今天由于kafka集群搭建时的配置不当,由于一台主消费者挂掉(服务器崩了,需要维修),导致了所有新版消费者(新版的offset存储在kafka)都无法拉取消息. 由于是线上问题,所以是绝对不能影响用户的,使用老版客户端(offset存储在zk)进行消费,然后将kafka迁移到备用服务. 下面来说一下这次事故的具体处理思路 首先要确保获取到的消息不能丢失,所以老版消费者进行消费 线上服务通过均衡负载一台一台的进行切换kafka服务,当原生产者数据都消费完时,将消费者切换到备用服务 开始配置线上ka

昨天回公司加班跑一个LAXCUS大数据应用,JVM直接挂了,没有留下任何异常信息,查看代码,也没有内存泄漏的问题.百思不得姐,只好去求教LAXCUS大数据操作系统的技术客服,客服查看了故障节点配置.日志.JVM后,在启动文件site.sh中加一行参数:-XX:-ReduceInitialCardMarks ,然后再跑就没问题.FQ去google了一下,原来jdk1.5之前的垃圾回收都是串行化,后面版本为了更快GC,会判断机器运行环境,然后动态选择是串行GC还是并行GC.公司的服务器性能显然达到并

客户一套rac系统,三节点,其中一个节点的p260主机主板有问题(经常机器重启,好像是这个型号的通病,主板被炒到20W),临时把故障节点的vip作为业务地址用. 首先,查看确定故障节点vip飘到那个节点了: crsctl stat res -t ifconfig -a 接下来使用静态监听注册vip地址,来监听业务,添加,11.2 GI的LISTENER 监听器配置默认受到11.2新引入的endpoints_listener.ora配置文件的管理. 注意:使用 endpoints_listener

研究了一段时间Consul,想写个攻略来着,但太赖了而且表达能力非正常人...今天发现HashiCorp果然接纳大众意见改了点东西.. 场景是: 假如Consul集群内有三个Server Node 时,当一个节点突然挂掉了,想要重连怎么办. 在之前的版本中方案有两种: 1.部署完集群后将consul-data\raft\peers.json内的文件先备份,等到有节点挂掉后将peers.json文件替换成之前备份的文件然后通过-rejoin 如:consul agent -server -conf

背景 因磁盘满了,导致kafka所有的服务器全部宕机了,然后重启kafka集群,服务是启动成功了,但有一些报错: broker1: broker2: broker3:一直在刷以下错误信息 虽然报了这些错,但kafka正常启动了,通过命令测试了集群能正常生产和消费消息,但是看kafka-manager界面,出现副本未分配的异常情况: 检查消费这些主题的程序,果然是消费失败了,一直在刷如下异常信息: 注:图中IP的是broker3节点 截止到这里可以看出,broker3节点出问题了,导致消费者程序连

## 起因:ambari 修改kafka日志目录后,写入数据无法消费 - 使用下面的客户端消费命令可以消费到数据 ./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.210.111:2181,192.168.210.112:2181,192.168.210.113:2181 --topic cccc --from-beginning - 但是使用这条命令无法消费客户端的数据,而且程序也无法拉去数据./kafka-console-consumer.sh

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAwoAAACdCAMAAAAjbX91AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAAFzUkdCAK

最近几天在做spark数据同步过程中,中间通过kafka集群处理消息,每次同步到一半就会出现同步不了 查看日志如下: 最开始看到这个问题很懵逼,完全找不到解决问题的切入口,期间也询问了架构师-因为这个kafka和spark都是他引进来的,同时也问了运维同事,有没有碰到这个问题,最后都是无法解决这个问题 查看对应存在问题的kafka节点的日志: 一次突发奇想,是不是可以看一下kafka集群的日志,发现此时kafka集群也报错了,其实有时候看到错误还是很开心的,毕竟有错误才知道哪里存在问题 但是看到

环境 本文中的操作均基于kafka_1.3.3.0,且所有命令经过实际验证. 常用工具 新建Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.xx --create --topic flink_source --partitions 1 --replication-factor 1 replication-factor: 指定副本数量 partitions:指定分区 删除Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.

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

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 本文转载自微信公众号"老叶茶馆" MGR整个集群挂掉后,如能才能自动选主,不用手动干预 当集群中所有节点都宕机后,集群再次启动后,能否自动选主? 1.所有节点都宕机后,集群重启,能否自动选主和启动 这是个来自群友的问题. 首先,MySQL服务利用 systemd 即可实现故障后自启动,注意下面这个配置即可: [root@GreatSQL ~]# cat /usr/li

节点计算后样式是一个属性与属性值的值对对象: IE:    node.currentStyle; 非IE: window.getComputedStyle(node,null); 兼容方式: function getCurrentStyle(node){ var style=[]; node.currentStyle?style=node.currentStyle:window.getComputedStyle(node,null); return style; }

原创作品,出自 "深蓝的blog" 博客,欢迎转载,转载时请务必注明以下出处,否则追究版权法律责任. 深蓝的blog:http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/41480075 rac第二个节点重启后无法启动实例:磁盘组dismount问题 实验案例: 实验环境:CentOS 6.4.Oracle 11.2.0.1 现象重演:1. 重启第二节点服务器2. 手工启动第二节点实例,报错[root@node2 ~]# su - ora

es的每个shard下的文件都可以看做一个完整的lucene文件,shard数据目录下的segment文件包含了索引的分片数量,副本数量.es shard可以恢复,就是因为每个shard都包含了一份数据,而且包含了索引的分片数量,副本数量等信息. 有这样一种情形,es集群中的某一个节点坏掉了,接着又删除了集群中的某个索引.坏掉的节点恢复后,重新加入集群,该节点上的shard还是完整的,最终的结果就是,删除的索引又被重新的恢复了.这并不是所期望的结果. es 5.x中该问题已经被解决,es会记录已

C#TreeView节点选中后失去焦点时改变节点背景色 在使用TreeView控件时候,单击一个节点,当鼠标聚焦到别的地方的时候,之前点击的这个节点就看不清楚了 举例截图 单击后                                                                                          聚焦离开后 问题解决后: 单击后: 鼠标离开后 参考:http://www.cnblogs.com/shuang121/archive/201

结论: 这种情况下复制节点(即从节点)无法提升为主节点,复制节点会一直尝试和主节点建立连接,直接成功.主节点恢复后,复制节点仍然保持为复制节点,并不会成为主节点. 复制节点无法提升为主节点的原因是复制节点未发起成为主节点的选举. 复制节点日志: 14304:S 26 Mar 2019 15:42:01.158 * Connecting to MASTER 10.49.126.98:4076 14304:S 26 Mar 2019 15:42:01.158 * MASTER <-> REPLIC

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,

环境: kafka  0.10 spark  2.1.0 zookeeper  3.4.5-cdh5.14.0 公司阿里云测试机,十月一放假前,没有在继续消费,假期过后回来再使用spark streaming消费某个消费组下的kafka时报错如下: As I regularly kill the servers running Kafka and the producers feeding it (yes, just for fun), things sometimes go a bit cra

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送 候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了.如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了. 候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息 候选者:一般我们的线上环境都是集

1.定义 精确一次消费(Exactly-once) 是指消息一定会被处理且只会被处理一次.不多不少就一次处理. 如果达不到精确一次消费,可能会达到另外两种情况: 至少一次消费(at least once),主要是保证数据不会丢失,但有可能存在数据重复问题. 最多一次消费 (at most once),主要是保证数据不会重复,但有可能存在数据丢失问题. 如果同时解决了数据丢失和数据重复的问题,那么就实现了精确一次消费的语义了. 2. 问题如何产生 数据何时会丢失: 比如实时计算任务进行计算,到数据