概念 运维 配置 监控 生产者与消费者 流处理 分区partition 一定条件下,分区数越多,吞吐量越高.分区也是保证消息被顺序消费的基础,kafka只能保证一个分区内消息的有序性 副本 每个分区有一至多个副本(Replica),分区的副本分布在集群的不同代理上,提高可用性.分区的每个副本在存储上对应与日志对象log对应 AR 每个分区的多个部分之间称为AR(assigned replicas),包含至多一份leader副本和多个follower副本 ISR kafka在zookeeper中动

前言 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由

Kafka吞吐量测试案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 领英公司参考连接:https://www.slideshare.net/JiangjieQin/producer-performance-tuning-for-apache-kafka-63147600?qid=84026ff8-243f-49a7-a4d0-69976cf317b7&v=&b=&from_search=9(温馨提示,需要VPN哟-). 一.kafka-producer-pe

一.测试目的 本次性能测试在正式环境下单台服务器上Kafka处理MQ消息能力进行压力测试.测试包括对Kafka写入MQ消息和消费MQ消息进行压力测试,根据10w.100w和1000w级别的消息处理结果,评估Kafka的处理性能是否满足项目需求.(该项目期望Kafka能够处理上亿级别的MQ消息) 二.测试范围及方法 2.1 测试范围概述 测试使用Kafka自带的测试脚本,通过命令对Kafka发起写入MQ消息和Kafka消费MQ消息的请求.模拟不同数量级的MQ消息写入和MQ消息消费场景,根据Kafk

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re

使用python3第三方工具,实现kafka消费 # -*- coding: utf-8 -*- import uuid import json from kafka import KafkaConsumer from xxxxxx import MessageToDict from xxx import ObjectInfo import sys import codecs sys.stdout = codecs.getwriter("utf-8")(sys.stdout.detac

前置资料  kafka kafka消费中的问题及解决方法: 情况1: 问题:脚本读取kafka 数据,写入到数据库,有时候出现MySQL server has gone away,导致脚本死掉.再次启动,这过程中的kafka数据丢失. 原因:MySQL server has gone away 出现可能是连接超时,可能超过每秒请求上限-这些异常是小概率事件,难以避免.git kafka 的demo脚本是实时监听的脚本, 简单明了,没有再去针对kafka偏移量研究:但是一旦断掉, 过程中的kafk

本节内容:    1. etcd介绍与使用    2. ElastcSearch介绍与使用 1. etcd介绍与使用    概念:高可用的分布式key-value存储,可以使用配置共享和服务发现    类似项目:zookeeper和consul    开发语言:Go    接口:提供restful的http接口,使用简单    实现算法:基于raft算法的强一致性.高可用的服务存储目录 2. etcd的应用场景    a. 服务发现和服务注册    b. 配置中心    c. 分布式存储   

使用kafka消费数据时报Producer错误,具体错误如下: kafka.producer.SyncProducer:103 Producer connection to xxx:9092 unsuccessfuljava.nio.channels.ClosedByInterruptException at java.nio.channels.spi.AbstractInterruptibleChannel.end(AbstractInterruptibleChannel.java:202)

转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳

Kafka消费分组,消息消费原理 同一个消费组里的消费者不能消费同一个分区,不同消费组的消费组可以消费同一个分区 Kafka分区分配策略 在 Kafka 内部存在两种默认的分区分配策略:Range 和 RoundRobin.当以下事件发生时,Kafka 将会进行一次分区分配: 同一个 Consumer Group 内新增消费者 消费者离开当前所属的Consumer Group,包括shuts down 或 crashes 订阅的主题新增分区 将分区的所有权从一个消费者移到另一个消费者称为重新平衡

kafka消费失败 搞半天是路径错误,但是不会报错 改为 job 就对了

1.卡夫卡负载测试 在这个Apache Kafka教程中,我们将了解如何使用Apache JMeter,如何在Apache Kafka上执行Kafka负载测试.此外,这个Kafka负载测试教程教我们如何配置生产者和消费者,这意味着使用JMeter 开发Apache Kafka Consumer和Kafka Producer.最后,我们将看到在Jmeter中构建Kafka负载测试场景.然而,在Kafka负载测试之前,让我们学习Kafka的简要介绍,以便更好地理解其他工作. 使用JMeter进行Ap

1.卡夫卡负载测试 在这个Apache Kafka教程中,我们将了解如何使用Apache JMeter,如何在Apache Kafka上执行Kafka负载测试.此外,这个Kafka负载测试教程教我们如何配置生产者和消费者,这意味着使用JMeter 开发Apache Kafka Consumer和Kafka Producer.最后,我们将看到在Jmeter中构建Kafka负载测试场景.然而,在Kafka负载测试之前,让我们学习Kafka的简要介绍,以便更好地理解其他工作. 使用JMeter进行Ap

摘要:Kafka中的位移是个极其重要的概念,因为数据一致性.准确性是一个很重要的语义,我们都不希望消息重复消费或者丢失.而位移就是控制消费进度的大佬.本文就详细聊聊kafka消费位移的那些事,包括: 概念剖析 kafka的两种位移 关于位移(Offset),其实在kafka的世界里有两种位移: 分区位移:生产者向分区写入消息,每条消息在分区中的位置信息由一个叫offset的数据来表征.假设一个生产者向一个空分区写入了 10 条消息,那么这 10 条消息的位移依次是 0.1.-.9: 消费位移:消

Elasticsearch使用 详细使用请看我写的Go操作Elasticsearch专篇 https://www.cnblogs.com/you-men/p/13391265.html example1 package main import ( "context" "fmt" "github.com/olivere/elastic/v7" ) var eshost = "http://192.168.43.176:9200"

1.概述 最近有同学咨询Kafka的消费和心跳机制,今天笔者将通过这篇博客来逐一介绍这些内容. 2.内容 2.1 Kafka消费 首先,我们来看看消费.Kafka提供了非常简单的消费API,使用者只需初始化Kafka的Broker Server地址,然后实例化KafkaConsumer类即可拿到Topic中的数据.一个简单的Kafka消费实例代码如下所示: public class JConsumerSubscribe extends Thread { public static void ma

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线

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

单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由策略,所以消息会均匀的发往三个分区. 先来谈谈最简单的单线程消费,如下图所示: 由于数据散列在三个不同分区,所以单个线程需要遍历三个分区将数据拉取下来. 单线程消费的示例代码: 这段代码大家在官网也可以找到:将数据取出放到一个内存缓冲中最后写入数据库的过程. 先不讨论其中的 offset 的提交方式. 通过消费日志可以看出: 取出的 100 条数据确实是