仅个人实践所得,若是有误,欢迎指出. 一.场景 kafka集群中某一节点(N-10)的CPU利用率大于整个集群的平均水平,且达到报警值.使用top命令后台查看时发现是kafka服务导致CPU利用率高.在kafka界面查看topic,显示timeout ,使用以下命令查看集群中的topic发现consumer_offsets中有consumer_offsets-5分区的ISR仅剩一个,缺失两个. 二.分析 1)分析后台kafka日志,没有报错或者警告,INFO消息显示kafka不停的在deleti

问题描述:kafka单台机器做集群操作是没有问题的,如果分布多台机器并且partitions或者备份的个数大于1都会报kafka.common.KafkaException: Should not set log end offset on partition 这个错误,如果使用kafka默认的日志等级,过不了几分钟错误日志就会把磁盘刷满,导致服务器down掉. 这个问题困扰了我几天,怎么搞都不行,开始以为是版本问题,升级到最新版本问题还是存在,后来在官方FQA中找到了一段描述,原文如下: Wh

假如Kafka集群中一个broker宕机无法恢复, 应该如何处理? 今天面试时遇到这个问题, 网上资料说添加新的broker, 是不会自动同步旧数据的. 笨办法 环境介绍 三个broker的集群, zk,kafka装在一起 | broker | IP | broker.id | |---------|---------------|-----------| | broker1 | 172.18.12.211 | 211 | | broker2 | 172.18.12.212 | 212 | |

[root@kafkazk1 ~]# wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.12/zookeeper-3.4.12.tar.gz [root@kafkazk1 ~]# java -versionjava version "1.8.0_131"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)Java HotSpot(TM) 64-Bit Serve

集群中的分布式发布订阅 如何向一个不知道在哪个节点上运行的actor发送消息呢? 如何向集群中的所有actor发送感兴趣的主题的消息? 这种模式提供了一个中介actor,akka.cluster.pubsub.DistributedPubSubMediator,它管理actor引用的注册,复制所有集群节点或者特定角色节点的对等actor的条目. DistributedPubSubMediator actor应该在所有的节点上或者特定角色的节点上启动.中介可以由DistributedPubSub扩

kafka集群并测试其高可用性 介绍 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案.Kafka的目的是通过Hado

Hadoop工作节点扩展硬盘空间 接到老板任务,Hadoop集群中硬盘空间不够用,要求加一台机器到Hadoop集群,并且每台机器在原有基础上加一块2T硬盘,老板给力啊,哈哈. 这些我把完成这项任务的步骤和我遇到的问题和解决方法总结一下,分享给大家. 1.    首先,介绍一下用到的基本命令和配置,如果本文的网友时间比较紧,可以直接跳过部分内容,直接看“2.   如何加载新硬盘”部分. (1)命令fdisk 语法: fdisk [-b sectorsize] device fdisk -l [-u

上次介绍了ES集群搭建的方法,希望能帮助大家,这儿我再接着介绍kafka集群,接着上次搭建的效果. 首先我们来简单了解下什么是kafka和zookeeper? Apache kafka 是一个分布式的基于push-subscribe的消息系统,它具备快速.可扩展.可持久化的特点.它现在是Apache旗下的一个开源系统,作为hadoop生态系统的一部分,被各种商业公司广泛应用.它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm

业务系统中,通常会遇到这些场景:A系统向B系统主动推送一个处理请求:A系统向B系统发送一个业务处理请求,因为某些原因(断电.宕机..),B业务系统挂机了,A系统发起的请求处理失败:前端应用并发量过大,部分请求丢失或后端业务系统卡死....这个时候,消息中间件就派上用场了--提升系统稳定性.可用性.可扩展性. 一.消息中间件 消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术.消息队列可驻留在内存或磁盘上,队列存储消息直到它们被应用程序读走.通过消息队列,应用程序可独立地执行--它们不需要知道彼此的位置

参考:  kafka中文文档   快速搭建kafka+zookeeper高可用集群   kafka+zookeeper集群搭建 kafka+zookeeper集群部署 kafka集群部署   kafka体系架构讲解 kafka工作原理 一. 环境准备 关闭selinux,关闭防火墙 kafka 版本:  kafka_2.11-2.1.0 zookpeeper版本: 3.4.12 jdk: 1.8 ip 角色 系统 172.10.10.226 zookeeper+kafka redhat7.3 1

Deploy services to a swarm在集群中部署服务 集群服务使用声明式模型,这意味着你需要定义服务的所需状态,并依赖Docker来维护该状态.该状态包括以下信息(但不限于): 应该运行服务容器的镜像名称和标记有多少容器参与服务是否有任何端口暴露给集群之外的客户端当Docker启动时,服务是否应该自动启动重启服务时发生的特定行为(例如是否使用滚动重启)服务可以运行的节点的特征(例如资源约束和位置首选项)有关群模式的概述,请参见 Swarm mode key concepts.有关

前言 环境困境: 1.开发人员无法登陆服务器 2.各系统都有日志,日志数据分散难以查找 3.日志数据量大,查询忙,不能实时 环境要求: 1.日志需要标准化   集群流程图:   角色:   软件: 以上软件都可以从官网下载:https://www.elastic.co/downloads或使用我共享网盘下载 ( 链接: https://pan.baidu.com/s/1hsw56tA 密码: w6ey )   部署步骤: 1.ES集群安装配置 2.rsyslog客户端配置 3.Kafka(zoo

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

MetaMQ集群一个节点的安装和配置示意图[1]:下载metaMQ的安装包

指標要點: Cluster status: 如果集群狀態為黃色,則至少有一個副本分片未分配或丟失. 搜索結果仍將完成,但如果更多的分片消失,您可能會丟失數據. 紅色的群集狀態表示至少有一個主分片丟失,並且您缺少數據,這意味著搜索將返回部分結果. 您也將被阻止索引到該分片. Consider setting up an alert to trigger if status has been yellow for more than 5 min or if the status has been r

集群中现有的计算能力不足,须要另外加入新的节点时,使用例如以下方法就能动态添加新的节点: 1.在新的节点上安装hadoop程序,一定要控制好版本号,能够从集群上其它机器cp一份改动也行 2.把namenode的相关配置文件拷贝到该节点 3.改动masters和slavers文件,添加节点 4.设置ssh免password登录该节点 5.单独启动该节点上的datanode和tasktracker守护进程.启动命令例如以下: hadoop -daemon.sh start datanode\task

Redis Cluster 集群中涉及到了数据分布问题,因为 redis cluster 是多 master 的结构,每个 master 都是可以提供存储服务的,这就会涉及到数据分布的问题,在新的 redis 版本中采用的是虚拟槽分区技术来解决数据分布的问题,关于什么是虚拟槽分区技术我们后面会详细的介绍.在集群中除了虚拟槽分区技术之外,还有几种数据分布的算法,比如哈希算法,一致性哈希算法,这篇文章我们就来一起聊一聊这几种数据分布算法. 因为是集群,所以我们需要一个大前提,在这篇文章中假设 red

1.数据组织: partition:Kafka的topic可以划分成一个或多个partition,每个partition存储着这个topic的一部分数据. partition副本:若一个topic的副本数为3,那么每个partition就会存储有3个相同的副本.其中每个broker存储一个或多个partition. leader:每个partition有多个副本,其中有且仅有一个作为Leader,Leader是当前负责数据的读写的partition. follower:Follower跟随Lea

先决条件 为确保您有一个准备就绪的 Kubernetes 集群Rook,您可以按照这些说明进行操作. 为了配置 Ceph 存储集群,至少需要以下本地存储选项之一: 原始设备(无分区或格式化文件系统) 这需要lvm2在主机上安装.为了避免这种依赖性,您可以在磁盘上创建一个完整的磁盘分区(见下文) 原始分区(无格式化的文件系统) block模式下存储类可用的持久卷 部署 Rook Operator $ git clone --single-branch --branch release-1.7 ht

1.对于分布式Redis主从集群来说,什么是脑裂? 所谓的脑裂,就是指在主从集群中,同时有两个主节点,它们都能接收写请求.而脑裂最直接的影响,就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据,结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据.而且,严重的话,脑裂会进一步导致数据丢失. 2.为什么会发生脑裂? 2.1 网络问题:导致Redis Master节点跟Redis Slave节点和Sentinel集群处于不同的网络分区,此时因为Sentinel集群无法感知到master的存在,所以将Slave节点提

官方文档地址:https://rook.io/docs/rook/v1.8/quickstart.html Kubernetes 最小版本号 Kubernetes 最小版本号:Kubernetes v1.16 前提 Kubernetes 集群各节点主机安装 lvm2 软件:yum -y install lvm2 Kubernetes 集群各节点主机内核版本不低于4.17 Kubernetes 集群有至少 3 个工作节点(master和worker),且每个工作节点都有一块初系统盘以外的 未格式化