通常情况下,企业中会采取轮询或者随机的方式,通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据,来尽可能保证Kafka分区之间的数据是均匀分布的. 在分区数据均匀分布的前提下,如果我们针对要处理的topic数据量等因素,设计出合理的Kafka分区数量.对于一些实时任务,比如Spark Streaming/Structured-Streaming.Flink和Kafka集成的应用,消费端不存在长时间"挂掉"的情况即数据一直在持续被消费,那么一般不会产生Kafka数据积压的情况. 但

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

晚上变更 怎么都推不过去,蛋疼,睡饱后加了个hosts没想到好了,然后搜了一下,大概是如下的原因 转自 https://www.cnblogs.com/linlianhuan/p/9258061.html kafka配置的问题排查    问题反馈: xx现场测试环境下,整个平台的数据,除了原始数据模块,其他模块正常运行.相同版本的包,在线上环境上原始数据的订阅是正常的,但是测试环境没有,查看所有相关的日志,均没有报异常,且日志中有正常显示已经把数据发送到kafka.但是从kafka的日志里查,没

前言 首先说一点,企业中最常用的实际上既不是RocketMQ,也不是Kafka,而是RabbitMQ. RocketMQ很强大,但主要是阿里推广自己的云产品而开源出来的一款消息队列,其实中小企业用RocketMQ的没有想象中那么多. 深层次的原因在于兔宝在中小企业普及更早,经受的考验也更久,很容易产生「回头客」,当初随RabbitMQ成长的一批人才如今大部分都已成为企业中的中坚骨干,技术选型亲睐RabbitMQ的几率就更高. 至于Kafka,主要还是用在大数据和日志采集方面,除了一些公司有特定的

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

转载:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1583469327946027281&wfr=spider&for=pc 消息发送方式 想清楚Kafka发送的消息是否丢失,需要先了解Kafka消息的发送方式. Kafka消息发送分同步(sync).异步(async)两种方式 默认是使用同步方式,可通过producer.type属性进行配置: Kafka保证消息被安全生产,有三个选项分别是0,1,-1 通过request.required.acks属性进行配置: 0

Kafka简介及使用PHP处理Kafka消息 Kafka 是一种高吞吐的分布式消息系统,能够替代传统的消息队列用于解耦合数据处理,缓存未处理消息等,同时具有更高的吞吐率,支持分区.多副本.冗余,因此被广泛用于大规模消息数据处理应用. Kafka的特点: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能. 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输.[据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB),

最近用Maxwell解析MySQL的Binlog,发送到Kafka进行处理,测试的时候发现一个问题,就是Kafka的Offset严重倾斜,三个partition,其中一个的offset已经快200万了,另外两个offset才不到两百.Kafka数据倾斜的问题一般是由于生产者使用的Partition接口实现类对分区处理的问题,一般是对key做hash之后,对分区数取模.当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势(参考Apache Kaf

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,

实现用例分析 上篇基于Kafka消息驱动最终一致事务(一)介绍BASE的理论,接着我们引入一个实例看如何实现BASE,我们会用图7显示的算法实现BASE.

基本可用软状态最终一致事务 本用例分两个数据库分别是用户库和交易库,不使用分布式事务,使用基于消息驱动实现基本可用软状态最终一致事务(BASE).现在说明下事务逻辑演化步骤,尊从CAP原则,即分布式系统不能全部确保一致性.可用性.分区容错性,只能三选二.文章里从一致性模式讨论,例子里每次出售物品时,将一行添加到交易表中,并更新买方和卖方的数量. 使用ACID风格的事务这是强一致性事务,SQL将如图所示.

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

Kafka消息重新发送   1.  使用kafka消息队列做消息的发布.订阅,如果consumer端消费出问题,导致数据并没有消费,此时不需要担心,数据并不会立刻丢失,kafka会把数据在服务器的磁盘上默认存储7天,或者自己指定有两种方式:1)指定时间,log.retention.hours=168:2)指定大小,log.segment.bytes=1073741824.此时就可以通过重置某个topic的offset来是消息重新发送,进行消费   2.        查看topic的offset

apache kafka中国社区QQ群:162272557 apache kafka参考 http://kafka.apache.org/documentation.html 消息队列分类: 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

摘要 对于一个成熟的消息中间件而言,消息格式不仅关系到功能维度的扩展,还牵涉到性能维度的优化.随着Kafka的迅猛发展,其消息格式也在不断的升级改进,从0.8.x版本开始到现在的1.1.x版本,Kafka的消息格式也经历了3个版本.本文这里主要来讲述Kafka的三个版本的消息格式的演变,文章偏长,建议先关注后鉴定. Kafka根据topic(主题)对消息进行分类,发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic,每个topic将被分为多个partition(分区).每个partition在

背景 国内某大型税务系统,业务应用分布式上云改造. 业务难题 如上图所示是模拟客户的业务网页构建的一个并发访问模型.用户在页面点击从而产生一个HTTP请求,这个请求发送到业务生产进程,就会启动一个投递线程(Deliver Thread)调用Kafka的SDK接口,并发送3条消息到DMS(分布式消息服务),每条消息大小3k,需要等待3条消息都被处理完成后才会返回请求响应⑧.当消息达到DMS后,业务消费进程调用Kafka的消费接口把消息取出来,然后将每条消息放到一个响应线程(Response Thr

转载来自朱小厮博客的 一文看懂Kafka消息格式的演变     ✎摘要 对于一个成熟的消息中间件而言,消息格式不仅关系到功能维度的扩展,还牵涉到性能维度的优化.随着Kafka的迅猛发展,其消息格式也在不断的升级改进,从0.8.x版本开始到现在的1.1.x版本,Kafka的消息格式也经历了3个版本.本文这里主要来讲述Kafka的三个版本的消息格式的演变,文章偏长,建议先关注后鉴定. Kafka根据topic(主题)对消息进行分类,发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic,每个topi

先从源码来深入理解一下 DirectKafkaInputDStream 的将 kafka 作为输入流时,如何确保 exactly-once 语义. val stream: InputDStream[(String, String, Long)] = KafkaUtils.createDirectStream [String, String, StringDecoder, StringDecoder, (String, String, Long)]( ssc, kafkaParams, fromO

Spark streaming 和kafka 处理确保消息不丢失的总结 接入kafka 我们前面的1到4 都在说 spark streaming 接入 kafka 消息的事情.讲了两种接入方式,以及spark streaming 如何和kafka协作接收数据,处理数据生成rdd的 主要有如下两种方式 基于分布式receiver 基于receiver的方法采用Kafka的高级消费者API,每个executor进程都不断拉取消息,并同时保存在executor内存与HDFS上的预写日志(write-a

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: