问题描述: 运行生产者线程的时候显示如下错误信息: Expiring 1 record(s) for XXX-0: 30042 ms has passed since batch creation plus linger time 在自己部署Kafka时候遇到上面34100ms has passed since batch creation plus linger time at org.apache.kafka.clients.producer.internals.FutureRecordMe

由于一次功能上线后,导致某数据量急剧下滑,给我们紧张的呢!排查过程也是个学习过程(这其中有大部分是领导们的功劳,不过分享给大家应该也不犯法吧,ᐓ) 1. 确认问题的真实性? 被数据部门告知,某数据量下滑严重,当时即知道问题的严重性.且该问题是在我的功能上线后产生,第一反应就是,我代码哪里写错了? 但是,还得按流程来,通过各种维度数据对比请求量,实际落地量.确认问题! 其实该过程中,我们并没有确认自己的数据量下滑.但是这也脱不了数据下滑的干系.只能进行下一步! 2. 检查代码,找有经验的同学,对比

问题 向kafka写数据,然后读kafka数据,生产的数据量和消费的数据量对不上. 开始怀疑人生,以前奠定的基础受到挑战... 原来的测试为什么没有覆盖生产量和消费量的对比? 消费者写的有问题?反复检,无果... 再反过来梳理生产者的代码,检查了几遍,也并无发现疏漏. 开始怀疑Kafka 以前看过文章,说kafka数据有可能重复和丢失数据,难道kafka的这么不精确,丢了这么多数据? 原因 最后排查到生产者,kafka生产者使用confluent-kafka-go. 向kafka生产数据的伪代码

问题反馈: xx现场测试环境下,整个平台的数据,除了原始数据模块,其他模块正常运行.相同版本的包,在线上环境上原始数据的订阅是正常的,但是测试环境没有,查看所有相关的日志,均没有报异常,且日志中有正常显示已经把数据发送到kafka.但是从kafka的日志里查,没有收到转发过来的数据.   这里梳理一下这个 原始数据 的整个流程: upload 转发 原始数据到 kafka,用的topic为 OREGINAL_DATA ,   storm计算启动一个叫realtime的拓扑,消费 OREGINAL

收到某业务组的小伙伴发来的反馈,具体问题如下: 项目中某 kafka 消息组消费特别慢,有时候在 kafka-manager 控制台看到有些消费者已被踢出消费组. 从服务端日志看到如下信息: 该消费组在短时间内重平衡了 600 多次. 从 cat 查看得知,每条消息处理都会有 4 次数据库的交互,经过一番沟通之后,发现每条消息的处理耗时大概率保持在 200ms 以上. Kafka 发生重平衡的有以下几种情况: 消费组成员发生变更,有新消费者加入或者离开,或者有消费者崩溃: 消费组订阅的主题数量发

一次kafka卡顿事故排查过程 https://www.cnblogs.com/yougewe/p/8975550.html 由于一次功能上线后,导致某数据量急剧下滑,给我们紧张的呢!排查过程也是个学习过程!抛开结果,方法论可供参考- 确认问题的真实性? 被数据部门告知,某数据量下滑严重,当时即知道问题的严重性.且该问题是在我的功能上线后产生,第一反应就是,我代码哪里写错了? 但是,还得按流程来,通过各种维度数据对比请求量,实际落地量.确认问题! 其实该过程中,我们并没有确认自己的数据量下滑.但

背景 某线上日志收集服务报警,打开域名报502错误码. 收集服务由2台netty HA服务器组成,netty服务器将客户端投递来的protobuf日志解析并发送到kafka,打开其中一个应用的日志,发现如下报错: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Expiring 1 record(s) 在排除了netty服务的错误之后,去查看kafka的日志. 发现报错,排查过程如下: 配置信息 系统 kafka版本 broker数量 CentO

晚上变更 怎么都推不过去,蛋疼,睡饱后加了个hosts没想到好了,然后搜了一下,大概是如下的原因 转自 https://www.cnblogs.com/linlianhuan/p/9258061.html kafka配置的问题排查    问题反馈: xx现场测试环境下,整个平台的数据,除了原始数据模块,其他模块正常运行.相同版本的包,在线上环境上原始数据的订阅是正常的,但是测试环境没有,查看所有相关的日志,均没有报异常,且日志中有正常显示已经把数据发送到kafka.但是从kafka的日志里查,没

Kafka是目前使用较多的消息队列,以高吞吐量得到广泛使用 特点: 1.同时为发布和订阅提供搞吞吐量.Kafka的设计目标是以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力的,即使对TB级别以上数据也能保证常数时间的访问性能,即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输(一般消息处理是百万级,使用Partition实现机器间的并行处理) 2.消息持久化.将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL以及实时应用程序.通过将数据持久化到磁盘以及复制可以防止数据丢失 3.分布

上一个十年,以 Hadoop 为代表的大数据技术发展如火如荼,各种数据平台.数据湖.数据中台等产品和解决方案层出不穷,这些方案最常用的场景包括统一汇聚企业数据,并对这些离线数据进行分析洞察,来达到辅助决策或者辅助营销的目的,像传统的 BI 报表.数据大屏.标签画像等等. 但企业中除了这样的分析型业务(OLAP),还同时存在对数据实时性要求更高的交互型业务场景(OLTP 或 Operational Applications),例如电商行业常见的统一商品或订单查询.金融行业的实时风控.服务行业的客户

目录 Kubernetes -2- 这是yann的第97篇分享 本日状态: ​ 饿着肚子写公众号的 yann 同学. 第 1 部分 反省 昨天的内容被熊哥批评了. 熊哥说,「你光想着自己爽,一句我认为如何如何,洋洋洒洒半屏幕结论,完全不考虑别人能不能看得懂.」 yann 一想好像是这么回事,一激动全讲出来了.所以,今天会稍微再细致的给大家解说一下昨天的概念. 第 2 部分 知识 Deployment 昨天提到的 Deployment 其实相当于订单或需求清单.比如说,yann 需要建立一个集群,

lluxury 运维开发时间 为什么会想到这个话题,是因为最近看到的一条广告:注册 xx 送2048GB资料.yann 暗自感慨:"都9012年了,还有人分享家里的祖传硬盘".2TB资料,就算是视频都要看很久,何况通常都是文档和PPT资料,真的是要看看一辈子. 我们都知道知识爆炸,这就是其中的一个体现.对于一个话题,大部分人只要善用互联网就可以获得足够的信息.也因为这样,往往只有极少部分信息是自己创造的,大部分内容来自加工.借鉴.甚至原封不动的复制. 另一方面,可以辗转累计到上GB的资

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

代码如下 public static void producer1() throws ExecutionException, InterruptedException { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "xxx:9092,xxx:9092,xxx:9092"); props.put("zookeeper.connect", "xxx

线上某服务 A 调用服务 B 接口完成一次交易,一次晚上的生产变更之后,系统监控发现服务 B 接口频繁超时,后续甚至返回线程池耗尽错误 Thread pool is EXHAUSTED.因为服务 B 依赖外部接口,刚开始误以为外部接口延时导致,所以临时增加服务 B dubbo 线程池线程数量.配置变更之后,重启服务,服务恢复正常.一段时间之后,服务 B 再次返回线程池耗尽错误.这次深入排查问题之后,才发现 Kafka 异步发送消息阻塞了 dubbo 线程,从而导致调用超时. 一.问题分析 Dub

一.现象 服务部署后内存总体呈上升趋势 二.排查过程 通过go tool pprof收集了三天内存数据 2月11号数据: 2月14号数据: 2月15号数据: 可以看到newPartitionProducer持续增长,可定位到是kafka的问题.而newPartitionProducer是分区生产者,因此查看分区相关的数据. 最近增加的topic:ai_face_process_topic,这个是AI换脸的,每生成一个视频都要通过Kafka中转消息到视频处理服务器. 查阅数据库看视频生成记录.20

作者:vivo 互联网服务器团队-Luo Mingbo 一.Kafka 集群部署架构 为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣,小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服务接入 Kafka 集群的流程. 为了避免超大集群我们按照业务维度将整个每天负责十万亿级消息的 Kafka 集群拆分成了多个 Kafka 集群.拆分粒度太粗会导致单一集群过大,容易由于流量突变.资源隔离.限速等原因导致集群稳定性和可用性受到影响,拆分粒度太细又会因为集群太多不易维护,集群内资源较少应

问题描述:            在消费端能够正常消费到Kafka数据并成功生产到producer topic 中,当将kafka的一台机器关机之后,正常情况下应该是 消费端是不受影响的.因为有还有两台的负载机器.问题就是一台机器停止运行之后,消费端酒 shutdown  而无法重新starting 解决方式 :  在如下代码中. public void run(){ try{ System. out.println( "Consumer...."); Map<String,In

当前系统中produer配置request.timeout.ms=30000(30秒),但是broker端配置zookeeper.connection.timeout.ms=1000000,kafka集群中某台为leader的服务器宕机之后,broker在1000000ms之内不会触发rebalance,导致producer在30秒后出现超时 producer的回调方法中出现了 修改:调大(request.timeout.ms) 大于  (zookeeper.connection.timeout

版本介绍 从使用上来看,以0.9为分界线,0.9开始不再区分高级/低级消费者API. 从兼容性上来看,以0.8.x为分界线,0.8.x不兼容以前的版本. 总体拓扑架构 从上可知: 1.生产者不需要访问zookeeper. 2.消费者fetch消息.生产者发布消息总是向leader节点发请求,不会发送给follower. 3.和rocketmq一样,为了线性提高性能,每个topic被分为partition(跟数据库的分库分表一样的道理,对业务而言透明,属于技术策略,不是业务策略),每个partit