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

offset topic consumer-group consumer producer producer-golang topic 工具 https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Replication+tools offset相关 # 最大offset bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test

前置条件 kafka版本:2.2.1 jmeter版本:5.3 插件:ApacheJMeter_ssh-1.2.0.jar 1.拷贝 ApacheJMeter_ssh-1.2.0.jar 到/lib/ext目录下2.拷贝 jsch-0.1.55.jar 到/lib目录下3.启动jmeter后,在Sampler下找到SSH Command和SSH SFTP进行配置后,可以让jmeter与linux进行交互 kafka 常用指令: 查看offset 使用kafka bin路径下kafka-run-c

本文共分为三个部分:   Kafka Topic创建方式 Kafka Topic Partitions Assignment实现原理 Kafka资源隔离方案   1. Kafka Topic创建方式   Kafka Topic创建方式有以下两种表现形式:   (1)创建Topic时直接指定Topic Partition Replica与Kafka Broker之间的存储映射关系   /usr/lib/kafka_2.10-0.8.2.1/bin/kafka-topics.sh --zookeep

我现在使用的是librdkafka 的C/C++ 的客户端来生产消息,用flume来辅助处理异常的数据,,, 但是在前段时间,单独使用flume测试的时候发现,flume不能对分区进行负载均衡!同一个集群中,一个broker的一个分区已经有10亿条数据,另外一台的另一个分区只有8亿条数据: 因此,我对flume参照别人的做法,增加了拦截器: 即在flume配置文件中 增加以下字段: ----- stage_nginx.sources.tailSource.interceptors = i2sta

个人梳理有限:欢迎大家 丰富此文档 2018年 12 月 RocketMQ 版本  不适用于 新版关系请勿参考目前规划原则:          topic 创建基于业务  消费者基于模块 多对多关系 且消费自己的topic 不会影响别人  topic n↔n  CID 基于业务topic 的分布表格: (后续有模块更新请自行更新文档或者联系我补上)   MQ: 使用原则和规范: 正确的顺序: 是先启动Consumer 后再启动producer. 所有业务目前使用同一个生产者 PID 所有topi

kafka 日常使用和数据副本模型的理解 在使用Kafka过程中,有时经常需要查看一些消费者的情况.Kafka健康状况.临时查看.同步一些数据,又由于Kafka只是用来做流式存储,又没有像Mysql或者Redis提供方便的查询方法查看数据.只能通过在命令行执行Kafka 脚本方式操作kafka(当然也有一些第三方的kafka监控工具),这里就主要收集一些常用的Kafka命令. 在看到 kafka ISR 副本时,实在忍不住就多扯了一点背后的原理,将Kafka.Redis.ElasticSearc

<Apache Kafka 实战>读书笔记-认识Apache Kafka 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.kafka概要设计 kafka在设计初衷就是为了解决互联网公司的超级大量级数据的实时传输.为了实现这个目标,kafka在设计之初就需要考虑以下四个方面: 第一:吞吐量/延迟 第二:消息持久化  第三:负载均衡和故障转移 第四:伸缩性 1>.吞吐量/延时介绍 我们先打个比方:若kafka处理一条消息需要花费2ms,那么计算得到的吞吐量不会超过500

为了便于使用,kafka提供了比较强大的Tools,把经常需要使用的整理一下 开关kafka Server bin/kafka-server-start.sh config/server.propertiesbin/kafka-server-stop.shJMX_PORT=9999 nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & topic相关 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper

参考, https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/System+Tools https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Replication+tools http://kafka.apache.org/documentation.html#quickstart http://kafka.apache.org/documentation.html#operations 为了便于使用,

作者介绍:董亭亭,快手大数据架构实时计算引擎团队负责人.目前负责 Flink 引擎在快手内的研发.应用以及周边子系统建设.2013 年毕业于大连理工大学,曾就职于奇虎 360.58 集团.主要研究领域包括:分布式计算.调度系统.分布式存储等系统. 本文主要分享Flink connector相关内容,分为以下三个部分的内容:第一部分会首先介绍一下Flink Connector有哪些.第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的kafka connector的基本的原理以及使用方法.第三部分答疑环节,看

近期接手离职同事项目,突然遇到线上事故,Flink无法正常聚合数据生成指标. 以下是详细的排查过程: 问题复现 清晨,运维报告Flink数据分析模块无法正常生成指标数据. 赶紧登陆Flink所在机器,使用如下语句简单查看Job状态. ./bin/flink list 查看输出,发现故障Job在Running状态. 因为数据分析模块运行时间较久,近期没有更新过,因此怀疑是依赖的中间件问题. 问题根源定位 (1) 查看数据源 数据分析模块依赖于Kafka,因此登陆Kafka所在机器,查看相应topi

kafka(1)kafka是一个分布式的消息缓存系统(2)kafka集群中的服务器都叫做broker(3)kafka有两类客户端,一个叫做producer(消息生产者),一类叫做consumer(消息消费者),客户端和broker服务器之间采用TCP协议连接(4)kafka中的消息可以通过topic进行区分,而且每一个消息topic都会被分区,以分担消息服务器的负载(5)每一个分区都可以有多个副本,以防止数据的丢失(6)某一个分区中的数据如果需要更新,都必须通知该分区所有副本中的leader来更

本文主要分享 Flink connector 相关内容,分为以下三个部分的内容:第一部分会首先介绍一下 Flink Connector 有哪些.第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的 kafka connector 的基本的原理以及使用方法.第三部分答疑,对社区反馈的问题进行答疑. Flink Streaming Connector Flink 是新一代流批统一的计算引擎,它需要从不同的第三方存储引擎中把数据读过来,进行处理,然后再写出到另外的存储引擎中.Connector 的作用就相当于一个

Kafka 是一个优秀的分布式消息中间件,许多系统中都会使用到 Kafka 来做消息通信.对分布式消息系统的了解和使用几乎成为一个后台开发人员必备的技能.今天码哥字节就从常见的 Kafka 面试题入手,和大家聊聊 Kafka 的那些事儿. 讲一讲分布式消息中间件 问题 什么是分布式消息中间件? 消息中间件的作用是什么? 消息中间件的使用场景是什么? 消息中间件选型? 分布式消息是一种通信机制,和 RPC.HTTP.RMI 等不一样,消息中间件采用分布式中间代理的方式进行通信.如图所示,采用了消息

本文目录: 一.消息队列 Apache Pulsar Pulsar 与 Kafka 对比 二.Kafka基础 三.Kafka架构及组件 四.Kafka集群操作 五.Kafka的JavaAPI操作 六.Kafka中的数据不丢失机制 七.Kafka配置文件说明 八.CAP理论 九.Kafka中的CAP机制 十.Kafka监控及运维 十一.Kafka大厂面试题 Kafka 涉及的知识点如下图所示,本文将逐一讲解: 本文档参考了关于 Kafka 的官网及其他众多资料整理而成,为了整洁的排版及舒适的阅读,

概述 上一篇随笔主要介绍了kafka的基本使用包括集群参数,生产者基本使用,consumer基本使用,现在来介绍一下kafka的使用技巧. 分区机制 我们在使用 Apache Kafka 生产和消费消息的时候,肯定是希望能够将数据均匀地分配到所有服务器上.比如很多公司使用 Kafka 收集应用服务器的日志数据,这种数据都是很多的,特别是对于那种大批量机器组成的集群环境,每分钟产生的日志量都能以 GB 数,因此如何将这么大的数据量均匀地分配到 Kafka 的各个 Broker 上,就成为一个非常重

在上一篇中我们详细聊了关于 Kafka Producer 内部的底层原理设计思想和细节, 本篇我们主要来聊聊 Kafka Consumer 即消费者的内部底层原理设计思想. 1.Consumer之总体概述 在 Kafka 中, 我们把消费消息的一方称为 Consumer 即 消费者, 它是 Kafka 的核心组件之一.它的主要功能是将 Producer 生产的消息进行消费处理,完成消费任务.那么这些 Producer 产生的消息是怎么被 Consumer 消费的呢?又是基于何种消费方式进行消费,

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东

首先进入 RocketMQ 工程,进入/RocketMQ/bin   在该目录下有个 mqadmin 脚本 .  查看帮助:   在 mqadmin 下可以查看有哪些命令    a: 查看具体命令的使用 : sh mqadmin      b: sh mqadmin help 命令名称   例如,查看 updateTopic 的使用 sh mqadmin help updateTopic 2. 关闭nameserver和所有的broker:    进入到bin下:     sh mqshutdo