引言按照Kafka默认的消费逻辑设定,一个分区只能被同一个消费组(ConsumerGroup)内的一个消费者消费.假设目前某消费组内只有一个消费者C0,订阅了一个topic,这个topic包含7个分区,也就是说这个消费者C0订阅了7个分区,参考下图(1). 此时消费组内又加入了一个新的消费者C1,按照既定的逻辑需要将原来消费者C0的部分分区分配给消费者C1消费,情形上图(2),消费者C0和C1各自负责消费所分配到的分区,相互之间并无实质性的干扰. 接着消费组内又加入了一个新的消费者C2,如此消费

ThinkPHP 日志(如何学好一门技术,教学视频和文档的优缺) 一.总结 一句话总结:教学视频中介绍的只是基础的最常用的使用,那些不常用的那些视频里面都不会介绍,因为需求小,所以还是需要好好去把参考文档看完 教学视频只是常用知识-不完整 多去看参考文档 介绍 · ThinkPHP5.0完全开发手册 · 看云https://www.kancloud.cn/manual/thinkphp5/118124 二.ThinkPHP 日志 参考:ThinkPHP 日志 - 王宇walkOn - 博客园ht

KAFKA 调优 最近要对kafka集群做调优,就在网上看了些资料,总结如下. 我们的kafka版本是0.10.1.0. 机器配置是40G内存,300G硬盘. 一共有3台机器组成一个小的集群. Kakfka的调优主要分为3个部分,Linux系统,JVM虚拟机,Kafka本身设置. Linux系统 Swap 机制 Don't fear the filesystem!中提到kafka使用page cache进行文件存储. 计算机的内存分为虚拟内存和物理内存.物理内存是真实的内存,虚拟内存是用磁盘来代

kafka调优:[root@bi-kafka-1 bin]# pwd/data/kafka-9092/bincat kafka-server-start.sh if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G" export JMX_PORT="9998"fi#调整heap,推荐6G,可改为if [ "x$KAFK

title author date CreateTime categories 在 P2P 文件分享应用以文件或文件段为单位的优缺 lindexi 2019-09-11 10:23:27 +0800 2019-09-11 10:17:46 +0800 P2P 在我用了好几个 P2P 文件分享应用之后,我对比了多个应用对资源的处理,可以看到基本上可以分为文件夹级的.文件级的和文件里面的一段段级的.本文将会告诉大家使用不同方法的优点和可能的坑方便大家在开发时候选择 存储冗余 用文件作为单位的,例如

如今backbone.emberjs.spinejs.batmanjs 等MVC框架侵袭而来.CommonJS.AMD.NodeJS.RequireJS.SeaJS.curljs等模块化的JavaScript扑面而来.web前端已经演变成大前端,web前端的发展速度之快. 1)我们来看看什么是模块化? 模块化是一种将系统分离成独立功能部分的方法,可将系统分割成独立的功能部分,严格定义模块接口.模块间具有透明性.javascript中的模块在一些C.PHP.java中比较常见: c中使用inclu

C++发家史: 最初导致C++诞生的原因是在Bjarne博士等人试图去分析UNIX的内核的时候,这项工作开始于1979年4月,当时由于没有合适的工具能够有效的分析由于内核分布而造成的网络流量,以及怎样将内核模块化.同年10月,Bjarne博士完成了一个可以运行的预处理程序,称之为Cpre,它为C加上了类似Simula的类机制.在这个过程中,Bjarne博士开始思考是不是要开发一种新的语言,当时贝尔实验室对这个想法很感兴趣,就让Bjarne博士等人组成一个开发小组,专门进行研究. 当时不是叫做C+

由于git非常强大,它可以支持非常多的协作模式,而可能正因为选择太多反而有时候对于我们如何开始开展团队协作无从下手.本文试图阐述企业团队中应用最为广泛的git 工作流,为大家理清思路,最大限度发挥git的威力起到借鉴作用. 在你阅读本文中,需要记住的是这些工作流本身只是一个参考,并不是实际的规则.我只是告诉你哪些是可能的,这样你可以从不同工作流中取其长处切合到你们自己团队的日常工作中去. Centralized Workflow 对于习惯于类似SVN这样的中央库版本系统的团队来说,切换到一个分布

redis(支持十万级的并发) 优点:         1.减轻数据库压力         2.增强系统的并发量         3.提高用户体验 缺点:         1.数据不一致(延迟更新)         2.缓存雪崩         3.缓存穿透 解决方案:          1.加锁或队列(消息队列解决了:系统解耦.流量削峰.异步调用)          2.分析用户行为,尽量让缓存失效的时间均匀分布          3.如果是某台缓存服务器宕机,可以加redis主-从或集群

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 Kafka已经全面进化成一个流处理平台,但大多数的用户依然使用的是其核心功能:消息队列.对于如何有效地监控和调优Kafka是一个大话题,很多用户都有这样的困扰,今天我们就来讨论一下. 一.Kafka综述 在讨论具体的监控与调优之前,我想用一张PPT图来简单说明一下当前Kafka生态系统的各个组件.就像我前面所

Kafka监控 五个维度来监控Kafka 监控Kafka集群所在的主机 监控Kafka broker JVM的表现 监控Kafka Broker的性能 监控Kafka客户端的性能.这里的所指的是广义的客户端——可能是指我们自己编写的生产者.消费者,也有可能是社区帮我们提供的生产者.消费者,比如说Connect的Sink/Source或Streams等 监控服务器之间的交互行为 主机监控 个人认为对于主机的监控是最重要的.因为很多线上环境问题首先表现出来的症状就是主机的某些性能出现了明显的问题.此

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Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些

目前,对系统进行性能调试的工具有很多,这些可以两大类:一类是标准的分析工具,即所有的UNIX都会带的分析工具: 另一类是不同厂商的UNIX所特有的性能分析工具,比如HP-UX就有自己的增值性能分析工具. 标准的分析工具,即所有的UNIX都会带的分析工具: sar iostat vmstat time ps bdf top ipcs uptime HP-UX自己的增值性能分析工具: glance/gpm puma xps 按性能分析工具的用途来说,它可以分为: CPU的使用情况:sar,time,

前言 在游戏项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补充来踩,我会第一时

Spark Streaming + Kafka集成指南 Kafka项目在版本0.8和0.10之间引入了一个新的消费者API,因此有两个独立的相应Spark Streaming包可用.请选择正确的包, 请注意,0.8集成与后来的0.9和0.10代理兼容,但0.10集成与早期的代理不兼容. 注意:从Spark 2.3.0开始,不推荐使用Kafka 0.8支持. Spark Streaming从Kafka接收数据,转换为spark streaming中的数据结构Dstream.数据接收方式有两种 :1

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使用ELK堆栈部署Kafka 通过优锐课的java架构学习分享,在本文中,我将展示如何使用ELK Stack和Kafka部署建立弹性数据管道所需的所有组件. 在发生生产事件后,恰恰在你最需要它们时,日志可能突然激增并淹没你的日志记录基础结构. 为了防止Logstash和Elasticsearch遭受此类数据突发攻击,用户部署了缓冲机制以充当消息代理. Apache Kafka是与ELK Stack一起部署的最常见的代理解决方案. 通常,Kafka部署在托运人和索引器之间,用作收集数据的入口点:

lvs和nginx都可以用作多机负载的方案,它们各有优缺,在生产环境中需要好好分析实际情况并加以利用. 首先提醒,做技术切不可人云亦云,我云即你云:同时也不可太趋向保守,过于相信旧有方式而等别人来帮你做垫被测试.把所有即时听说到的好东西加以钻研,从而提高自己对技术的认知和水平,乃是一个好习惯. 下面来分析一下两者: 一.lvs的优势: 1.抗负载能力强,因为lvs工作方式的逻辑是非常之简单,而且工作在网络4层仅做请求分发之用,没有流量,所以在效率上基本不需要太过考虑.在我手里的 lvs,仅仅出过