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

内存持续增加的释放解决办法 最近修改一个用到MKMapView的项目,内存一直占用过多,每次拖拽地图时还会增加占用,且一直无法释放. 经过两天的排查,最后锁定是创建的self.map对象在加载地图的时候,不断申请内存,但在View的生命期内不会释放. 查阅资料了解到removeFromSuperview可以释放内存,但remove的话地图会从父View上消失. 最后解决办法是在- (void)mapView:(MKMapView *)mapView regionDidChangeAnimated

一.现象 服务部署后内存总体呈上升趋势 二.排查过程 通过go tool pprof收集了三天内存数据 2月11号数据: 2月14号数据: 2月15号数据: 可以看到newPartitionProducer持续增长,可定位到是kafka的问题.而newPartitionProducer是分区生产者,因此查看分区相关的数据. 最近增加的topic:ai_face_process_topic,这个是AI换脸的,每生成一个视频都要通过Kafka中转消息到视频处理服务器. 查阅数据库看视频生成记录.20

最近做的一个项目,里面有这样一个需求,在一个页面,用一个UIImageView不停的刷新显示图片,图片可能会重复显示:图片是从服务器下载下来的data流,data转UIimage系统的方法: UIImage *image = [UIImage imageWithData:data]; 这个方法并不好,用过 SDWebImage 的都知道为什么不好,既然图片是服务器下载,而且图片可以重复,那就用 SDWebImage 做缓存,下次请求可以用图片唯一标示先从本地拿,如果有,就不用再请求,直接返回就行

自己解决的 三.    修改Run Configurations (此方法可行) 在代码上右键,依次点击“Run As ”-> “Run Configurations ”,在Arguments 参数中的“VM arguments: ”中填入如下值即可. -Xms256m -Xmx1024m -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m 网上攻略 一.    尝试修改Eclipse.ini 文件 (此方法不行) 找到eclipse 目录下的eclipse.ini

基本上每个成熟的框架或者工具都有一套内存管理机制 BufferPool 是Kafka  用来管理内存的工具类         BufferPool内存管理包含2个部分,已用空间+可用空间(未申请空间+已申请未使用空间) 的总和代表BufferPool的总量,用totalMemory表示(由buffer.memory配置): 可使用的空间,它又包括两个部分:上半部分代表未申请未使用的部分,用availableMemory表示:下半部分代表已经申请但没有使用的部分,用一个ByteBuffer队列(D

我们可以使用 bin/kafka-topics.sh 命令对 Kafka 增加 Kafka 的分区数据,但是 Kafka 不支持减少分区数. Kafka 分区数据不支持减少是由很多原因的,比如减少的分区其数据放到哪里去?是删除,还是保留?删除的话,那么这些没消费的消息不就丢了.如果保留这些消息如何放到其他分区里面?追加到其他分区后面的话那么就破坏了 Kafka 单个分区的有序性.如果要保证删除分区数据插入到其他分区保证有序性,那么实现起来逻辑就会非常复杂.

首先看这篇随笔 地址: Myeclipse/STS 首次在本地部署配置一个Spring MVC 项目 (十二) [http://www.cnblogs.com/editor/p/3915239.html] 这步是每新建个工作空间都应该配置的步骤,这步配置好,把项目源码导进去,空间构建,代码没异常错误,运行编译服务器 (如:Tomcat) 成功后,再做下面的配置; 工具环境优化配置 我们在开发一个差不多大的系统,差不多项目在70.80M以上,也可能是一些小项目,Myeclipse 刚运行的时候,看

服务端或者数据库更改导致客户端更改,最合理的处理方法是客户端时刻检测版本号(可以通过实时检测版本号),如果实时刷新数据库的数据开销比较大,尤其是有图片元素时. 采用unity www类下载时,虽然结束够disposed掉,但是数据仍旧在内存中,导致内存不断增加.如果万不得已不能采用版本号检测 的方法,则在dispose后添加Resources.UnloadUnusedAssets();进行资源的卸载.

问题1 多人共享开发服务器(windows系统),我们小组有个程序,定时检测mongodb,redis,mysql连接是否正常,程序启动一段时间后,服务器管理人员找到我们说,我们的某个pid的程序把TCP连接占满了,很多功能都不可使用,第一次调查发现未关闭连接,然后修改了,修改之后还是会出现TCP连接被全部耗尽的情况. 调查 复现问题 启动上述问题程序,找到其对应的java的pid,查看其建立的线程数 netstat -ano | findstr " | find /v /c "&qu

-- in class definition [DllImport("KERNEL32.DLL", EntryPoint = "SetProcessWorkingSetSize", SetLastError = true, CallingConvention = CallingConvention.StdCall)]        internal static extern bool SetProcessWorkingSetSize(IntPtr pProcess

我在本地用Jackson可以复现这个问题了. import java.io.IOException; import java.util.Map; import java.util.Random; import com.fasterxml.jackson.core.JsonFactory; import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

某台式机Ubuntu内存共3G,但free的内存只有200M,无法满足scala的jvm需求. 注意用top命令查看才能看到真正的free内存.下面是查看真正内存使用量的另一种命令. watch -n 1 cat /proc/meminfo 搜索发现有三种方法都可以达到释放内存的目的: watch -n 1 free -m or: free -m 上述这种方法只增加了几十M. sudo sysctl -w vm.drop_caches=3 上述这种方法,目的是释放kernel用在cache上面的

1.Kafka的客户端缓冲机制 首先,先得给大家明确一个事情,那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候,一定是有一个内存缓冲机制的. 也就是说,消息会先写入一个内存缓冲中,然后多条消息组成了一个Batch,才会一次网络通信吧把Batch发送过去. 2.内存缓冲造成的频繁GC问题 那么这种内存缓冲机制的本意,其实就是把多条消息组成一个Batch,一次网络请求就是一个Batch或者多个Batch. 这样每次网络请求都可以发送很多数据过去,避免了一条消息一次网络请求.从而提升了吞吐量,即单位时间

首先是,多磁盘的并发的问题.不管怎么说,虚拟机环境至少剥夺了单个kafka同时使用多个磁盘的优势.也就意味着,在同一个虚拟机,同一个topic,最好只有一partition:当然,不同topic之间partition如果同时生产-消费也会互相影响,但不一定会同时在高峰(同个topic一定).构建较大集群(在不同物理机)仍然能够保持并发优势.         其次,写优先和不稳定也是需要考虑问题.如果多个topic同时写入,或者其他虚拟机抢占资源,可能会导致消费缓慢.因此,监控就显得特别重要,对于

kafka是一个分布式的,可分区的,可备份的日志提交服务,它使用独特的设计实现了一个消息系统的功能. 由于最近项目升级,需要将spring的事件机制转变为消息机制,针对后期考虑,选择了kafka作为消息中间件. kafka的安装 这里为了快速搭建,选择用docker docker run -d -p 2181:2181 -p 9092:9092 -v /opt/kafka/server.properties:/opt/kafka_2.11-0.10.1.0/config/server.prope

目录 一. kafka简介二. Kafka架构方案三. Kafka安装四. Kafka Client API 4.1 Producers API 4.2 Consumers API 4.3 消息高可靠 At-Least-Once 4.4 消息高可靠Consumer 4.5 生产者.消费者总结五. Kafka运维 5.1 Broker故障切换 5.2 Broker动态扩容 5.2.1 增加分区 5.2.2 增加Broker Server 5.3 Kafka配置优化 5.4 数据清理 5.4.1 数

一.为什么需要消息系统 () 解耦 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求,是极其困难的.消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的.基于数据的接口层,两边的处理过程都要实现这一接口.这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. () 冗余 有些情况下,处理数据的过程会失败.除非数据被持久化,否则将造成丢失.消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除

本教程假定您是一只小白,没有Kafka 或ZooKeeper 方面的经验. Kafka脚本在Unix和Windows平台有所不同,在Windows平台,请使用 bin\windows\ 而不是bin/, 并将脚本扩展名改为.bat. 1.   Kafka概述 1.1.      消息队列 (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个

系统:Centos7 CDH版本:5.14.0 请自己提前安装好:mysql.jdk 并下载好相关依赖(每一台机器) yum -y install chkconfig python bind-utils psmisc libxslt zlib sqlite cyrus-sasl-plain cyrus-sasl-gssapi fuse portmap fuse-libs redhat-lsb 包下载: 由于是离线部署,因此需要预先下载好需要的文件. 需要准备的文件有: Cloudera Mana

Kafka API实战 注意版本问题这个,kafka-client要和kafka的版本一致 <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.13</artifactId> <version>2.7.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org