Golang中如何正确的使用sarama包操作Kafka? 一.背景 在一些业务系统中,模块之间通过引入Kafka解藕,拿IM举例(图来源): 用户A给B发送消息,msg_gateway收到消息后,投递消息到Kafka后就给A返回发送成功.这个时候,其实还没有持久化到mysql中,虽然最终会保持一致性.所以,试想如果Kafka丢消息了,是不是就出大问题了?A认为给B发送消息成功了,但是在服务器内部消息丢失了B并没有收到.   所以,在使用Kafka的时候,有一些业务对消息丢失问题非常的关注.  

发现在如下代码中存储kafka生产者初始化失败: config.Version = sarama.V0_10_2_1 //V2_2_0_0 producer, err := sarama.NewSyncProducer(options.Kafka.KafkaBrokerList, config) if err != nil { log.Printf("sarama.NewSyncProducer fail:%+v, list=%+v\n", err, options.Kafka.Kaf

本节主要内容: 1. 日志收集系统设计2. 日志客户端开发 1. 项目背景    a. 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题    b. 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足    c. 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 2. 解决方案    a. 把机器上的日志实时收集,统一的存储到中心系统    b. 然后再对这些日志建立索引,通过搜索即可以找到对应日志    c. 通过提供界面友好的web界面,通过web即可以完成日志搜索 3. 面临的问题   

一般在KafKa消费程序中消费可以设置多个主题,那在同一程序中需要向KafKa发送不同主题的消息,如异常需要发到异常主题,正常的发送到正常的主题,这时候就需要实例化多个主题,然后逐个发送. 在NET中用RdKafka组件来做消息处理,在Nuget中引用. 在程序中初始化Producer,并创建多个Topic private string comtopic = "topic1"; private string errtopic = "topic2"; private

一．了解淘宝Kafka架构 在ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka消息中间件之间,我们为什么要选择Kafka?下面详细介绍一下,2012年9月份我在支付宝做余额宝研发,2013年6月支付宝正式推出余额宝,2013年8月担任支付宝淘宝彩票项目经理带领兄弟们一起做研发,期间需要与淘宝和500万对接竞彩接口数据,业余时间与淘宝的同事沟通,了解天猫在电商节如何处理这些大数据的?技术架构上采用了哪些策略呢? 一.应用无状态(淘宝session框架) 二.有效使用缓存(Tair)

做性能测试时,kafka消息队列比较长,让程序自己消费完毕需要等待很长时间.就需要快速清理kafka队列 清理方式把 这kafak manager + zookeeper + kafka 这些应用情况,复制成一个备份文件夹.当需要清理时,把在使用的kafka +zookeeper  文件夹删除,在从备份文件还原回去. 这样就作成几个脚本 1.清理环境clen_envionment.sh, 这个只执行一次,需要把 kafka 和zookeeper的路径填写正确.如果存在备份文件就不需要执行这个脚本

目录 kclient消息中间件 kclient-processor top.ninwoo.kclient.app.KClientApplication top.ninwoo.kclient.app.KClientController top.ninwoo.kclient.app.handler.AnimalsHandler top.ninwoo.kclient.app.domain 总结 kclient-core top.ninwoo.kafka.kclient.boot.KClientBoot

一. 1.Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数,如分区数为10,那么最多10台机器来并行消费(每台机器只能开启一个线程),或者一台机器消费(10个线程并行消费).即消费并行度和分区数一致. 2.(1)如果指定了某个分区,会只讲消息发到这个分区上 (2)如果同时指定了某个分区和key,则也会将消息发送到指定分区上,key不起作用 (3)如果没有指定分区和key,那么将会随机发送到topic的分区中 (4)如果指定了key,那么将会以hash<key>的方式发送到分区中 二.多线程消费

这部分内容对了解系统和提高软件性能都有很大的帮助,kafka官网上也给出了比较详细的配置详单,但是我们还是直接从代码来看broker到底有哪些配置需要我们去了解的,配置都有英文注释,所以每一部分是干什么的就不翻译了,都能看懂: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

本文来自网易云社区 作者:李勇 背景 随着互联网的不断发展,用户所产生的行为数据被越来越多的网站重视,那么什么是用户行为呢?所谓的用户行为主要由五种元素组成:时间.地点.人物.行为.行为对应的内容.为什么要做用户的行为分析?因为只有做了用户行为分析才能知道用户画像.才能知道用户在网站上的各种浏览.点击.购买背后的商业真相,从而给企业带来商业价值. 网易美学是一个供用户发现和分享美妆及护肤的社区.既然是一个社区,其中的用户行为分析扮演着举足轻重的角色.对应网易美学来说,用户行为主要有以下几个应用场

package com.datad.dream.service; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.datad.dream.dao.KafkaInfConfigDao; import com.datad.dream.entity.KafkaInfConfig; import com.datad.dream.entity.KafkaSendInfo; import com.datad.dream.entity.Message; import

NET中解决KafKa多线程发送多主题 一般在KafKa消费程序中消费可以设置多个主题,那在同一程序中需要向KafKa发送不同主题的消息,如异常需要发到异常主题,正常的发送到正常的主题,这时候就需要实例化多个主题,然后逐个发送. 在NET中用RdKafka组件来做消息处理,在Nuget中引用. 在程序中初始化Producer,并创建多个Topic private string comtopic = "topic1"; private string errtopic = "to

1 安装方法以及相关库文件 https://github.com/edenhill/librdkafka 2 High-level producer High-level consumer Simple (Low-level) consumer 压缩:snappy, gzip, lz4 SSL SASL consumer有两套API,高级(high-level)和底层(simple)的,应该叫底层API或者低级API,它跟高级API的区别是没有自动负载均衡,而高级API会自动进行负载均衡. 3

当我们使用kafka向指定Topic发送消息时,如果该Topic具有多个partition,无论消费者有多少,最终都会保证一个partition内的消息只会被一个Consumer group中的一个Consumer消费,也就是说同一Consumer group中的多个Consumer自动会起到负载均衡的效果. 1.消息构造 下面我们就针对调用kafka API发送消息到Topic时partition的分配策略,分析下其内部具体的源码码实现. 首先看下kafka API中消息体ProducerRe

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

go语言操作kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据,具有高性能.持久化.多副本备份.横向扩展等特点.本文介绍了如何使用Go语言发送和接收kafka消息. sarama Go语言中连接kafka使用第三方库:github.com/Shopify/sarama. 下载及安装 go get github.com/Shopify/sarama 注意事项 sarama v1.20之后的版本加入了zstd压缩算法,需要用到cgo,在Wind

建立kafka消费类ConsumerRunnable ,实现Runnable接口: import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; impo

Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器,它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer,除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力.本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨

Fabric 1.4源码分析 kafka共识机制 本文档主要介绍kafka共识机制流程.在查看文档之前可以先阅览raft共识流程以及orderer服务启动流程. 1. kafka 简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统,一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统.kafka详细介绍可以参考这一篇博客.kafka介绍 2. kafka共识 kafka共识当中,每个orderer节点即是生产者Producer也

kafka安装前期准备: 1,准备三个节点(根据自己需求决定) 2,三个节点上安装好zookeeper(也可以使用kafka自带的zookeeper) 3,关闭防火墙 chkconfig  iptables off 一.下载安装包 Kafka官网下载安装包 http://kafka.apache.org/downloads.html 找到 Binary downloads(已编译好的): 下载后解压 Mac: $ brew cask install homebrew/cask-versions/