Spring集成kafka,消费者运行时内存占用会一直增长? 20C 本人用Spring集成kafka消费者,发布运行时内存占用会一直升高,最后程序挂掉.请各位大神看看,提供解决方法 以下是我的配置文件 程序运行两天后占用内存达到了1.4G,我用jmap导出程序占用文件,使用eclipsemat分析 发现是这个org.springframework.kafka.listener.KafkaMessageListenerContainer这个类里面 这个里面的LinkedBlockingQueue

Kafka 协议实现中的内存优化 Kafka 协议实现中的内存优化   Jusfr 原创,转载请注明来自博客园 Request 与 Response 的响应格式 Request 与 Response 都是以 长度+内容 形式描述, 见于 A Guide To The Kafka Protocol Request 除了 Size+ApiKey+ApiVersion+CorrelationId+ClientId 这些固定字段, 额外的 RequestMessage 包含了具体请求数据: Reques

Kafka 协议实现中的内存优化   Jusfr 原创,转载请注明来自博客园 Request 与 Response 的响应格式 Request 与 Response 都是以 长度+内容 形式描述, 见于 A Guide To The Kafka Protocol Request 除了 Size+ApiKey+ApiVersion+CorrelationId+ClientId 这些固定字段, 额外的 RequestMessage 包含了具体请求数据: Request => Size ApiKey

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线

主要看<深入理解Java虚拟机> 第三张 P84 开始是垃圾收集相关. 1. 1960年诞生于MIT的Lisp是第一门采用垃圾回收的语言. 2. 程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈3个区域随线程而生而亡. 3. 垃圾回收主要关注的是堆里面的对象. 1. 检查 1.1 引用计数.基本不用.因为很难解决相互循环引用的问题.当然Python.COM等应用里面用到了.热热 1.2 可达性分析.Reachability Analysis. 通过一系列作为GC roots的对象作为起始. GC roots的

C#有自动回收内存的机制,但是有时自动回收有一定滞后,需要在变量使用后迅速回收,节约内存,这里介绍一个最简单的方法. 1.先对对象赋值 null; 2.System.GC.Collect(); 代码样例: 1 class Program 2 { 3 static void Main(string[] args) 4 { 5 long lenth = 1024 * 1024 * 128; 6 7 GetCost("程序启动"); 8 9 double[] data = new doubl

前置资料  kafka kafka消费中的问题及解决方法: 情况1: 问题:脚本读取kafka 数据,写入到数据库,有时候出现MySQL server has gone away,导致脚本死掉.再次启动,这过程中的kafka数据丢失. 原因:MySQL server has gone away 出现可能是连接超时,可能超过每秒请求上限-这些异常是小概率事件,难以避免.git kafka 的demo脚本是实时监听的脚本, 简单明了,没有再去针对kafka偏移量研究:但是一旦断掉, 过程中的kafk

前言 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由

本节内容:    1. etcd介绍与使用    2. ElastcSearch介绍与使用 1. etcd介绍与使用    概念:高可用的分布式key-value存储,可以使用配置共享和服务发现    类似项目:zookeeper和consul    开发语言:Go    接口:提供restful的http接口,使用简单    实现算法:基于raft算法的强一致性.高可用的服务存储目录 2. etcd的应用场景    a. 服务发现和服务注册    b. 配置中心    c. 分布式存储   

线程私有的内存区域随用户线程的结束而回收,内存分配编译期已确定,内存分配和回收具有确定性.共享线程随虚拟机的启动.结束而建立和销毁,在运行期进行动态分配.垃圾收集器主要对共享内存区域(堆和方法区)进行垃圾收集回收. Java如何实现内存动态分配和内存垃圾的回收? 1.哪些内存需要回收(垃圾收集器内存回收的对象)?已经"死亡"的对象,那如何判定对象已经"死亡"了? Java堆回收的内存:已经"死亡"的对象 方法区回收的内存:废弃的常量和无用的类 2

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re

最近在使用kafka,过程中遇到了一些疑问,在查阅了一些资料和相关blog之后,关于手动提交offset的问题,做一下总结和记录. 消费端手动提交offset代码如下: /** * 这是手动提交的消费方式 * @param record * @param ack * @throws Exception */ @KafkaListener(topics = TopicConstants.COMMON_PAY,groupId = "写自己的消费组 id") public void list

使用python3第三方工具,实现kafka消费 # -*- coding: utf-8 -*- import uuid import json from kafka import KafkaConsumer from xxxxxx import MessageToDict from xxx import ObjectInfo import sys import codecs sys.stdout = codecs.getwriter("utf-8")(sys.stdout.detac

摘要:Kafka中的位移是个极其重要的概念,因为数据一致性.准确性是一个很重要的语义,我们都不希望消息重复消费或者丢失.而位移就是控制消费进度的大佬.本文就详细聊聊kafka消费位移的那些事,包括: 概念剖析 kafka的两种位移 关于位移(Offset),其实在kafka的世界里有两种位移: 分区位移:生产者向分区写入消息,每条消息在分区中的位置信息由一个叫offset的数据来表征.假设一个生产者向一个空分区写入了 10 条消息,那么这 10 条消息的位移依次是 0.1.-.9: 消费位移:消

几天前去物管交物业费,物管工作人员说小区引进高新产品,使用银行卡消费后,不需要拿笔在银联机上签名,直接用手指触摸实现消费签名,当时心想,果然是高科技,机子外形如下左图,签名如下右图.         仔细一看,其实就是一个触摸屏,用户在上面直接手动签名,实现这个功能其实并不复杂,我们自定义一个控件,继承view,使用Canvas的drawLine,drawPoint这两个方法来实现这个功能. 首先自定义控件MDrawLineView package com.view; import androi

使用kafka消费数据时报Producer错误,具体错误如下: kafka.producer.SyncProducer:103 Producer connection to xxx:9092 unsuccessfuljava.nio.channels.ClosedByInterruptException at java.nio.channels.spi.AbstractInterruptibleChannel.end(AbstractInterruptibleChannel.java:202)

以下为例子,判断计算机内存并释放程序内存. # coding=utf8 import time import psutil, gc, commands,os from logger_until import LoggerUntil from until import keep_circulating logger = LoggerUntil(name="Monitor").getlog(logfilename='Monitor.log', loglevel=2, add_StreamH

转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的

Kafka消费分组,消息消费原理 同一个消费组里的消费者不能消费同一个分区,不同消费组的消费组可以消费同一个分区 Kafka分区分配策略 在 Kafka 内部存在两种默认的分区分配策略:Range 和 RoundRobin.当以下事件发生时,Kafka 将会进行一次分区分配: 同一个 Consumer Group 内新增消费者 消费者离开当前所属的Consumer Group,包括shuts down 或 crashes 订阅的主题新增分区 将分区的所有权从一个消费者移到另一个消费者称为重新平衡