org.apache.kafka.clients.consumer.CommitFailedException: Commit cannot be completed since the group has already rebalanced and assigned the partitions to another member. This means that the time between subsequent calls to poll() was longer than the

事故背景: 我们公司与合作方公司有个消息同步的需求,合作方是消息生产者,我们是消息消费者,他们通过kafka给我们推送消息,我们实时接收,然后进行后续业务处理.昨天上午,发现他们推送过来的广场门店信息我们都没有消费,导致我们系统和他们系统数据不一致,从而导致无法提单,无法出报表(报表有误)等各种问题 排查过程: (1)因为coco身体不适,上午请假去医院了,所以这个问题就转给我们team的专门运维的同事了,电话大概给他说明了代码路径,可惜,半天下来仍然无果,看着微信群里他发的消息,我有点抓狂,根

写入报错如些: -- ::24.166 [elasticsearch[_client_][listener][T#1]] INFO com.mobanker.framework.es.ElasticsearchBulkTools - id=11749,failureMessage=failure in bulk execution: 1.修改elasticsearch配置文件elasticsearch.yml,更改线程池相关配置: thread_pool.bulk.size: thread_po

消息中间件—RocketMQ消息消费(一) 消息中间件—RocketMQ消息消费(二)(push模式实现) 消息中间件—RocketMQ消息消费(三)(消息消费重试) MQ中Pull和Push的两种消费方式 Push方式 由消息中间件(MQ消息服务器代理)主动地将消息推送给消费者:采用Push方式,可以尽可能实时地将消息发送给消费者进行消费.但是,在消费者的处理消息的能力较弱的时候(比如,消费者端的业务系统处理一条消息的流程比较复杂,其中的调用链路比较多导致消费时间比较久.概括起来地说就是“慢消

建立kafka消费类ConsumerRunnable ,实现Runnable接口: import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; impo

在一个月黑风高的夜晚,突然收到现网生产环境Kafka消息积压的告警,梦中惊醒啊,马上起来排查日志. 问题现象:消费请求卡死在查找Coordinator Coordinator为何物?Coordinator用于管理Consumer Group中各个成员,负责消费offset位移管理和Consumer Rebalance.Consumer在消费时必须先确认Consumer Group对应的Coordinator,随后才能join Group,获取对应的topic partition进行消费. 那如何

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,

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

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

消息重复和丢失是kafka中很常见的问题,主要发生在以下三个阶段: 生产者阶段 broke阶段 消费者阶段 一.生产者阶段重复场景 1.根本原因 生产发送的消息没有收到正确的broke响应,导致producer重试. producer发出一条消息,broke落盘以后因为网络等种种原因发送端得到一个发送失败的响应或者网络中断,然后producer收到一个可恢复的Exception重试消息导致消息重复. 2.重试过程 说明: 1. new KafkaProducer()后创建一个后台线程KafkaT

在一个月黑风高的夜晚,突然收到现网生产环境Kafka消息积压的告警,梦中惊醒啊,马上起来排查日志. 问题现象 消费请求卡死在查找Coordinator Coordinator为何物?Coordinator用于管理Consumer Group中各个成员,负责消费offset位移管理和Consumer Rebalance.Consumer在消费时必须先确认Consumer Group对应的Coordinator,随后才能join Group,获取对应的topic partition进行消费. 那如何

1.Kafka消息丢失的情况: (1)auto.commit.enable=true,消费端自动提交offersets设置为true,当消费者拉到消息之后,还没有处理完 commit interval 提交间隔就到了,提交了offersets.这时consummer又挂了,重启后,从下一个offersets开始消费,之前的消息丢失了. (2)网络负载高.磁盘很忙,写入失败,又没有设置消息重试,导致数据丢失. (3)磁盘坏了已落盘数据丢失. (4)单 批 数 据 的 长 度 超 过 限 制 会 丢

10.kafka的配置文件说明 Server.properties配置文件说明 #broker的全局唯一编号,不能重复 broker.id=0 #用来监听链接的端口,producer或consumer将在此端口建立连接 port=9092 #处理网络请求的线程数量 num.network.threads=3 #用来处理磁盘IO的线程数量 num.io.threads=8 #发送套接字的缓冲区大小 socket.send.buffer.bytes=102400 #接受套接字的缓冲区大小 socke

文章首发于[陈树义的博客],点击跳转到原文<线上Kafka突发rebalance异常,如何快速解决?> Kafka 是我们最常用的消息队列,它那几万.甚至几十万的处理速度让我们为之欣喜若狂.但是随着使用场景的增加,我们遇到的问题也越来越多,其中一个经常遇到的问题就是:rebalance(重平衡)问题. 什么是消费组 要想了解 rebalance,那就得先了解消费组(consumer group). 消费组指的是多个消费者(consumer)组成起来的一个组,它们共同消费 topic 的所有消息

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-

大家好,我是树哥. 消息队列可谓是高并发下的必备中间件了,而 Kafka 作为其中的佼佼者,经常被我们使用到各种各样的场景下.随着 Kafka 而来得,还有三个问题:消息丢失.消息重复.消息顺序.今天,树哥带大家聊聊消息丢失的问题. 可靠性级别 回到标题提出的问题:我们是否真的能保证 Kafka 消息不丢失? 答案是:我们无法保证 Kafka 消息不丢失,只能保证某种程度下,消息不丢失. 这里所说的某些情况,从严重程度依次为:Kafka 宕机.服务器宕机.机房地震.城市毁灭.地球毁灭.不要觉得树

线上kafka消息堆积,所有consumer全部掉线,到底怎么回事? 最近处理了一次线上故障,具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积,这个topic的相关consumer全部掉线. 整体排查过程和事后的复盘都很有意思,并且结合本次故障,对kafka使用的最佳实践有了更深刻的理解. 好了,一起来回顾下这次线上故障吧,最佳实践总结放在最后,千万不要错过. 1.现象 线上kafka消息突然开始堆积 消费者应用反馈没有收到消息(没有处理消息的日志) kafka的consumer group上看

最近碰到了消息时间戳的问题,于是花了一些功夫研究了一下,特此记录一下.   Kafka消息的时间戳 在消息中增加了一个时间戳字段和时间戳类型.目前支持的时间戳类型有两种: CreateTime 和 LogAppendTime 前者表示producer创建这条消息的时间:后者表示broker接收到这条消息的时间(严格来说,是leader broker将这条消息写入到log的时间)   为什么要加入时间戳? 引入时间戳主要解决3个问题: 日志保存(log retention)策略:Kafka目前会定

1.概述 在开发工作当中,消费 Kafka 集群中的消息时,数据的变动是我们所关心的,当业务并不复杂的前提下,我们可以使用 Kafka 提供的命令工具,配合 Zookeeper 客户端工具,可以很方便的完成我们的工作.随着业务的复杂化,Group 和 Topic 的增加,此时我们使用 Kafka 提供的命令工具,已预感到力不从心,这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察消费应用的详情. 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统.我们在早期,有使用 KafkaMonitor 和

一.消息传递模型 传统的消息队列最少提供两种消息模型,一种P2P,一种PUB/SUB,而Kafka并没有这么做,巧妙的,它提供了一个消费者组的概念,一个消息可以被多个消费者组消费,但是只能被一个消费者组里的一个消费者消费,这样当只有一个消费者组时就等同与P2P模型,当存在多个消费者组时就是PUB/SUB模型. Kafka 的 consumer 是以pull的形式获取消息数据的. pruducer push消息到kafka cluster ,consumer从集群中pull消息,如下图.该博客主要

apache kafka参考 http://kafka.apache.org/documentation.html 消息队列方式: 点对点: 消息生产者生产消息发送到queue中,然后消息消费者从queue中取出并且消费消息.这里要注意: 消息被消费以后,queue中不再有存储,所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息. Queue支持存在多个消费者,但是对一个消息而言,只会有一个消费者可以消费. 发布/订阅: 消息生产者(发布)将消息发布到topic中,同时有多个消息消费者(订阅)消费该消息