一.kafka自带的消费机制 kafka有个offset的概念,当每个消息被写进去后,都有一个offset,代表他的序号,然后consumer消费该数据之后,隔一段时间,会把自己消费过的消息的offset提交一下,代表我已经消费过了.下次我要是重启,就会继续从上次消费到的offset来继续消费. 但是当我们直接kill进程了,再重启.这会导致consumer有些消息处理了,但是没来得及提交offset.等重启之后,少数消息就会再次消费一次. 其他MQ也会有这种重复消费的问题,那么针对这种问题,我

在说到消息中间件的时候,我们通常都会谈到一个特性:消息的顺序消费问题.这个问题看起来很简单:Producer发送消息1, 2, 3... Consumer按1, 2, 3...顺序消费. 但实际情况却是:无论RocketMQ,还是Kafka,缺省都不保证消息的严格有序消费! 这个特性看起来很简单,但为什么缺省他们都不保证呢? “严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失

背景现象 1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量,在之后的1个小时时间内,积压量呈上升趋势,一路到达50W左右,第二天的图没贴出具体是50W数字,以下是第一天晚上的贴图部分. 现象一: 现象二: 当时现场图后来就找不回来了,凭印象说明了一下数字. 简要说明一下上述两个图 图一:其实很明显,明显看出,消费者消费速度明显跟不上生产者的发送速度,导致出现积压情况. 图二:图二就有点意思了,因为上游通过Kafka消息队列发送消息给我,分区数是20个.由于消费组内消费者实例是17个,所以从宏观上分析

kafka在大数据.分布式架构中都很流行.kafka可以进行流式计算,也可以做为日志系统,还可以用于消息队列. 本篇主要是消息队列相关的知识. 零.kafka作为消息队列的优点: 分布式的系统 高吞吐量.即使存储了许多TB的消息,它也保持稳定的性能. 数据保留在磁盘上,因此它是持久的. 一.pull模式 消息队列有push模式和pull模式.push模式是消息队列推送给消息消费者,pull模式是消息消费者从消息队列中拉取. 二.发布 - 订阅消息系统 kafka是一个分布式的发布 - 订阅(pu

做性能测试时,kafka消息队列比较长,让程序自己消费完毕需要等待很长时间.就需要快速清理kafka队列 清理方式把 这kafak manager + zookeeper + kafka 这些应用情况,复制成一个备份文件夹.当需要清理时,把在使用的kafka +zookeeper  文件夹删除,在从备份文件还原回去. 这样就作成几个脚本 1.清理环境clen_envionment.sh, 这个只执行一次,需要把 kafka 和zookeeper的路径填写正确.如果存在备份文件就不需要执行这个脚本

转自:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/17348693 代码案例 http://blog.csdn.net/ganglia/article/details/12651891 http://blog.csdn.net/hxpjava1/article/details/19160665 基于HTTP协议的轻量级开源简单队列服务:HTTPSQS:http://blog.s135.com/httpsqs/ 1. 引言 互联网公司的日志无处不在,we

一.Kafka简介 1.1 什么是kafka kafka是一个分布式.高吞吐量.高扩展性的消息队列系统.kafka最初是由Linkedin公司开发的,后来在2010年贡献给了Apache基金会,成为了一个开源项目.主要应用在日志收集系统和消息系统,相信大家之前也听说过其他的消息队列中间件,比如RabbitMQ.AcitveMQ,其实kafka就是这么一个东西,也可以叫做KafkaMQ.总之,Kafka比其他消息队列要好一点,优点也比较多,稳定性和效率都比较高,大家都说好,那就是真的好. 1.2

最近研究消息队列,发现好几个框架,搜罗一下进行对比,说一下选型说明: 1)中小型软件公司,建议选RabbitMQ.一方面,erlang语言天生具备高并发的特性,而且他的管理界面用起来十分方便.不考虑rocketmq和kafka的原因是,一方面中小型软件公司不如互联网公司,数据量没那么大,选消息中间件,应首选功能比较完备的,所以kafka排除.RocketMQ也很不错,只是没有RabbitMQ出来的早,文档和网上的资料没有RabbitMQ多,但也是很不错,RocketMQ是阿里出品,现在阿里已经把

安装之前先看下图 Kafka基础架构及术语  Kafka基本组成 Kafka cluster: Kafka消息队列(存储消息的队列组件) Zookeeper: 注册中心(kafka集群依赖zookeeper来保存集群的的元信息,来保证系统的可用性) Producer: 提供者(往队列放数据的程序或代码) Consumer: 消费者(从队列取数据的程序或代码) Kafka cluster 组成: Broker:Broker是kafka实例,每个服务器上有一个或多个kafka的实例,我们姑且认为每个

Canal Server发送binlog消息到Kafka消息队列中 一.背景 二.需要修改的地方 1.canal.properties 配置文件修改 1.修改canal.serverMode的值 2.修改kafka配置 2.修改 instance.propertios 配置文件 3.canal发消息到mq性能优化 三.kafka接收消息 1.canal 发送过来的消息 2.监听消息 3.获取消息 四.MQ配置相关的参数 五.MQ接收binlog代码 六.参考文章 一.背景 在上一篇文章中,我们使

.net core使用Kafka可以像上一篇介绍的封装那样使用(Kafka基础教程(三):C#使用Kafka消息队列),但是我还是觉得再做一层封装比较好,同时还能使用它做一个日志收集的功能. 因为代码比较多,所有就直接放到码云(Gitee)上去了,地址:https://gitee.com/shanfeng1000/dotnetcore-demo/tree/master/Kafka(为什么不是github,因为github太慢了-_-!!) 感兴趣的可以克隆下来再按照自己的需求修改,这里简单介绍一

接上篇Kafka的安装,我安装的Kafka集群地址:192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092,所以这里直接使用这个集群来演示 首先创建一个项目,演示采用的是控制台(.net core 3.1),然后使用Nuget安装 Confluent.Kafka 包: 上面的截图中有Confluent.Kafka的源码地址,感兴趣的可以去看看:https://github.com/confluentinc/confluent-

关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks

本文主要分享下Spring Boot和Spring Kafka如何配置整合,实现发送和接收来自Spring Kafka的消息. 先前我已经分享了Kafka的基本介绍与集群环境搭建方法.关于Kafka的介绍请阅读Apache Kafka简介与安装(一),关于Kafka安装请阅读Apache Kafka安装,关于Kafka集群环境搭建请阅读Apache Kafka集群环境搭建 .这里关于服务器环境搭建不在赘述. Spring Kafka整合Spring Boot创建生产者客户端案例 创建一个kafk

关于 Topic 和 Partition: Topic: 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition: 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,

初试kafka消息队列中间件一 今天闲来有点无聊,然后就看了一下关于消息中间件的资料, 简单一点的理解哈,网上都说的太高大上档次了,字面意思都想半天: 也就是用作消息通知,比如你想告诉某某你喜欢他,或者要开会了,通知给哪些人: 可以分不同的主题,不同的接受方式. 我这也是第一次动手哈,以前都只是看理论知识: 理论大家www.baidu.com一番都了解的七七八八了哈 ,我就直接上动手的过程了. 需要先进行下载: 这里是下载地址http://kafka.apache.org/downloads:

初试kafka消息队列中间件二(采用java代码收发消息) 上一篇 初试kafka消息队列中间件一 今天的案例主要是将采用命令行收发信息改成使用java代码实现,根据上一篇的接着写: 先启动Zookeeper,然后启动Kafka,再创建消息主题: 以上三步我就不重复了,不会的看上一篇即可 maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients<

使用Cloudera Manager部署Kafka消息队列 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. 一.下载需要安装的Kafka版本 1>.查看Cloudera Distribution of Apache Kafka(简称CDK)版本 CDK版本链接地址:https://www.cloudera.com/documentation/kafka/latest/topics/kafka_packaging.html#concept_fzg_phl_br 2>.查看CDK

ConsumeQueue,IndexFile需要及时更新,否则无法及时被消费,根据消息属性查找消息也会出现较大延迟. mq通过开启一个线程ReputMessageService来准时转发commitLog文件更新事件,相应的任务处理器根据转发的消息及时更新ConsumeQueue,IndexFile文件 DefaultMessageStore#start ReputMessageService线程每执行一次任务推送休息1毫秒旧继续尝试推送消息到消息消费队列和索引文件. 返回reputFromOf

11.flume与kafka的整合 实现flume监控某个目录下面的所有文件,然后将文件收集发送到kafka消息系统中 第一步:flume下载地址 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.14.0.tar.gz 第二步:上传解压flume 第三步:配置flume.conf #为我们的source channel  sink起名 a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1

关于librdkafka库的介绍,可以参考kafka的c/c++高性能客户端librdkafka简介,本文使用librdkafka库来进行kafka的简单的生产.消费 一.producer librdkafka进行kafka生产操作的大致步骤如下: 1.创建kafka配置 rd_kafka_conf_t *rd_kafka_conf_new (void) 2.配置kafka各项参数 rd_kafka_conf_res_t rd_kafka_conf_set (rd_kafka_conf_t *c