今天,我们将讨论Kafka Performance Tuning.在本文“Kafka性能调优”中,我们将描述在设置集群配置时需要注意的配置.此外,我们将讨论Tuning Kafka Producers,Tuning Kafka Consumers和Tuning Kafka Brokers.那么,让我们从Kafka Performance Tuning开始吧. Kafka性能调优 - Kafka优化的方法 2. Kafka Performance Tuning是什么? 在我们讨论Kafka性能调优

Producer 于 config/producer.properties 配置文件中的项 # 序列化数据压缩方式 [none/gzip/snappy/lz4/zstd] compression.type = snappy # default=none # 内存队列缓冲区总大小 buffer.memory = 67108864 # default=32M # 数据块/批次 单个大小 batch.size = 32768 # default=16K # 数据块/批次 过期毫秒 linger.ms

Kafka-副本-分区设置-性能调优 SparkKafkaDemo - Executors kafka replication 负载均衡_百度搜索 Kafka 高性能吞吐揭秘 - 友盟博客 - SegmentFault Kafka集群partitions/replicas默认分配解析 - CSDN博客 kafka源码分析之kafka的consumer的负载均衡管理 - 综合编程类其他综合 - 红黑联盟 Kafka深度解析 - CSDN博客 揭秘Kafka高性能架构之道 - Kafka设计解析(六

序言Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案.其实现原理,其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster,即普通的消息生产和消费.用户只要通过简单的consumer配置和producer配置,然后启动Mirror,就可以实现准实时的数据同步. 1. Kafka MirrorMaker基本特性Kafka Mirror的基本特性有: 在Target Cluster没有对应的Topic的时候,Kafka Mir

内存问题 本篇文章介绍Kafka处理大文件出现内存溢出 java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory,主要内容包括基础应用.实用技巧.原理机制等方面,希望对大家有所帮助. bin目录下的kafka-run-class.sh中须要配置的参数 kafka是由scala和java编写的.因此须要调一些jvm的参数.java的内存分为堆内内存和堆外内存. JVM参数系列 -Xms2048m, -Xmx2048m,设置的是堆内内存. -Xms是初始可用的

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610644333184173190&wfr=spider&for=pc DataPipeline |ApacheKafka实战作者胡夕:Apache Kafka监控与调优 DataPipeline 18-09-0412:13 胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言 虽然目前Apache

Spark Streaming性能调优详解 Spark  2015-04-28 7:43:05  7896℃  0评论 分享到微博   下载为PDF 2014 Spark亚太峰会会议资料下载.<Hadoop从入门到上手企业开发视频下载[70集]>.<炼数成金-Spark大数据平台视频百度网盘免费下载>.<Spark 1.X 大数据平台V2百度网盘下载[完整版]>.<深入浅出Hive视频教程百度网盘免费下载> 转发微博有机会获取<Spark大数据分析实战

原文链接:Spark Streaming性能调优详解 Spark Streaming提供了高效便捷的流式处理模式,但是在有些场景下,使用默认的配置达不到最优,甚至无法实时处理来自外部的数据,这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改.由于现实中场景和数据量不一样,所以我们无法设置一些通用的配置(要不然Spark Streaming开发者就不会弄那么多参数,直接写死不得了),我们需要根据数据量,场景的不同设置不一样的配置,这里只是给出建议,这些调优不一定试用于你的程序,一个好的配置是需要慢慢地尝试

本章重点 学习普通的性能调优技巧 怎么优化生产者和消费者 调优实例 简介 ActiveMQ 的性能高度依赖于多种不同的因素,包括:网络代理拓扑架构,传输层,底层网络的服务质量和速度,硬件,操作系统和 Java 虚拟机. 但是,你可以使用一些优化技术来提升 ActiveMQ 的性能,且不论其所处环境.你的应用也许需要保证可靠分发,那么高可靠性,非持久化的消息就会有较高的性能.也就是说,你可以使用嵌套代理来降低路径序列化的花销.并且,一系列的调优参数可以使用.本章我们将讲解标准的架构微调,调优诀窍以

Tomcat性能调优: 找到Tomcat根目录下的conf目录,修改server.xml文件的内容.对于这部分的调优,我所了解到的就是无非设置一下Tomcat服务器的最大并发数和Tomcat初始化时创建的线程数的设置,当然还有其他一些性能调优的设置,下图是我根据我机子的性能设置的一些参数值,给各位详细解释一下吧: 1. URIEncoding=“UTF-8” :设置Tomcat的字符集.这种配置我们一般是不会设置的,因为关于乱码的转换我们会在具体项目中具体处理,直接修改Tomcat的字符集未免过

1.1 CPU与内存子系统性能调优简介 调优思路 性能优化的思路如下: l   如果CPU的利用率不高,说明资源没有充分利用,可以通过工具(如strace)查看应用程序阻塞在哪里,一般为磁盘,网络或应用程序的业务处理中存在休眠或信号等待,这些优化措施在后续其它章节描述. l   如果CPU利用率高,通过优化软件硬件的配置参数来更好适配业务场景,减少CPU占用率,让整个系统有更多的CPU时间来处理业务. 我们也可以选择更好的硬件,根据CPU的能力配置合适的内存条,建议内存满通道配置,发挥内存最大带

1.默认情况下: 1个supervisor节点启动4个worker进程. 每一个topology默认占用一个worker进程. 每个worker会启动executor. 每个executor默认启动一个task. 2.并行度 什么是并行度?在 Storm 的设定里,并行度大体分为3个方面: 一个 topology 指定多少个 worker 进程并行运行: 一个 worker 进程指定多少个 executor 线程并行运行: 一个 executor 线程指定多少个 task 并行运行. 一般来说,

ElasticSearch中的JVM性能调优 前一段时间被人问了个问题:在使用ES的过程中有没有做过什么JVM调优措施? 在我搭建ES集群过程中,参照important-settings官方文档来的,并没有对JVM参数做过多的调整.但谈到JVM配置参数,少不了操作系统层面上的一些配置参数,比如 page cache 和文件描述符的个数:(/etc/security/limits.conf).另外ES jvm.options配置文件也针对JVM参数做了一些优化,这里简要介绍一下ElasticSea

从总体上来看,对于大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发,需要合理的加大服务器和带宽的投入,并且需要充分的利用系统中软件.硬件的缓存机制,将能缓存的内容都进行缓存存储,减少计算层和存储层的压力. 2.其次需要对业务服务器和业务支撑服务器进行合理的分层,并且采用并行计算和分布式算法对大量计算进行处理,并且在开发的过程中需要采用Java SDK中并发包(Concurrency)进行编码实现. 3.存储

这篇文章主要说一下在生产过程中的kafka常用的调优参数, 首先kafka的版本是0.9.0.1,针对以下几个方面来说, 针对kafka的堆内存: 针对kafka的集群调优: kafka的的消息机制有三种,同步 异步和 oneway 同步(sync)的意味着消息是以batch的方式push,这样会极大的提高broker的性能,但这样也会增加数据丢失的风险 异步(async)的参数比较多,主要有四个参数 其中第二个消息确认机制参数有三种,当它的值为1时,kafka的leader 的partitio

背景 在人工智能技术的支持下,BIGO 基于视频的产品和服务受到广泛欢迎,在 150 多个国家/地区拥有用户,其中包括 Bigo Live(直播)和 Likee(短视频).Bigo Live 在 150 多个国家/地区兴起,Likee 有 1 亿多用户,并在 Z 世代中很受欢迎. 随着业务的迅速增长,BIGO 消息队列平台承载的数据规模出现了成倍增长,下游的在线模型训练.在线推荐.实时数据分析.实时数仓等业务对消息的实时性和稳定性提出了更高的要求. BIGO 消息队列平台使用的是开源 Kafka

目录 前言 1. 自动内存管理 1.1 JVM运行时数据区 1.2 Java 内存结构 1.3 HotSpot 虚拟机创建对象 1.4 HotSpot 虚拟机的对象内存布局 1.5 访问对象 2. 垃圾回收与内存分配 2.1 判断对象是否存活 2.2 分代与内存分配.回收策略 2.3 垃圾回收算法(GC 的算法) 2.4 HotSpot 的算法实现 2.5 垃圾收集器 3. JVM 参数配置 3.1 JVM 内存参数简述 3.2 JVM 的 GC 收集器设置 4. JVM 性能调优案例分析 4.

作者:vivo 互联网服务器团队- Chen Dongxing.Li Haoxuan.Chen Jinxia 随着业务的日渐复杂,性能优化俨然成为了每一位技术人的必修课.性能优化从何着手?如何从问题表象定位到性能瓶颈?如何验证优化措施是否有效?本文将介绍分享 vivo push 推荐项目中的性能调优实践,希望给大家提供一些借鉴和参考. 一.背景介绍 在 Push 推荐中,线上服务从 Kafka 接收需要触达用户的事件,之后为这些目标用户选出最合适的文章进行推送.服务由 Java 开发,CPU 密

最近2个月一直在做手机端和电视端开发,开发的过程遇到过各种坑.弄到快元旦了,终于把上线了.2个月干下来满满的的辛苦,没有那么忙了自己准备把前端的性能调优总结以下,以方便以后自己再次使用到的时候得于得心应手.参照了<高性能网站建设指南-前端工程师技能精髓>,本文主要主要概述前端的性能调优的方法. 第一条优化:减少http请求 一想到调优好多人都会想到减少http请求,但是可能好多人都会不知道具体操作,我一开始也不知道.项目刚好使用fis发现fis可以打包脚本和样式表.perfect!fis的打包

文章来源:http://www.cnblogs.com/dingjie08/archive/2009/11/10/1599929.html 前言    最近帮朋友运营的平台进行了性能调优,效果还不错,所以写出来一起交流一下.如果本文中有您觉的错误的,或者不明白的,请加QQ群:4656272,欢迎指正和一起探讨.(ps:鄙人文笔很差,看官请多担待) 背景    朋友的平台网站属于垂直型的资讯社区网站,原先是用ASP.NET 1.0开发的,后来升级到ASP.NET 2.0,数据库为SQL SERVE