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

什么是幂等 幂等本来是数学上的概念,它的定义是这样的: 如果一个函数 f(x) 满足:f(f(x)) = f(x),则函数 f(x) 满足幂等性. 在计算机领域用来描述一个操作.方法或者服务.一个幂等操作的特点是,其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同. 场景 将林志玲账户的余额加 100 元 方法一:利用数据库的唯一约束实现幂等 我们在数据库中建一张转账流水表,这个表有三个字段:转账单 ID.账户 ID 和变更金额,然后给转账单 ID 和账户 ID 这两个字段联合起来创建一个唯一约束

] WARN org.apache.kafka.common.utils.AppInfoParser- Error registering AppInfo mbean javax.management.InstanceAlreadyExistsException: kafka.consumer:type=app-info,id=consumer- at com.sun.jmx.mbeanserver.Repository.addMBean(Repository.java:) at com.sun

hadoop-client依赖很乱 调试很多次cdh版本好多jar没有 用hadoop2.7.3可以 自定义输出流的池子进行流管理 public void writeLog2HDFS(String path, byte[] log) { try { //得到我们的装饰流 FSDataOutputStream out = HDFSOutputStreamPool.getInstance().takeOutputStream(path); out.write(log); out.write("\r\

一.初始化数据库11张quartz表:qrtz_*   先从官网下载好quartz2.3.0包:http://www.quartz-scheduler.org/downloads/ 解压后进入目录:quartz-2.3.0-SNAPSHOT\src\org\quartz\impl\jdbcjobstore 得到22种数据库的11张qrtz_*表的初始化SQL,这里列举几个经典的数据库文件:tables_oracle.sql.tables_mysql_innodb.sql.tables_sqlSe

应用从Kafka中读取数据需要使用KafkaConsumer订阅主题,然后接收这些主题的消息.在我们深入这些API之前,先来看下几个比较重要的概念. Kafka消费者相关的概念 消费者与消费组 假设这么个场景:我们从Kafka中读取消息,并且进行检查,最后产生结果数据.我们可以创建一个消费者实例去做这件事情,但如果生产者写入消息的速度比消费者读取的速度快怎么办呢?这样随着时间增长,消息堆积越来越严重.对于这种场景,我们需要增加多个消费者来进行水平扩展. Kafka消费者是消费组的一部分,当多个消

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障,consumer 恢复后,需要从故 障前的位置的继续消费,所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset,以便故障恢 复后继续消费. Kafka 0.9 版本之前,consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中,从 0.9 版本开始, consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中,该 topic 为__consumer_offsets. 2.自定义存

一.消费者相关概念 1.1 消费组&消费者 消费者: 消费者从订阅的主题消费消息,消费消息的偏移量保存在Kafka的名字是__consumer_offsets的主题中 消费者还可以将⾃⼰的偏移量存储到Zookeeper,需要设置offset.storage=zookeeper 推荐使⽤Kafka存储消费者的偏移量.因为Zookeeper不适合⾼并发. 消费组: 多个从同⼀个主题消费的消费者可以加⼊到⼀个消费组中 消费组中的消费者共享group_id.配置方法:configs.put("g

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 | |

大家好,我是树哥. 消息队列可谓是高并发下的必备中间件了,而 Kafka 作为其中的佼佼者,经常被我们使用到各种各样的场景下.随着 Kafka 而来得,还有三个问题:消息丢失.消息重复.消息顺序.今天,树哥带大家聊聊消息丢失的问题. 可靠性级别 回到标题提出的问题:我们是否真的能保证 Kafka 消息不丢失? 答案是:我们无法保证 Kafka 消息不丢失,只能保证某种程度下,消息不丢失. 这里所说的某些情况,从严重程度依次为:Kafka 宕机.服务器宕机.机房地震.城市毁灭.地球毁灭.不要觉得树

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

大家好,我是冰河~~ 估计节前前祭拜服务器不灵了,年后服务器总是或多或少的出现点问题.不知是人的问题,还是风水问题.昨天下班时,跟运维小伙伴交代了好几遍:如果使用Docker安装Kafka集群的话,也需要把Kafka集群的服务器硬盘分配的大一些,公司业务量很大,很多服务的通信.数据的流转.日志采集的传输等,都是通过Kafka消息总线进行的. 没想到今天早上一到公司,刚刚做到工位上,打开我的电脑,邮件里瞬间收到大量服务器告警信息,紧接着看到监控大屏上显示,内网几台测试服务器挂了.此时,我的表情是这

消费者客户端轮询的3个步骤:发送拉取请求,客户端轮询,获取拉取结果 . 消费者在发送拉取请求之前,必须首先满足下面的两个条件.- 确保消费者已经连接协调者, 即找到服务端中管理这个消费者的协调者节点 .- 确保消费者已经分配到分区, 即获取到协调者节点分配给消费者的分区信息 . 消费者客户端除了从协调者节点获取到分区,还会发送心跳请求.提交偏移量给协调者节点 . 其中,提交偏移量主要和消息的处理有关,协调者只是作为偏移量的存储介质. 而消费者发送心跳请求给协调者,则有可能归现各种各样的问题,如下

Kafka消费者 从Kafka中读取数据 最近有需求要从kafak上消费读取实时数据,并将数据中的key输出到文件中,用于发布端的原始点进行比对,以此来确定是否传输过程中有遗漏数据. 不废话,直接上代码,公司架构设计 kafak 上有多个TOPIC,此代码每次需要指定一个TOPIC,一个TOPIC有3个分区Partition,所以消费的时候用多线程, 读取数据过程中直接过滤重复的key点,因为原始推送点有20W的量(可能发生在一秒或者几秒).当时我直接用的HASHMAP来过滤. 1.Consum

Kafka实际使用过程中遇到的一些问题及解决方法: 1.关于Kafka的分区: 开始使用Kafka的时候,没有分区的概念,以为类似于传统的MQ中间件一样,就直接从程序中获取Kafka中的数据. 后来程序搭建了多套,发现永远只有一个消费者(消费者应用部署在多个tomcat上)会从Kafka中获取数据进行处理,后来才知道有分区这么一个概念. 具体不说了,网上有很多资料,总的概括:Kafka的分区,相当于把一个Topic再细分成了多个通道,一个消费者应用可以从一个分区或多个分区中获取数据. 有4个分区

首先还是Spring碰到dubbo的标签之后,会使用parseCustomElement解析dubbo标签,使用的解析器是dubbo的DubboBeanDefinitionParser,解析完成之后返回BeanDefinition给Spring管理. 服务消费者端对应的是ReferenceBean,实现了ApplicationContextAware接口,Spring会在Bean的实例化那一步回调setApplicationContext方法.也实现了InitializingBean接口,接着会

CPU 利用率高的排查方法 看看该机器的连接数是不是比其他机器多,监听的端口数:netstat -anlp | wc -l Kafka-0.8的停止和启动 启动: cd /usr/local/kafka-0.8.0-release/ && nohup ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & 停止: ps ax | grep -i 'kafka.Kafka' | grep -v grep | awk '{print

=========================================================================================== 环境: linux上的tomcat中部署了一个web服务, 时好时坏,经常上午启动,下午就无法访问. 总是莫名其妙的宕机. =========================================================================================== 解决步骤

如果你发现你的一个消费者客户端A已经启动了,但是就是不消费消息,此时你应该检查一下该消费者所在的组中(ConsumerGroup)是否还有其他的消费者,topic的分区可能被组中其他的消费者线程抢走(负载均衡机制),从而导致消费者客户端A连一个分区都没有得到,自然消费不到消息.

kafka消费者的Consume()方法会阻塞: 当Consume()方法返回err时,不确定继续消费有没有问题:保险起见,退出进程,然后重新初始化. 当Consume()方法返回nil是,是可以继续消费的,亲测有效. 需要注意的点写在了注释里: //StartKafkaConsumer 启动kafka消费者 func StartKafkaConsumer(ctx context.Context) { //defer utils.ForPanic() //当消费者出现问题的时候,通过panic退