Kafka集群优化篇-调整broker的堆内存(heap)案例实操 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.查看kafka集群的broker的堆内存使用情况 1>.使用jstat查看gc的信息([root@kafka116 ~]# jstat -gc 12698 1s 30) 参数说明:S0C:第一个幸存区的大小 S1C:第二个幸存区的大小 S0U:第一个幸存区的使用大小 S1U:第二个幸存区的使用大小 EC:伊甸园区的大小 EU:伊甸园区的使用大小 OC:老年代大

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610644333184173190&wfr=spider&for=pc DataPipeline |ApacheKafka实战作者胡夕:Apache Kafka监控与调优 DataPipeline 18-09-0412:13 胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言 虽然目前Apache

这篇文章主要说一下在生产过程中的kafka常用的调优参数, 首先kafka的版本是0.9.0.1,针对以下几个方面来说, 针对kafka的堆内存: 针对kafka的集群调优: kafka的的消息机制有三种,同步 异步和 oneway 同步(sync)的意味着消息是以batch的方式push,这样会极大的提高broker的性能,但这样也会增加数据丢失的风险 异步(async)的参数比较多,主要有四个参数 其中第二个消息确认机制参数有三种,当它的值为1时,kafka的leader 的partitio

胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言 虽然目前Apache Kafka已经全面进化成一个流处理平台,但大多数的用户依然使用的是其核心功能:消息队列.对于如何有效地监控和调优Kafka是一个大话题,很多用户都有这样的困扰,今天我们就来讨论一下. 一.Kafka综述 在讨论具体的监控与调优之前,我想用一张PPT图来简单说明一下当前Kafka生态系统的各个组件.就像我前面所

Kafka监控 五个维度来监控Kafka 监控Kafka集群所在的主机 监控Kafka broker JVM的表现 监控Kafka Broker的性能 监控Kafka客户端的性能.这里的所指的是广义的客户端——可能是指我们自己编写的生产者.消费者,也有可能是社区帮我们提供的生产者.消费者,比如说Connect的Sink/Source或Streams等 监控服务器之间的交互行为 主机监控 个人认为对于主机的监控是最重要的.因为很多线上环境问题首先表现出来的症状就是主机的某些性能出现了明显的问题.此

前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计. 本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka 的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补

zookeeper的默认配置文件为zookeeper/conf/zoo_sample.cfg,需要将其修改为zoo.cfg.其中各配置项的含义,解释如下: 1.tickTime:Client-Server通信心跳时间Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔,也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳.tickTime以毫秒为单位.tickTime=2000 2.initLimit:Leader-Follower初始通信时限集群中的follower服务器(F)与

1.消费服务速度跟不上 2.top -H 观察是哪个线程最忙 3.多次使用jstack,看看最忙的那个线程在做什么

Producer 于 config/producer.properties 配置文件中的项 # 序列化数据压缩方式 [none/gzip/snappy/lz4/zstd] compression.type = snappy # default=none # 内存队列缓冲区总大小 buffer.memory = 67108864 # default=32M # 数据块/批次 单个大小 batch.size = 32768 # default=16K # 数据块/批次 过期毫秒 linger.ms

<Kafka权威指南>读书笔记-操作系统调优篇 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. 大部分Linux发行版默认的内核调优参数配置已经能够满足大多数应用程序的运行需求,不过还是可以通过调整一些参数来进一步提升Kafka的性能.这些参数主要与虚拟内存,网络子系统和用来存储日志片段的磁盘挂在点有关.这些参数一般配置在“/etc/sysctl.conf” 文件里,不过在对内核参数进行调整时,最好参考官方提供的操作系统文档. 一.虚拟内存 一般来说,Linux的虚拟内存会根

1.hbase client配置参数 超时时间.重试次数.重试时间间隔的配置也比较重要,因为默认的配置的值都较大,如果出现hbase集群或者RegionServer以及ZK关掉,则对应用程序是灾难性的,超时和重新等会迅速占满web容器的链接,导致web容器停止服务,关于socket的超时时间,有两种:1:建立连接的超时时间:2:读数据的超时时间. 可以配置如下几个参数: 1. hbase.rpc.timeout:rpc的超时时间,默认60s,不建议修改,避免影响正常的业务,在线上环境刚开始配置的

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r

原文  https://blog.csdn.net/weixin_39478115/article/details/79155287 Broker参数配置 1.网络和io操作线程配置优化 # broker处理消息的最大线程数(默认为3) num.network.threads=cpu核数+1 # broker处理磁盘IO的线程数 num.io.threads=cpu核数*2 2.log数据文件刷盘策略 # 每当producer写入10000条消息时,刷数据到磁盘 log.flush.interv

<Apache Kafka实战>读书笔记-调优Kafka集群 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.确定调优目标 1>.常见的非功能性要求 一.性能(performance) 最重要的非功能性需求之一.大多数生产环境对集群性能都有着严格的要求.不同的系统对于性能有着不同的诉求.比如对数据库系统来说,最重要的性能是请求的响应时间(response time).用户总是希望一条查询或更新操作的整体响应时间越短越好:而对kafak而言,性能一般指的是吞吐量和延时

主要优化原理和思路 kafka是一个高吞吐量分布式消息系统,并且提供了持久化.其高性能的有两个重要特点: 利用了磁盘连续读写性能远远高于随机读写的特点: 并发,将一个topic拆分多个partition. 要充分发挥kafka的性能,就需要满足这两个条件 kafka读写的单位是partition,因此,将一个topic拆分为多个partition可以提高吞吐量.但是,这里有个前提,就是不同partition需 要位于不同的磁盘(可以在同一个机器).如果多个partition位于同一个磁盘,那么意

序言Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案.其实现原理,其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster,即普通的消息生产和消费.用户只要通过简单的consumer配置和producer配置,然后启动Mirror,就可以实现准实时的数据同步. 1. Kafka MirrorMaker基本特性Kafka Mirror的基本特性有: 在Target Cluster没有对应的Topic的时候,Kafka Mir

一.背景介绍: 在平时的开发中,使用kafka来发送数据已经非常熟悉,但是在使用的过程中,其实并没有比较深入的探索kafka使用过程中 一些参数配置,带来的损失可能就是没有充分的发挥出kfka的优势,无法很好的满足业务场景.在意识这个问题后,专门腾出 时间来总结一下kakfa参数配置的调优,以充分发挥kafka在低时延,高吞吐等不同场景下的优势. 二.通用介绍: -------- 生产者配置 ------- 常规参数设置解析: Properties props = new Properties(

kafka调优:[root@bi-kafka-1 bin]# pwd/data/kafka-9092/bincat kafka-server-start.sh if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G" export JMX_PORT="9998"fi#调整heap,推荐6G,可改为if [ "x$KAFK

Kafka-副本-分区设置-性能调优 SparkKafkaDemo - Executors kafka replication 负载均衡_百度搜索 Kafka 高性能吞吐揭秘 - 友盟博客 - SegmentFault Kafka集群partitions/replicas默认分配解析 - CSDN博客 kafka源码分析之kafka的consumer的负载均衡管理 - 综合编程类其他综合 - 红黑联盟 Kafka深度解析 - CSDN博客 揭秘Kafka高性能架构之道 - Kafka设计解析(六

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今天带来一篇译文“调优Apache Kafka集群”,里面有一些观点并无太多新颖之处,但总结得还算详细.该文从四个不同的目标出发给出了各自不同的参数配置,值得大家一读~ 原文地址请参考:https://www.confluent.io/blog/optimizing-apache-kafka-deployment/ ========================================== Apache Kafka是当前最好的企业级流式处理平台.把你的应用程序链接到Kafka集群,剩下