我们的 PHP 性能分析系列的第三篇,点此阅读 PHP 性能分析第一篇: XHProf & XHGui 介绍 ,或  PHP 性能分析第二篇: 深入研究 XHGui. 在本系列的 第一篇 中,我们介绍了 XHProf .而在 第二篇 中,我们深入研究了 XHGui UI, 现在最后一篇,让我们把 XHProf /XHGui 的知识用到工作中! 性能调优 不用运行的代码才是绝好的代码.其他只是好的代码.所以,性能调优时,最好的选择是首先确保运行尽可能少的代码. OpCode 缓存 首先