现象:kafka集群频繁挂掉 排查日志:查看日志文件[kafkaServer.out],发现错误日志:ERROR Shutdown broker because all log dirs in /tmp/kafka-logs have failed (kafka.log.LogManager) kafkaServer.out为全量日志,刚开始查分日志未查询到结果. 原因:集群上部署了多个Kafka borker,操作文件相同,冲突导致: 解决:修改其它borker配置文件[server.prop

为了迎接春节假期后的访问高峰,我们今天对 docker swarm 集群进行了变更操作,购买了1台阿里云4核8G的服务器作为 worker 节点,由原来的  3 manager nodes + 2 worker nodes 变为  3 manager nodes + 3 worker nodes . 晚上,我们对已经持续运行一段的5个节点逐一进行重启操作,重启方式如下: 1)docker node update --availability drain 让节点下线2)阿里云控制台重启服务器3)d

今天 11:29 - 11:39 左右,docker swarm 集群 3 个 manager 节点同时出现异常,造成整个集群宕机,由此给您带来很大的麻烦,请您谅解. 受此次故障影响的站点有:博问,闪存,班级,园子,短信息,招聘,小组,网摘,新闻,openapi 最近我们刚刚确认我们所有遇到的 docker swarm 不稳定问题都与部分节点的异常状况有关,即使是一直让我们非常头疼的 docker-flow-proxy 路由问题,也是因为路由容器所在的节点出现异常状况,只要通过阿里云控制台重启这

1:初始的集群状态 2:关掉192.168.91.133:3000 3:再关掉192.168.91.135:3000 3:再关掉192.168.91.144:3000 5:恢复192.168.91.133:3000 6:至此的状态跟之前宕机两台的状态是一样的.说明主机启动之后,Aerospike又自动平衡了数据.根据namespace配置文件选项的配置拷贝N份到状态正常的主机上. 此时再恢复192.168.91.135:3000 7:再恢复192.168.91.144:3000 至此数据已经自动

抛出问题: __consumer_offsets这个topic是由kafka自动创建的,默认50个,但是都存在一台kafka服务器上,这是不是就存在很明显的单点故障?经测试,如果将存储consumer_offsets的这台机器kill掉,所有的消费者都停止消费了.请问这个问题是怎么解决的呢? 原因分析: 由于__consumer_offsets这个用于存储offset的分区是由kafka服务器默认自动创建的,那么它在创建该分区的时候,分区数和副本数的依据是什么?分区数是固定的50,这个没什么可怀

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 | |

kafka 集群部署 多机多broker模式 环境IP : 172.16.1.35   zookeeper   kafka 172.16.1.36   zookeeper   kafka 172.16.1.37   zookeeper   kafka 开放端口  2181  2888  3888   9092 编辑  server.properties  文件  (以下为 172.16.1.35 的配置) #在默认的配置上,我只修改了4个地方.broker.id = 三个主机172.16.1.3

Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统,而Kafka环境往往是在集群中配置的.本篇就对配置3个broker的Kafka集群进行介绍. Zookeeper集群 Kafka本身提供了启动了zookeeper的脚本和配置文件. 1. 修改配置文件 进入kafka主目录,编辑文件config/zookeeper.properties,配置如下: tickTime= #心跳时间,毫秒 initLimit= #Follower在启动是需要在5个心跳时间内从Leader同步数据 syncLimi

Kafka初识 1.Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库.分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题: 我们想分析下用户行为(pageviews),以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势 有些数据,存储数据库浪费,直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点: 数据是由上游模块产生,上游模块,使用上游模块的数据计算.统计.分析,这个时候就可以使用消息系统,尤其是分布式消息系统! 2.Kafka的定义 What is Kafka:它是一个分布

转载:http://blog.csdn.net/odailidong/article/details/52571901 这是许多kafka使用者经常会问到的一个问题.本文的目的是介绍与本问题相关的一些重要决策因素,并提供一些简单的计算公式. 文章目录 1 越多的分区可以提供更高的吞吐量 2 越多的分区需要打开更多地文件句柄 3 更多地分区会导致更高的不可用性 4 越多的分区可能增加端对端的延迟 5 越多的partition意味着需要客户端需要更多的内存 6 总结 越多的分区可以提供更高的吞吐量

<Apache Kafka实战>读书笔记-调优Kafka集群 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. 一.确定调优目标 1>.常见的非功能性要求 一.性能(performance) 最重要的非功能性需求之一.大多数生产环境对集群性能都有着严格的要求.不同的系统对于性能有着不同的诉求.比如对数据库系统来说,最重要的性能是请求的响应时间(response time).用户总是希望一条查询或更新操作的整体响应时间越短越好:而对kafak而言,性能一般指的是吞吐量和延时

转:http://www.cnblogs.com/luotianshuai/p/5206662.html Kafka初识 1.Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库.分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题: 我们想分析下用户行为(pageviews),以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势 有些数据,存储数据库浪费,直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点: 数据是由上游模块产生,上游模块,使用上游模块的数据计算.统计.分析,这个时候

今天带来一篇译文“调优Apache Kafka集群”,里面有一些观点并无太多新颖之处,但总结得还算详细.该文从四个不同的目标出发给出了各自不同的参数配置,值得大家一读~ 原文地址请参考:https://www.confluent.io/blog/optimizing-apache-kafka-deployment/ ========================================== Apache Kafka是当前最好的企业级流式处理平台.把你的应用程序链接到Kafka集群,剩下

Kafka初识 1.Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库.分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题: 我们想分析下用户行为(pageviews),以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势 有些数据,存储数据库浪费,直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点: 数据是由上游模块产生,上游模块,使用上游模块的数据计算.统计.分析,这个时候就可以使用消息系统,尤其是分布式消息系统! 2.Kafka的定义 What is Kafka:它是一个分布

1. kafka的定义 kafka是一个分布式消息系统,由linkedin使用scala编写,用作LinkedIn的活动流(Activity Stream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础.具有高水平扩展和高吞吐量. 2. kafka 和其他主流分布式消息系统的对比 定义解释: 1. Java 和 scala都是运行在JVM上的语言. 2. erlang和最近比较火的和go语言一样是从代码级别就支持高并发的一种语言,所以RabbitMQ天生就有很高的并发性能,但是有RabbitMQ严

原文链接:http://www.cnblogs.com/luotianshuai/p/5206662.html Kafka初识 1.Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库.分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题: 我们想分析下用户行为(pageviews),以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势 有些数据,存储数据库浪费,直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点: 数据是由上游模块产生,上游模块,使用上游模块的数据计算.统计.分析,这

Kafka初识 1.Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库.分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题: 我们想分析下用户行为(pageviews),以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势 有些数据,存储数据库浪费,直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点: 数据是由上游模块产生,上游模块,使用上游模块的数据计算.统计.分析,这个时候就可以使用消息系统,尤其是分布式消息系统! 2.Kafka的定义 What is Kafka:它是一个分布

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,Kafka对消息进行保存时是通过tipic进行分组的.今天我们仅实现Kafka集群的配置.理论的抽空在聊 前言 最近研究kafka,发现网上很多关于kafka的介绍都是基于Linux操作系统的.虽然这些服务最后都是配置Linux上的.但是我们平时使用的大多都是Windows系统.所以研究很是吃力.经过借鉴不同的网络文章终于在Windows上实现了kafka的配置.在这里现在的配置是基于Zookeeper 3.4.6 版本的.如果读者在操作希

一 运行环境 从阿里云申请三台云服务器,这里我使用了两个不同的阿里云账号去申请云服务器.我们配置三台主机名分别为zy1,zy2,zy3. 我们通过阿里云可以获取主机的公网ip地址,如下: 通过secureRCT连接主机106.15.74.155,运行ifconfig,可以查看其内网ip地址: 1.账号1申请了两台云服务器: 主机zy1的公网ip为:106.15.74.155,内网ip为172.19.182.67. 主机zy2的公网ip为:47.103.134.70,内网ip为172.19.14.

1.Zookeeper安装搭建Zookeeper集群并查看各服务器的角色停止Leader并查看各服务器的角色 1.1 安装Zookeeper1)编辑/etc/hosts ,所有集群主机可以相互 ping 通(在nn01上面配置,同步到node1,node2,node3)nn01 hadoop]# vim /etc/hosts192.168.1.21 nn01192.168.1.22 node1192.168.1.23 node2192.168.1.24 node3 2)安装 java-1.8.0

通过之前的文章<Kafka分区分配策略>和<Kafka高性能揭秘>,我们了解到:Kafka高吞吐量的原因之一就是通过partition将topic中的消息保存到Kafka集群中不同的broker中.无论是Kafka的producer,还是consumer都可以并发操作topic中的partition,因此partition是Kafka并行度调优的最小单元. 理论上说,如果一个topic分区越多,理论上整个集群所能达到的吞吐量就越大. 但是,实际生产中Kafka topic的分区数真