需求描述:lag(滞后)是kafka消费队列性能监控的重要指标,lag的值越大,表示kafka的堆积越严重.本篇文章将使用python脚本+influxdb+grafana的方式对kafka的offset.logsiz和lag这三个参数进行监控,并以图形化的方式进行展现. 架构描述:使用python收集kafka的相关信息并存储到influxdb里:配置grafana,将influxdb里的数据以图形化的方式展现出来. 一,准备工作 1,kafka,influxdb,grafana的安装(在此不

python脚本 #!/usr/bin/env python import os import re import sys group_id=sys.argv[1] pn=sys.argv[2] kafka_ip=os.popen('sudo docker inspect elements_kafka_1 | grep KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME').read() kafka_ip=re.match('^.*=(.*)",', kafka_ip).group(1) ka

1,tomcat设置jvm参数 设置方法:   在tomcat bin 目录增加配置:setenv.sh   #add tomcat pid CATALINA_PID="$CATALINA_BASE/conf/tomcat.pid" #add java opts JAVA_OPTS=" -Djava.awt.headless=true -Djava.net.preferIPv4Stack=true -server -Xmx1g -Xms1g -Xmn256m -XX:Perm

Sematext Monitoring  是最全面的Kafka监视解决方案之一,可捕获约200个Kafka指标,包括Kafka Broker,Producer和Consumer指标.尽管其中许多指标很有用,但每个人都有一个要监视的特定指标–消费者滞后. 什么是卡夫卡消费者滞后? 卡夫卡消费者滞后指标表明卡夫卡生产者和消费者之间存在多少滞后.人们谈论卡夫卡时,通常指的是卡夫卡经纪人.您可以将Kafka Broker视为Kafka服务器.代理实际上是存储和提供Kafka消息的对象.Kafka生产者是

目录 (0)写在前面 (1)如何保证宕机时数据不丢失? (2)多副本冗余的高可用机制 (3)多副本之间数据如何同步? (4)ISR到底指的什么东西? (5)acks参数的含义? (6)最后的思考   (0)写在前面  面试大厂时,一旦简历上写了Kafka,几乎必然会被问到一个问题:说说acks参数对消息持久化的影响? 这个acks参数在kafka的使用中,是非常核心以及关键的一个参数,决定了很多东西. 所以无论是为了面试还是实际项目使用,大家都值得看一下这篇文章对Kafka的acks参数的分析,

#server.properties配置文件 broker.id=1 port=9092 host.name=url1 zookeeper.connect=url1:2181,url2:2181,url3:2181 num.network.threads=8 #broker处理消息的最大线程数 一般等于核心数 num.io.threads=8# 同上 socket.send.buffer.bytes=1048576 #socket 发送缓冲区 socket调优参数 socket.receive.

基本配置如下: -broker.id-log.dirs-zookeeper.connect Topic-level配置以及其默认值将在下面讨论. Property Default Description broker.id   每个broker都可以用一个唯一的非负整数id进行标识:这个id可以作为broker的“名字”,并且它的存在使得broker无须混淆consumers就可以迁移到不同的host/port上.你可以选择任意你喜欢的数字作为id,只要id是唯一的即可. log.dirs /t

Kafka 真是一个异常稳定的组件,服务器上我们部署了 kafka_2.11-1.0.1 版本的 kafka 除了几次计算时间太长触发了 rebalance 以外,基本没有处理过什么奇怪的问题. 但是还是感觉 Kafka 的配置非常全面非常多,也非常容易把人搞懵逼.有时候看官方文档也就是一句话,经常搞得人不明所以.所以想仔细看看 然后总结一下. 读取配置 server.properties 查看 「Broker」相关配置 1. 设置这个 broker 节点的 id 值 broker.id=0 2

原文地址:http://kafka.apache.org/documentation.html ############################# System ############################# #唯一标识在集群中的ID,要求是正数. broker. #服务端口,默认9092 port= #监听地址,不设为所有地址 host.name=debugo01 # 处理网络请求的最大线程数 num.network.threads= # 处理磁盘I/O的线程数 num.i

1. acks=0 意味着生产者能够通过网络吧消息发送出去,那么就认为消息已成功写入Kafka 一定会丢失一些数据 2. acks=1 意味着首领在疏导消息并把它写到分区数据问津是会返回确认或者错误响应,还是可能会丢数据 3. acks=all 意味着首领在返回确认或错误响应之前,会等待所有同步副本都收到消息.如果和min.insync.replicas参数结合起来,,就可以决定在返回确认前至少有多个副本能够收到消息.但是效率较低.可以通过一部模式和更大的批次来加快速度,但这样做会降低吞吐量

参考文档: https://blog.csdn.net/fengzheku/article/details/50585972 http://kafka.apache.org/documentation/ http://lxw1234.com/archives/2015/11/549.htm ************ https://blog.csdn.net/see_you_see_me/article/details/78468421  python操作kafka 需求,如果topic不存在,

#################consumer的配置参数(开始)################# #如果'enable.auto.commit'为true,则消费者偏移自动提交给Kafka的频率(以毫秒为单位),默认值为5000. spring.kafka.consumer.auto-commit-interval; #当Kafka中没有初始偏移量或者服务器上不再存在当前偏移量时该怎么办,默认值为latest,表示自动将偏移重置为最新的偏移量 #可选的值为latest, earliest,

https://blog.csdn.net/dingding_ting/article/details/84862776 https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/84347087 kafka-0.10.1.X版本之前: auto.offset.reset 的值为smallest,和,largest.(offest保存在zk中) kafka-0.10.1.X版本之后: auto.offset.reset 的值更改为:earliest

broker端参数主要在config/server.properties目录下设置: 启动命令:nohup ./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties & broker.id参数:Kafka使用唯一的一个整数来标识每个broker,全局唯一,默认-1,不指定则自动生成唯一值. log.dirs参数:指定了Kafka持久化消息的目录,默认为/tmp/kafka-logs. log.retention.{hours|minu

在kafka的优化过程中,不断的调节配置文件中的参数,但是有时候会遇到java.lang.NumberFormatException这样的错误 比如socket.receive.buffer.bytes.socket.send.buffer.bytes等这样的参数,如果想设置成5G,是很难的,就会报上面的错误,因为5G换算成byte就成了5368709120 这个数已经超过了Integer的最大数2147483647,已经越界了. 也就是说kafka配置文件中的参数读入Java文件中都是以Int

earliest: 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费:无提交的offset时,从头开始消费 latest :当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费:无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据 enable_auto_commit (bool): 如果为True,将自动定时提交消费者offset.默认为True. auto_commit_interval_ms (int): 自动提交offset之间的间隔毫秒数.如果enable_a

https://blog.csdn.net/u013063153/article/details/73826403

今天查看Kafka 0.10.0的官方文档,发现了这样一句话:Configuration parameter replica.lag.max.messages was removed. Partition leaders will no longer consider the number of lagging messages when deciding which replicas are in sync. 即replica.lag.max.messages参数被正式地移除了,现在topic

转载自 huxihx,原文链接 Kafka副本管理—— 为何去掉replica.lag.max.messages参数 在Kafka设计解析(二)Kafka High Availability (上)文中的ACK前需要保证有多少个备份小节说到,如果一个Follower宕机,或者落后太多,Leader将把它从ISR(即in-sync Replica)中移除.这里所描述的“落后太多”指Follower复制的消息落后于Leader后的条数超过预定值(该值可在$KAFKA_HOME/config/serv

一.相关参数配置 System 系统参数 #唯一标识在集群中的ID,要求是正数. broker.id=0 #服务端口,默认9092 port=9092 #监听地址,不设为所有地址 host.name=hadoop01   # 处理网络请求的最大线程数 num.network.threads=2 # 处理磁盘I/O的线程数 num.io.threads=8 # 后台线程数 background.threads = 4 # 等待IO线程处理的请求队列最大数 queued.max.requests =