一.KafkaListener消费 /** * 手动提交监听. * * @param record 消息记录 * @param ack 确认实例 */ @Override @KafkaListener(id = ConsumerConst.LISTENER_ID_WARNING, topics = {"${kafka.app.topic.warning}"}, containerFactory = "ackContainerFactory", groupId = &

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

前置资料  kafka kafka消费中的问题及解决方法: 情况1: 问题:脚本读取kafka 数据,写入到数据库,有时候出现MySQL server has gone away,导致脚本死掉.再次启动,这过程中的kafka数据丢失. 原因:MySQL server has gone away 出现可能是连接超时,可能超过每秒请求上限-这些异常是小概率事件,难以避免.git kafka 的demo脚本是实时监听的脚本, 简单明了,没有再去针对kafka偏移量研究:但是一旦断掉, 过程中的kafk

描述 生产消费问题在java多线程的学习中是经常遇到的问题 ,多个线程共享通一个资源的时候会出现各种多线程中经常出现的各种问题. 实例说明 三个类:售货员Clerk,工厂Factory,消费者Consumer Factory和Consumer共享Clerk对象 1.普通情况 Clerk类: class Clerk{ //商品数量默认是0,volatile关键字保证内存可见性 private volatile int product=0; //进货,synchronized关键字保证原子性,互斥性

Kafka 官方对于自身的 LAG 监控并没有太好的方法,虽然Kafka broker 自带有 kafka-topic.sh, kafka-consumer-groups.sh, kafka-console-consumer.sh 等脚本,但是对于大规模的生产集群上,使用脚本采集是非常不可靠的. Burrow 简介 LinkedIn 公司的数据基础设施Streaming SRE团队正在积极开发Burrow,该软件由Go语言编写,在Apache许可证下发布,并托管在 GitHub Burrow上.

一.协调生产/消费的需求 本文内容主要想向大家介绍一下Lock结合Condition的使用方法,为了更好的理解Lock锁与Condition锁信号,我们来手写一个ArrayBlockingQueue. JDK实际上已经有这个类,基于Lock锁与Condition锁信号实现的,当然JDK实现代码很复杂包含了更严谨的逻辑校验,以及从性能优化的角度做了更多的工作.本文中我们只是来简单实现一下其核心逻辑: ArrayBlockingQueue初始化构造时指定容量上限最大值 提供put方法,当达到Queu

线上kafka消息堆积,所有consumer全部掉线,到底怎么回事? 最近处理了一次线上故障,具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积,这个topic的相关consumer全部掉线. 整体排查过程和事后的复盘都很有意思,并且结合本次故障,对kafka使用的最佳实践有了更深刻的理解. 好了,一起来回顾下这次线上故障吧,最佳实践总结放在最后,千万不要错过. 1.现象 线上kafka消息突然开始堆积 消费者应用反馈没有收到消息(没有处理消息的日志) kafka的consumer group上看

简要:开发中,常常因为需要我们要认为修改消费者实例对kafka某个主题消费的偏移量.具体如何修改?为什么可行?其实很容易,有时候只要我们换一种方式思考,如果我自己实现kafka消费者,我该如何让我们的消费者代码如何控制对某一个主题消费,以及我们该如何实现不同消费者组可以消费同一个主题的同一条消息,一个消费组下不同消费者消费同一个主题的不同消息.如果让你实现该框架该如何实现? 这里我演示实验storm的kafkaspout来进行消费,kafkaspout里面使用的低级api,所以他在zookeep

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/08/09/KafkaColumn4 摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer,Consumer Group,Consumer Rebalance,Low Level Consumer实现的语义,以及适用场景.以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题. H

生成者: #coding:utf-8 import sys import pika credentials=pika.PlainCredentials("guest","guest") #获取信道 conn_params=pika.ConnectionParameters("192.168.30.252",credentials=credentials) conn_broker=pika.BlockingConnection(conn_param

一.进程与线程 1.1.进程 进程是应用程序的执行实例. 进程是程序的一次动态执行过程,它经历了从代码加载.执行到执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生.发展到最终消亡的过程 特征: 动态产生,动态消亡. 进程是并发性的. 进程独立性.是一个独立运行的基本单位,也是系统分配资源和调度的基本单位 1.2.线程 多线程是实现并发机制的一种有效手段.进程和线程一样,都是实现并发的一个基本单位 线程:进程内部的一个执行单元,它是程序中一个单一的顺序控制流程 特点: 线程依赖进程生存 一个进程

* 第一:生产者 生产的消费品 存放到仓库中,当仓库满时,生产者停止生产 * 第二:消费者 到仓库中 使用消费品,当仓库没有消费品时,停止消费 * 第三:生产者 在仓库满停止生产后 通知消费者去消费 * 第四:消费者 在仓库没有消费品时 通知生产者生产 public class ProducerConsumer { public static void main(String[] args) { SyncStack ss = new SyncStack(); Producer p = new P

转载:http://backend.blog.163.com/blog/static/202294126201431724652597/ 可以使用服务器端下载的kafka二进制包及依赖,也可以通过mavne获取(注意实测发现该方式拿到的包是用jdk7打的): <dependency> <groupId>com.sksamuel.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <vers

在前一小节,介绍了在多线程编程中使用同步机制的重要性,并学会了如何实现同步的方法来正确地访问共享资源.这些线程之间的关系是平等的,彼此之间并不存在任何依赖,它们各自竞争CPU资源,互不相让,并且还无条件地阻止其他线程对共享资源的异步访问.然而,也有很多现实问题要求不仅要同步的访问同一共享资源,而且线程间还彼此牵制,通过相互通信来向前推进.那么,多个线程之间是如何进行通信的呢? 解决思路 在现实应用中,很多时候都需要让多个线程按照一定的次序来访问共享资源,例如,经典的生产者和消费者问题.这类问题描

原文地址:http://projectreactor.io/docs/reference/ Reactor简介 Reactor是一个基础库,用在构建实时数据流应用.要求有容错和低延迟至毫秒.纳秒.皮秒的服务. — PrefaceTL;DR 什么是Reactor? 让我们大致了解一下Reactor.在你使用喜欢的搜索敲入一些关键词如Reactive.spring Reactive.Asynchronous java或者仅仅是"What the heck is Reactor?".简而言之

http://samza.incubator.apache.org/learn/documentation/0.7.0/comparisons/introduction.html 这里有一些使得Samza和其它流处理项目不同的高层设计决策. The Stream Model 流模型 流是Samza job的输入和输出.Samza有非常强的流模械型——不仅是一个简单的消息交换系统.Samza中的stream是一个分区的.每个分区有序的.可重放的.多订阅者的,无损的消息序列.(A stream in

http://samza.incubator.apache.org/learn/documentation/0.7.0/introduction/architecture.html Samza由三层组成: A streaming layer 消息流层 An execution layer 执行层 A processing layer 处理层 Samza自身提供了对所有三个层的支持: Streaming : Kafka Execution: YARN Processing: Samza API 这

一.概念 生产者与消费者问题是一个金典的多线程协作的问题.生产者负责生产产品,并将产品存放到仓库:消费者从仓库中获取产品并消费.当仓库满时,生产者必须停止生产,直到仓库有位置存放产品:当仓库空时,消费者必须停止消费,直到仓库中有产品. 解决生产者/消费者问题主要用到如下几个技术:1.用线程模拟生产者,在run方法中不断地往仓库中存放产品.2.用线程模拟消费者,在run方法中不断地从仓库中获取产品.3 .仓库类保存产品,当产品数量为0时,调用wait方法,使得当前消费者线程进入等待状态,当有新产品

------------------------------线程---------------------------#线程应用的第一种方式:thread模块是比较底层的模块#import thread:引用的模块#thread.start_new_thread(defName,()):线程的创建#thread.exit_thread():线程的结束 #线程应用的第二种方式:threading模块是对thread做了一些包装,可以更方便被引用#import threading:引用的模块#myT

写在最前面 哎,最近提了离职,手头的活也基本上清理的差不多了.想着这个把月可以舒服的晃悠晃悠的离开,但是运维的小伙伴总是不架势,走之前还是提了个新需求. 先说下需求吧,我们的系统概括的讲就是一个接口系统,对外的方式无外乎三种,MQ.WEBSERVICE以及FTP了.因为FTP的业务是前人留下来东西,而它恰好一直不出问题,逻辑也比较复杂,所以一直都懒得看里面的内容,只是初步的知道是用的Apache Camel的ftp的路由. 这次运维同学提出的需求正好就是关于ftp的,想着离职还要一段时间,索性就

[TOC] KafkaConsumer是从kafka集群消费消息的客户端.这是kafka的高级消费者,而SimpleConsumer是kafka的低级消费者.何为高级?何为低级? 我们所谓的高级,就是可以自动处理kafka集群的失败信息,也可以适应kafka集群中消息的分区迁移.这个客户端也可以与服务端进行交互,使用消费者分组负载平衡消费,下面我们具体会讲解. 消费者与对应的broker保持TCP连接,来获取数据.使用完成后关闭消费者连接失败,会泄露连接.这个消费者不是线程安全的. 一.偏移量和