生产者: package main import ( "github.com/Shopify/sarama" "fmt" "time" ) func main() { config := sarama.NewConfig() config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner confi

package com.bjsxt.Thread.Demo; public class ProducerConsumer { /** * 生产者与消费者 * @param args */ public static void main(String[] args) {// 模拟线程 SyncStack ss = new SyncStack(); Producer p = new Producer(ss); Consumer c = new Consumer(ss); new Thread(p).

package com.jiefupay; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; 8 import org.apache.log4j.Logger; import com.jiefupay.dao.Dao; import com.rabbitmq.client.AMQP; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.

一.修改kafka   server.porperties的ip是你本机的ip listeners=PLAINTEXT://192.168.111.130:9092 二.生产者的例子 import org.apache.kafka.clients.producer.*; import java.util.Properties; public class KafkaProducerDemo { private final Producer<String, String> kafkaProdcer

kafka简介 Kafka是apache开源的一款用Scala编写的消息队列中间件,具有高吞吐量,低延时等特性. Kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者称为Producer,消息接受者称为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)称为broker. 无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息,来保证系统可用性. kafka主要的组件介绍 Producer:消息生产者,

以前老的sarama版本不支持消费者组的消费方式,所以大多数人都用sarama-cluster. 后来sarama支持了消费者组的消费方式,sarama-cluster也停止维护了,但网上关于sarama的消费者组的解析很少,且官方的样例很简单,所以这里分析一下. 一.官方样例 官方样例比较简单: 1.通过 sarama.NewConfig 创建一个配置 2.通过 NewConsumerGroup 创建一个消费者组 3.通过 Consume 创建消费者组的会话,该函数的第三个参数即为该会话三个阶

zookeeper + kafka 首先要在 apche 官网下载 kafka 的程序包(linux版本),然后放到服务器上解压,得到以下目录 bin 目录下包含了服务的启动脚本 启动 zookeeper ./bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 启动 kafka server ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 创建一个主题 ./bin/kafka

一.kafka集群搭建 至于kafka是什么我都不多做介绍了,网上写的已经非常详尽了. 1. 下载zookeeper  https://zookeeper.apache.org/releases.html 2. 下载kafka http://kafka.apache.org/downloads 3. 启动zookeeper集群(我的示例是3台机器,后面的kafka也一样,这里就以1台代指3台,当然你也可以只开1台) 1)配置zookeeper. 修改复制一份 zookeeper-3.4.13/c

kafka消费者 以下博客是通过生产者创建.发送消息至kafka 博客链接 现在我们站在消费者的角度,来进行收取消息 package main import ( "fmt" "strings" "sync" "github.com/Shopify/sarama" ) var ( wg sync.WaitGroup ) func main() { //创建消费者 consumer, err := sarama.NewConsum

使用golang kafka sarama 包时,遇到如下问题: 高并发情况下使用同步sync producer,偶尔遇到crash: panic: interface conversion: interface {} is nil, not chan *sarama.ProducerError goroutine 413 [running]: github.com/Shopify/sarama.(*syncProducer).handleSuccesses(0xc420384840) /hom

前言 在上一篇中讲述如何搭建kafka集群,本篇则讲述如何简单的使用 kafka .不过在使用kafka的时候,还是应该简单的了解下kafka. Kafka的介绍 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. Kafka 有如下特性: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能. 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输. 支持Kafka Serv

spring cloud (一.服务注册demo_eureka) spring cloud (二.服务注册安全demo_eureka) spring cloud (三.服务提供者demo_provider) 写完这些案例的demo后面有时间再写这个框架的思想: 注册中心负责服务管理:提供者负责提供服务:消费者调用提供者的服务: 消费者的demo也是一样建一个spring boot 项目:然后修改pom文件如下: <?xml version="1.0" encoding="

kafka消费者demo pom文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apach

一篇文章主要是关于整体架构以及用到的软件的一些介绍,这一篇文章是对各个软件的使用介绍,当然这里主要是关于架构中我们agent的实现用到的内容 关于zookeeper+kafka 我们需要先把两者启动,先启动zookeeper,再启动kafka启动ZooKeeper:./bin/zkServer.sh start启动kafka:./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties 操作kafka需要安装一个包:go get github.co

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   

Go实现日志收集系统2   一篇文章主要是关于整体架构以及用到的软件的一些介绍,这一篇文章是对各个软件的使用介绍,当然这里主要是关于架构中我们agent的实现用到的内容 关于zookeeper+kafka 我们需要先把两者启动,先启动zookeeper,再启动kafka启动ZooKeeper:./bin/zkServer.sh start启动kafka:./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties 操作kafka需要安装一个包:go

从kafka里面把日志取出来,写入ES,使用Kibana做可视化展示 1. ElasticSearch 1.1 介绍 Elasticsearch(ES)是一个基于Lucene构建的开源.分布式.RESTful接口的全文搜索引擎.Elasticsearch还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,ES能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据.可以在极短的时间内存储.搜索和分析大量的数据.通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机. 1.2 Ela

实现功能 logagent根据etcd的配置创建多个tailtask logagent实现watch新配置 logagent实现新增收集任务 logagent删除新配置中没有的那个任务 logagent根据IP拉取自己的配置 代码实现 config/config.ini [kafka] address=127.0.0.1:9092 chan_max_size=100000 ​ [etcd] address=127.0.0.1:2379 timeout=5 collect_log_key=/log

一.什么是LogAhent 类似于在linux下通过tail的方法读日志文件,将读取的内容发给kafka,这里的tailf是可以动态变化的,当配置文件发生变化时,可以通知我们程序自动增加需要增加的配置文件.tailf去获取相应的日志并发给kafka producer.主要包含kafka.tailf和configlog.LogAgent工作流程 读日志--tailf第三方库 在kafka写日志 --sarama第三方库 读取配置文件 -- "gopkg.in/ini.v1" 二.tail

目录 1. 消息队列两种模式 1.1 消息队列作用 1.2 点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息删除) 1.3 发布/订阅模式(一对多,消费数据之后不会删除消息) 1.4 kafka框架 1.5 kafka工作流程 2. 安装部署 2.1 下载安装 2.2 配置hosts文件 2.3 kafka配置文件(日志数据分离) 2.4 配置环境变量 2.5 启动集群/bin下脚本说明 2.6 启动kafka集群shell脚本 2.7 kafka启动日志文件 3. topic(队列)增删