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

转载地址:https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9452982.html 1.下载 下载地址:http://www.kafkatool.com/download.html 2.安装 根据不同的系统下载对应的版本,我这里kafka版本是1.1.0,下载kafka tool 2.0.1. 双击下载完成的exe图标,傻瓜式完成安装. 3.简单使用 kafka环境搭建请参考:CentOS7.5搭建Kafka2.11-1.1.0集群 1)连接kafka 打开kafka t

1.下载 下载地址:http://www.kafkatool.com/download.html 2.安装 根据不同的系统下载对应的版本,我这里kafka版本是1.1.0,下载kafka tool 2.0.1. 双击下载完成的exe图标,傻瓜式完成安装. 3.简单使用 kafka环境搭建请参考:CentOS7.5搭建Kafka2.11-1.1.0集群 1)连接kafka 打开kafka tool安装目录,点击exe文件 提示设置kafka集群连接 点击确定,设置 设置完了,点击Test测试是否能

1 下载地址 http://www.kafkatool.com/download.html 2 下载dmg包,选择对应版本,我的kafka是2.1的版本,所以选择了Kafka Tool 2.0.4 3 安装过程,一路下一步 4 配置kafka集群,注意本机的hostname配置,根据个人机器情况配置 5配置好之后的图像 就可以查看各个broker topics partitions Consumers了 6 使用

1.下载 下载地址:http://www.kafkatool.com/download.html 2.安装 根据不同的系统下载对应的版本,我这里kafka版本是1.1.0,下载kafka tool 2.0.1. 双击下载完成的exe图标,傻瓜式完成安装. 3.简单使用 kafka环境搭建请参考:CentOS7.5搭建Kafka2.11-1.1.0集群 1)连接kafka 打开kafka tool安装目录,点击exe文件 提示设置kafka集群连接 点击确定,设置 设置完了,点击Test测试是否能

Kafka 可视化工具 使用Kafka的小伙伴,有没有为无法直观地查看 Kafka 的 Topic 里的内容而发过愁呢? 下面推荐给大家一款带有可视化页面Kafka工具:Kafka Tool (目前最新版本是 2.0.4) Kafka Tool 工具下载 下载地址 http://www.kafkatool.com/download.html 下载界面 不同版本的Kafka对应不同版本的工具,个人使用的是0.11,所以下载的是最新的2.0.4版本 如果是Windows,直接点击exe文件,一键安装

    kafakproducer概要(看源码前,最好能理解) 摘要 kafak 被设计用来作为一个统一的平台来处理庞大的数据的实时工具,在设计上有诸多变态的要求 它必须具有高吞吐量才能支持大量事件流,例如实时日志聚合. 它需要优雅地处理大量数据积压,以支持从脱机系统定期加载数据. 系统将必须处理低延迟传递,以处理更多传统的消息传递用例. 支持进行分区,分布式,实时处理,强大的容错能力. 下文主要对kafka client 客户端源码进行分析    kafka客户端 上图为kafka客户端发送消

参考:https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9452982.html

问题导读: 1.kafka的消费者组的消费偏移存储,kafka支持两个版本?        2.ConsumerOffsetChecker类的作用是什么?        3.Kafka如何通过源码实现监控? 一,基本思路介绍 Kafka作为一个好用的且应用很广泛的消息队列,在大数据处理系统中基本是必不可少的.当然,作为缓存消息的消息队列,我们对其进行流量监控及消费滞后告警就显得异常重要了. 读过前面的文章,<Kafka源码系列之源码解析SimpleConsumer的消费过程>和<Kafk

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/bV8AhqAjQp4a_iXRfobkCQ作者简介:郑志彬,毕业于华南理工大学计算机科学与技术(双语班).先后从事过电子商务.开放平台.移动浏览器.推荐广告和大数据.人工智能等相关开发和架构.目前在vivo智能平台中心从事 AI中台建设以及广告推荐业务.擅长各种业务形态的业务架构.平台化以及各种业务解决方案.博客地址:http://arganzheng.life. 背景 最近要把原来做的那套集中式

Kafka 原理和实战 https://segmentfault.com/a/1190000020120043 两个小时读完... 实在是看不完... 1.2k 次阅读  ·  读完需要 101 分钟 18 本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/bV8AhqAjQp4a_iXRfobkCQ 作者简介:郑志彬,毕业于华南理工大学计算机科学与技术(双语班).先后从事过电子商务.开放平台.移动浏览器.推荐广告和大数据.人工智能等相关开发和架构

1. Topics CLI 1.1  首先启动 zookeeper 与 kafka > zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties … INFO binding to port 0.0.0.0/0.0.0.0:2181 (org.apache.zookeeper.server.NIOServerCnxnFactory) INFO Expiring session 0x100ab41939d0000, timeout of 6000m

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

简介 kafka是一个分布式消息队列.具有高性能.持久化.多副本备份.横向扩展能力.生产者往队列里写消息,消费者从队列里取消息进行业务逻辑.一般在架构设计中起到解耦.削峰.异步处理的作用. Kafka核心组件-intsmaze Topic:消息根据Topic进行归类,可以理解为一个队里. Producer:消息生产者,就是向kafka broker发消息的客户端. Consumer:消息消费者,向kafka broker取消息的客户端. broker:每个kafka实例(server),一台ka

目录 为什么需要消息队列 1.异步 :一个下单流程,你需要扣积分,扣优惠卷,发短信等,有些耗时又不需要立即处理的事,可以丢到队列里异步处理. 2.削峰 :按平常的流量,服务器刚好可以正常负载.偶尔推出一个优惠活动时,请求量极速上升.由于服务器 Redis,MySQL 承受能力不一样,如果请求全部接收,服务器负载不了会导致宕机.加机器嘛,需要去调整配置,活动结束后用不到了,即麻烦又浪费.这时可以将请求放到队列里,按照服务器的能力去消费. 3.解耦 :一个订单流程,需要扣积分,优惠券,发短信等调用多

Kafka可视化客户端工具(Kafka Tool 2)的安装和使用 Kafka Tool 2 是一款 Kafka 的可视化客户端工具,可以非常方便的查看 Topic 的队列信息.消费者信息以及 kafka 节点信息.下面介绍如何使用这个工具.   1,下载安装 这款软件支持在 Windows.Mac 和 Linux 上面运行,我们到其官网选择合适的版本下载安装即可: https://www.kafkatool.com/download.html   2,配置连接信息 (1)程序启动后,点击左上角

ELK开源实时日志分析平台.ELK是Elasticsearch,Logstash,Kibana 的缩写. Elasticsearch:是个开源分布式搜索引擎,简称ESLogstash:是一个完全开源的工具,可以对日志进行收集,过滤,存储到ESKibana: 也是一个开源和免费的工具,这里主要用作ES的可视化界面工具,用于查看日志. 环境:centos7.9 一.搭建ES 先要调高jvm线程数限制,修改sysctl.conf vim /etc/sysctl.conf 修改max_map_count

Kafka简介 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Apache Kafka发源于LinkedIn,于2011年成为Apache的孵化项目,随后于2012年成为Apache的主要项目之一.Kafka使用Scala和Java进行编写.Apache Kafka是一个快速.可扩展的.高吞吐.可容错的分布式发布订阅消息系统.Kafka具有高吞吐量.内置分区.支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用. 接下来先介绍下消息系统的基本理念,然后再介绍K

在我们的业务中,我们通常需要在自己的业务子系统之间相互发送消息,一端去发送消息另一端去消费当前消息,这就涉及到使用消息队列MQ的一些内容,消息队列成熟的框架有多种,这里你可以读这篇文章来了解这些MQ的不同,这篇文章的主要目的是用来系统讲述如何在Asp.Net Core中使用Kafka,整篇文章将介绍如何写消息发送方代码.消费方代码.配套的工具的使用,希望读完这篇文章之后对整个消息的运行机制有一定的理解,在这里通过一张图来简要了解一下消息队列中的一些概念. 图一 Kafka消息队列 一 安装NUG

前言 最近在搭一个离线Hadoop + 实时SparkStreaming的日志处理系统,然后发现基本上网上的这种系统都集成了kafka. 自己对kafka有一点点的认识,之前看过官网文档,用过一次,就了解到它是个消息队列.好像说是比起其他的消息队列,对多subscriber更友好. 所以google了一些kafka的应用场景,来加深一下理解. Use Cases Kafka documentation - use cases Messaging Kafka works well as a rep

由于项目原因,最近经常碰到Kafka消息队列拥堵的情况.碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用,需要大家手动的清理Kafka Log.但是清理Kafka Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志,中间关联的很多东西需要手动同时去清理,否则可能会导致删除后客户端无法消费的情况. 在介绍手动删除操作之前,先简单的介绍一下Kafka消费Offset原理. 一.Kafka消费Offset 在通过Client端消费Kafka中的消息时,消费的消息会同时在Zookeeper和Kafka Log中保存,如