由于项目原因,最近经常碰到Kafka消息队列拥堵的情况.碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用,需要大家手动的清理Kafka Log.但是清理Kafka Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志,中间关联的很多东西需要手动同时去清理,否则可能会导致删除后客户端无法消费的情况. 在介绍手动删除操作之前,先简单的介绍一下Kafka消费Offset原理. 一.Kafka消费Offset 在通过Client端消费Kafka中的消息时,消费的消息会同时在Zookeeper和Kafka Log中保存,如

1. 消费者位置(consumer position) 因为kafka服务端不保存消息的状态,所以消费端需要自己去做很多事情.我们每次调用poll()方法他总是返回已经保存在生产者队列中还未被消费者消费的消息.消息在每一个分区中都是顺序的,那么必然可以通过一个偏移量去确定每一条消息的位置. 偏移量在消费消息的过程中处于重要的作用.如果是自动提交消息,那么poll()方法会去在每次获取消息的时候自动提交获取最后一条消息的偏移量,告诉服务器我们已经消费到这个位置,下次从下一个位置开始消费. 我们把更

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

原 kafka 删除topic清空数据 2018年11月20日 18:17:50 Ming! 阅读数:1391   版权声明:版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_39657597/article/details/84307541 一般情况下,是不会删除数据的.到达一定时间后,kafka会自动删除.如果一定要删除可以删除topic在重建topic了 No. 1: 如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consu

Topic在逻辑上可以被认为是一个在的queue,每条消费都必须指定它的topic,可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里. 为了使得Kafka的吞吐率可以水平扩展,物理上把topic分成一个或多个partition,每个partition在物理上对应一个文件夹,该文件 夹下存储这个partition的所有消息和索引文件. 每个日志文件都是“log entries”序列,每一个log entry包含一个4字节整型数(值为N),其后跟N个字节的消息体.每条消息都有一个当前partit

通过原生kafka,查看对应的topic是否有数据 下载kafka:登录Apache kafka官方下载 http://kafka.apache.org/downloads.html 配置config文件 vim server.properties 启动kafka: ./kafka-server-start.>/dev/>& & # kafka-server-start.sh 脚本在 kafka_2.-/bin路径下 查看已创建的topic列表: ./kafka-topics.

一个消费者组可以消费多个topic,以前写过一篇一个消费者消费一个topic的,这次的是一个消费者组通过直连方式消费多个topic,做了小测试,结果是正确的,通过查看zookeeper的客户端,zookeeper记录了偏移量 package day04 /*消费多个topic */import kafka.common.TopicAndPartitionimport kafka.message.MessageAndMetadataimport kafka.serializer.StringDec

1. 保证消息被消费 即使消息发送到了消息队列,消息也不会万无一失,还是会面临丢失的风险. 我们以 Kafka 为例,消息在Kafka 中是存储在本地磁盘上的, 为了减少消息存储对磁盘的随机 I/O,一般我们会将消息写入到操作系统的 Page Cache 中,然后在合适的时间将消息刷新到磁盘上. 例如,Kafka 可以配置当达到某一时间间隔,或者累积一定的消息数量的时候再刷盘,也就是所谓的异步刷盘. 不过,如果发生机器掉电或者机器异常重启,那么 Page Cache 中还没有来得及刷盘的消息就会

一.Kafka中topic级别配置 1.Topic级别配置 配置topic级别参数时,相同(参数)属性topic级别会覆盖全局的,否则默认为全局配置属性值. 创建topic参数可以设置一个或多个--config "Property(属性)",下面是创建一个topic名称为"my-topic"例子,它设置了2个参数max message size 和 flush rate. (A)创建topic时配置参数 bin/kafka-topics.sh --zookeeper

我在本地做kafka的producer调试,每隔一段时间后,所使用的topic管道就会堆积数据,而且我这边使用的是  kafka   bin 下的consumer命令单独消费的,每次都是  --from-beginning,,启动后有一堆数据,感觉麻烦,,,所幸抽出点时间来,,看看怎么干掉他   下边来看俩种常见的方法:见下文! ------------------------------------------------------------------------------------

kafka的topic默认是不允许被删除的,删除后在topic后会出现”marked for deletion”字样,实际并未删除,现在创建同样的topic会提示topic已经存在. 解决办法: server.properties配置文件中添加:delete.topic.enable=true 之后重启kafka,会发现之前被标记删除的topic已经不存在了. kafka操作基本命令: 创建topic(replication-factor为集群broker数量): bin/kafka-topic

最近工作中遇到需要使用kafka的场景,测试消费程序启动后,要莫名的过几十秒乃至几分钟才能成功获取到到topic的partition和offset,而后开始消费数据,于是学习了一下查看kafka broker里topic和consumer group状态的相关命令,这里记录一下. 命令参考自<Kafka: The Definitive Guide> Chapter 9 Administrating Kafka 以下命令中使用的zookeeper配置地址为127.0.0.1:2181,boots

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

使用spring+springMVC+mybatis+kafka做了两个web项目,一个是生产者,一个是消费者. 通过JMeter测试工具模拟100个用户并发访问生产者项目,发送json数据给生产者的接口,生产者将json数据发送到kafka集群, 消费者监听到kafka集群中的消息就开始消费,并将json解析成对象存到MySQL数据库. 下面是使用JMeter测试工具模拟100个并发的线程设置截图: 请求所发送的数据: 下面是100个用户10000个请求的聚合报告: 下面是生产者截图生产完10

Kafka的Topic和Partition Topic Topic是Kafka数据写入操作的基本单元,可以指定副本 一个Topic包含一个或多个Partition,建Topic的时候可以手动指定Partition个数,个数与服务器个数相当 每条消息属于且仅属于一个Topic Producer发布数据时,必须指定将该消息发布到哪个Topic Consumer订阅消息时,也必须指定订阅哪个Topic的信息 Partition 每个Partition只会在一个Broker上,物理上每个Partitio

概述 学习和使用kafka不知不觉已经将近5年了,觉得应该总结整理一下之前的知识更好,所以决定写一系列kafka学习笔记,在总结的基础上希望自己的知识更上一层楼.写的不对的地方请大家不吝指正,感激万分.第一篇介绍消息队列概况和kafka的入门知识. 消息队列系统 首先说一下消息队列的含义,"消息系统"这个词是从英文翻译过来的,英文的名字是"Messaging System",稍微学习过英语基础的都知道要翻译成消息队列,但是也有一些大家觉得并不正确,因为它片面强调了消

未路由的消息 当生产这发送的消息到达指定的交换器后,如果交换器无法根据自身类型.绑定的队列以及消息的路由键找到匹配的队列,默认情况下消息将被丢弃.可以通过两种方式 处理这种情况,一是在发送是设置mandatory参数,二是通过备份交换器. 设置mandatory参数 在发送消息是,可以设置mandatory参数未true,这样当消息在交换器上无法被路由时,服务器将消息返回给生产者,生产者实现回调函数处理被服务端返回的消息. public class NoRouteMessage { privat

1.问题描述 线上项目A部署两台机器,每台机器两个实例,订阅同一个topic,消费心跳数据. (两台机器host1,host2) 运维同事 部署时 有一个实例用root账户重启的, 然后该实例出现两个线程同时消费一个消息的情况,并且后台查看该消费group delay很多. 图一  host1机器两个实例 一个为root启动 图二  rocketmq 监控后台  该group共5个消费者 delay 60多万 图三  host1 实例2(即root启动那个) 日志    显示同时有两个线程消费同

这个配是我在http://www.cnblogs.com/zhangXingSheng/p/6646972.html 的基础上再添加的配置 设置多个消息集群 (1)复制两份配置文件 > cp config/server.properties config/server-.properties > cp config/server.properties config/server-.properties (2)编辑配置文件 server1.properties broker.id= listen

1.实现功能 希望使用一套API,实现两种模式下的消息发送和接收功能,方便业务程序调用 1.发送Topic 2.发送Queue 3.接收Topic 4.接收Queue 2.接口设计 根据功能设计公共调用接口 /** * 数据分发接口(用于发送.接收消息队列数据) * * @author eguid * */ public interface MsgDistributeInterface {   /** * 发送到主题 * * @param topicName -主题 * @param data

原文:(八)RabbitMQ消息队列-通过Topic主题模式分发消息 前两章我们讲了RabbitMQ的direct模式和fanout模式,本章介绍topic主题模式的应用.如果对direct模式下通过routingkey来匹配消息的模式已经有一定了解那fanout也很好理解.简单的可以理解成direct是通过routingkey精准匹配的,而topic是通过routingkey来模糊匹配. 在topic模式下支持两个特殊字符的匹配. * (星号) 代表任意 一个单词 # (井号) 0个或者多个单