关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks

sql2005数据库置疑修复断电崩溃索引损坏 数据库索引错误修复/数据库表损坏/索引损坏/系统表混乱等问题修复 客 户 名 称 济南某电子商务公司 数 据 类 型 SQL2005数据库 故 障 检 测 因服务器突然断电导致数据库崩溃,客户一张重要的数据表无法查询,截断日志和检查修复后,故障仍在,应客户要求,工程师远程检测数据库文件发现,数据库文件存在部分坏页!检测为索引错误! 客 户 要 求 必须直接可以使用! 修 复 结 果 数据库文件收到后,我们发现除了常见的索引页损坏,还有部分页为乱码,工

线上库执行一项数据变更操作时,一直提示"出现错误 8646.请记录该错误和时间,并与您的系统管理员联系." 通过代码排查,最终确定是在执行某存储过程时触发了如下错误,并指明了位置是在某触发器的具体行: "内部错误.文件 e:\sql10_main_t\sql\ntdbms\storeng\dfs\startup\dstream.cpp 第 792 行中的字符串例程因 HRESULT 0x8007007a 的错误而失败." 通过面向google开发,检索到有前辈遇到过

myisam 引擎表的索引损坏,解决方法 找到mysql的安装目录的/usr/local/mysql/bin/myisamchk工具,在命令行中输入: myisamchk -c -r /data/db/my/sc_blt/hd_online.MYI   (表的路径) 然后myisamchk 工具会帮助你恢复数据表的索引.重新启动mysql,问题解决.

C# 数据库写入Sql Bulk索引损坏异常问题 System.InvalidOperationException: DataTable internal index is corrupted: '4' 这几天发现数据库写入时报了这样的一个异常出来,之前从未出现过的,网上搜索了一下,多数是提到4个原因: 引用自:https://stackoverflow.com/questions/450675/datatable-internal-index-is-corrupted Here are rea

Kafka 是一个高度可扩展的分布式消息系统,在实时事件流和流式处理为中心的架构越来越风靡的今天,它扮演了这个架构中核心存储的角色.从某种角度说,Kafka 可以看成实时版的 Hadoop 系统.Hadoop 可以存储和定期处理大量的数据文件,而 Kafka 可以存储和持续处理大型的数据流. Hadoop 和文件系统提供文件流的读取位点( offset ),并支持通过 seek 方法将文件流移动到特定位置:Kafka 对应的提供了主题下每个分区的消费位点( offset ),并允许消费者设置分区

前言 其实这篇文章只是从Kafka索引入手,来讲述算法在工程上基于场景的灵活运用.单单是因为看源码的时候有感而写之. 索引的重要性 索引对于我们来说并不陌生,每一本书籍的目录就是索引在现实生活中的应用.通过寥寥几页纸就得以让我等快速查找需要的内容.冗余了几页纸,缩短了查阅的时间.空间和时间上的互换,包含着宇宙的哲学. 工程领域上数据库的索引更是不可或缺,没有索引很难想象如此庞大的数据该如何检索. 明确了索引的重要性,咱再来看看索引在Kafka里是如何实现的. 索引在Kafka中的实践 首先Kaf

Hi,大家好,我是Mic 一个工作5年的粉丝找到我. 他说: "Mic老师,你要是能回答出这个问题,我就佩服你" 我当场就懵了,现在打赌都这么随意了吗? 我问他问题是什么,他说"Kafka如何避免重复消费的问题!" 下面看看普通人和高手的回答! 普通人: Kafka怎么避免重复消费就是我们可以通过 我们可以在那个消息消费的这一端就是我们可以用类似于分布式锁的这样一个设计吧. 我消费一个消息的时候我可以直接用比如说redis里面的setNx这样一个指令,然后去把那个消

Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题. 1.丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 解决方案:首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区

场景 餐厅老板想要统计每个用户来他的店里总共消费了多少金额,我们可以使用updateStateByKey来实现 从kafka接收用户消费json数据,统计每分钟用户的消费情况,并且统计所有时间所有用户的消费情况(使用updateStateByKey来实现) 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7}

canal 1.1.1版本之后, 默认支持将canal server接收到的binlog数据直接投递到MQ, 目前默认支持的MQ系统有kafka和RocketMQ. 在投递的时候我们使用的是非压平的消息模式(canal.mq.flatMessage =false //是否为flat json格式对象),然后消费topic的时候就一直无法正常显示和序列化,通过kafka-console-consumer.sh命令收到的消息如下图 在github上也能找到相关问题 canal-kafka 数据同步到

关于librdkafka库的介绍,可以参考kafka的c/c++高性能客户端librdkafka简介,本文使用librdkafka库来进行kafka的简单的生产.消费 一.producer librdkafka进行kafka生产操作的大致步骤如下: 1.创建kafka配置 rd_kafka_conf_t *rd_kafka_conf_new (void) 2.配置kafka各项参数 rd_kafka_conf_res_t rd_kafka_conf_set (rd_kafka_conf_t *c

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

在说到消息中间件的时候,我们通常都会谈到一个特性:消息的顺序消费问题.这个问题看起来很简单:Producer发送消息1, 2, 3... Consumer按1, 2, 3...顺序消费. 但实际情况却是:无论RocketMQ,还是Kafka,缺省都不保证消息的严格有序消费! 这个特性看起来很简单,但为什么缺省他们都不保证呢? “严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失

一个消费者组可以消费多个topic,以前写过一篇一个消费者消费一个topic的,这次的是一个消费者组通过直连方式消费多个topic,做了小测试,结果是正确的,通过查看zookeeper的客户端,zookeeper记录了偏移量 package day04 /*消费多个topic */import kafka.common.TopicAndPartitionimport kafka.message.MessageAndMetadataimport kafka.serializer.StringDec

首先说明一点,像Confluent.Kafka这种开源的组件,三天两头的更新.在搜索引擎搜索到的结果往往用不了,浪费时间.建议以后遇到类似的情况直接看官网给的Demo. 因为搜索引擎搜到的文章,作者基本上都没有说明用的是哪个版本的dll.所以你nuget安装了后,不一定能使用. 截止目前,我用的Confluent.Kafka是最新版本:1.2.1. GitHub上源码地址:https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-dotnet,上面附有生产和

1. 请先下载安装文件,java环境需提前安装,解压到指定目录:tar -zxvf kafka_2.11-2.3.1.tgz -C /root/soft/ 从官网下载文件,上传到centos虚拟机指定路径下,当前download文件夹下面 解压到指定目录soft文件夹下面: 2. 创建zk日志目录.mkdir zklogs3. 查看是否启动成功,ps -ef | grep zookeeper 4. 启动zookeeper nohup bin/zookeeper-server-start.sh .

1. 保证消息被消费 即使消息发送到了消息队列,消息也不会万无一失,还是会面临丢失的风险. 我们以 Kafka 为例,消息在Kafka 中是存储在本地磁盘上的, 为了减少消息存储对磁盘的随机 I/O,一般我们会将消息写入到操作系统的 Page Cache 中,然后在合适的时间将消息刷新到磁盘上. 例如,Kafka 可以配置当达到某一时间间隔,或者累积一定的消息数量的时候再刷盘,也就是所谓的异步刷盘. 不过,如果发生机器掉电或者机器异常重启,那么 Page Cache 中还没有来得及刷盘的消息就会

一. 1.生产者 产生数据 package kafakaTohbase; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.ProducerConfig; public class KafkaProducer { public static void main(String[] args) {

这个配是我在http://www.cnblogs.com/zhangXingSheng/p/6646972.html 的基础上再添加的配置 设置多个消息集群 (1)复制两份配置文件 > cp config/server.properties config/server-.properties > cp config/server.properties config/server-.properties (2)编辑配置文件 server1.properties broker.id= listen

同一个消费者组不能同时消费同一个分区的数据 不同分区可以消费同一组不同消费者 同一个消费者可以同时消费多个topicA的数据 Topic和consumer依赖zookeeper,producer不依赖