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

我们知道Kafka支持Consumer Group的功能,但是最近在应用Consumer Group时发现了一个Topic 的Partition不能100%覆盖的问题. 程序部署后,发现Kafka在pdb组的consumer消费topic时存在问题,consumer无法完全覆盖Topic的各个partition.如下图: 无论我在开启多少个consumer实例,最高覆盖只能达到66%. 进一步跟踪发现,pdb组的consumer覆盖到partition1和partion2. 在kafka的主消费

Kafka 单节点多Kafka Broker集群 接前一篇文章,今天搭建一下单节点多Kafka Broker集群环境. 配置与启动服务 由于是在一个节点上启动多个 Kafka Broker实例,所以我们需要使用不同的端口来实现. $ cp config/server.properties config/server-1.properties $ cp config/server.properties config/server-2.properties 修改 config/server-1.pr

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 创建kafka topic 查看所有topic列表 查看指定topic信息 控制台向topic生产数据 控制台消费topic的数据 查看topic某分区偏移量最大(小)值 增加topic分区数 删除topic,慎用,只会删除zookeeper中的元数据,消息文件须手动删除 创建kafka topic bin/kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181 --create --topic

修改分区个数: ./kafka-topics./kafka/<id_of_kafka> --alter --partitions 10 --topic test_topic 上面命令将test_topic对应的分区数目调整为10个,127.0.0.1是zookeeper的地址,2181是zookeeper端口. 删除topic ./kafka-topics./kafka/<id_of_kafka> --delete --topic test_topic 上面命令将主题test_to

kafka架构,消息存储和生成消费模型,Kafka与其他队列对比,零拷贝,Kafka基本介绍 一.初识kafka 1.1SparkStreaming+Kafka好处: 1.2Kafka的架构: 二.kafka的消息存储和生成消费模型 三.kafka特点 四.kafka与其他消息队列对比 五.零拷贝 六.kafka概念 kafka思维导图下载地址 一.初识kafka kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多

消费者要从头开始消费某个topic的全量数据,需要满足2个条件(spring-kafka): (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest: 对应的spring-kafka消费者客户端配置参数为: <!-- 指定消费组名 --> <entry key="group.id" value="fg11"/&g

依据Partition和Consumer的Rebalance策略,找到Kafka.Client Rebalance代码块,还原本地环境,跟踪调试,发现自定义Consumer Group 的Consumer并没有分配到PartionID,如下图. 据此,基本就可以定位到不同组Consumer无法覆盖Partition的问题根源了. 仔细阅读Rebalance代码,发现Kafka.Client 在获取consumer时,并没有根据Group做筛选,获取到的是所有组的Consumer,如下图 (此处只

一  Kafka HA设计解析 1.1 为何需要Replication 在Kafka在0.8以前的版本中,是没有Replication的,一旦某一个Broker宕机,则其上所有的Partition数据都不可被消费,这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖.同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中. 如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送message.send.max.retries(默认值为3)次后抛出Exc

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/112956 版权归PUMA项目组所有,转载请声明,多谢. kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过,kafka作为消息总线,在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色,本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题(比如:https://yq.aliyun.com/articles/62832?spm=5176.100239.blogcont25379.8.KMUH1L),国内某云使用RocketMQ,性能对比唱衰k

摘要 在这篇文章中,我将从消息在Kafka中的物理存储方式讲起,介绍分区-日志段-日志的各个层次. 然后我将接着上一篇文章的内容,把消费者的内容展开讲一讲,区分消费者与消费者组,以及这么设计有什么用. 根据消费者的消费可能引发的问题,我将介绍Kafka中的位移主题,以及消费者要怎么提交位移到这个位移主题中. 最后,我将聊一聊消费者Rebalance的原因,以及不足之处. 1. log 在上一篇文章中,我们提到了"partition"的概念. 我们那个时候所表达的意思是,消息的生产跟消费

下载与安装 从 http://www.apache.org/dist/kafka/ 下载最新版本的 kafka,这里使用的是 kafka_2.12-0.10.2.1.tgz $ tar zxvf kafka_2.12-0.10.2.1.tgz $ cd kafka_2.12-0.10.2.1 运行 启动 zookeeper 服务 $ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 启动 kafka Broker 服务 $ bin

昨天发现开发环境的3台kafka无法消费,所以今日kafka的容器执行如下语句 bash-4.4# ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.0.170:2181 --topic nova2_plantree_topicTopic:nova2_plantree_topic PartitionCount:3 ReplicationFactor:3 Configs:Topic: nova2_plantree_topic Partition: 0

下载kafka,http://kafka.apache.org/downloads kafka下面的文件结构如下: 进入bin目录,启动kafka之前要先启动zookeeper ./zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties   启动zookeeper 显示绑定了2181端口,我们来查看一下 zookeeper启动成功 接下来启动kafka ./kafka-server-start.sh ../config/server.pr

一.单节点 1.上传Kafka安装包到Linux系统[当前为Centos7]. 2.解压,配置conf/server.property. 2.1配置broker.id 2.2配置log.dirs 2.3配置zookeeper.connect 3.启动Zookeeper集群 备注:zookeeper集群启动时,先启动的节点因节点启动过少而出现not running这种情况,是正常的,把所有节点都启动之后这个情况就会消失! 3.启动Kafka服务 执行:./kafka-server-start.sh

1.kafka官网:http://kafka.apache.org/downloads jdk:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 参考书籍:Apache kafka实战 下载安装如下所示: 我下载的是kafka_2.11-2.1.0 然后点击如下进行下载即可: 下载jdk,根据自己的需求下载所需的jdk版本,64位还是32位的.我下载的32位的jdk-8u191

Topic在逻辑上可以被认为是一个queue队列,每条消息都必须指定它的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

今天我司线上kafka消息代理出现错误日志,异常rebalance,而且平均间隔2到3分钟就会rebalance一次,分析日志发现比较严重.错误日志如下 08-09 11:01:11 131 pool-7-thread-3 ERROR [] - commit failed org.apache.kafka.clients.consumer.CommitFailedException: Commit cannot be completed since the group has already r

前段时间在Kafka QQ群中有人问及此事——关于Java consumer如何动态修改topic订阅的问题.仔细一想才发现这的确是个好问题,因为如果简单地在另一个线程中直接持有consumer实例然后调用subscribe进行修改,consumer端必然会抛出异常ConcurrentModificationException:KafkaConsumer is not safe for multi-threaded access 和KafkaProducer不同的是,KafkaConsumer不

1.建立生产者发送数据 (1)配置zookeeper属性信息props (2)通过 new KafkaProducer[KeyType,ValueType](props) 建立producer (3)通过 new ProducerRecord[KeyType,ValueType](topic,key,value) 封装消息message (4)通过 producer.send(message) 发送消息 package SparkDemo import java.util import org.