在Kafak已启动的情况下: 发送端首次连接大概耗时400毫秒.后续消息发送都在1毫秒以下. 接收端首次连接大概耗时400-7000毫秒.后续消息接收都在1毫秒以下.(具体时间与topic中存留的消息量有关) 但在使用Kafka时,会遇到Kafka重启.或者启用应用时Kafak还没有启动的情况,针对于各种情况进行测试. 测试消息发起端 Properties props = new Properties(); properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERV

转载自 huxihx,原文链接 Kafka controller重设计 目录 一.Controller是做什么的 二.Controller当前设计 三.Controller组成 四.Controller当前问题 1. 需要在多线程间共享状态 2. 代码组织混乱 3. 管理类请求与数据类请求未分离 4. Controller同步写Zookeeper且是一个分区一个分区地写 5. Controller按照一个分区一个分区的发送请求 6. Controller给broker的请求无版本号信息 7. Z

本文主要参考社区0.11版本Controller的重设计方案,试图给大家梳理一下Kafka controller这个组件在设计上的一些重要思考.众所周知,Kafka中有个关键组件叫controller,负责管理和协调Kafka集群.网上关于controller的源码分析也有很多,本文就不再大段地列出代码重复做这件事情了.实际上,对于controller的代码我一直觉得写的非常混乱,各种调用关系十分复杂,想要完整地理解它的工作原理确实不易.好在我们就是普通的使用者,大致了解controller的工

参考文档:Kafka 设计与原理详解:http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/48053965Kafka深度解析:http://blog.csdn.net/qqqq724/article/details/43228863/Kafka controller重设计:http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/6980045.htmlcontroller详解:http://blog.csdn.net/u013970991/a

应用从Kafka中读取数据需要使用KafkaConsumer订阅主题,然后接收这些主题的消息.在我们深入这些API之前,先来看下几个比较重要的概念. Kafka消费者相关的概念 消费者与消费组 假设这么个场景:我们从Kafka中读取消息,并且进行检查,最后产生结果数据.我们可以创建一个消费者实例去做这件事情,但如果生产者写入消息的速度比消费者读取的速度快怎么办呢?这样随着时间增长,消息堆积越来越严重.对于这种场景,我们需要增加多个消费者来进行水平扩展. Kafka消费者是消费组的一部分,当多个消

如果只是为了开发 Kafka 应用程序,或者只是在生产环境使用 Kafka,那么了解 Kafka 的内部工作原理不是必须的.不过,了解 Kafka 的内部工作原理有助于理解 Kafka 的行为,也利用快速诊断问题.下面我们来探讨一下这三个问题 Kafka 是如何进行复制的 Kafka 是如何处理来自生产者和消费者的请求的 Kafka 的存储细节是怎样的 如果感兴趣的话,就请花费你一些时间,耐心看完这篇文章. 集群成员间的关系 我们知道,Kafka 是运行在 ZooKeeper 之上的,因为 Zo

收到某业务组的小伙伴发来的反馈,具体问题如下: 项目中某 kafka 消息组消费特别慢,有时候在 kafka-manager 控制台看到有些消费者已被踢出消费组. 从服务端日志看到如下信息: 该消费组在短时间内重平衡了 600 多次. 从 cat 查看得知,每条消息处理都会有 4 次数据库的交互,经过一番沟通之后,发现每条消息的处理耗时大概率保持在 200ms 以上. Kafka 发生重平衡的有以下几种情况: 消费组成员发生变更,有新消费者加入或者离开,或者有消费者崩溃: 消费组订阅的主题数量发

如果只是为了开发 Kafka 应用程序,或者只是在生产环境使用 Kafka,那么了解 Kafka 的内部工作原理不是必须的.不过,了解 Kafka 的内部工作原理有助于理解 Kafka 的行为,也利用快速诊断问题.下面我们来探讨一下这三个问题 Kafka 是如何进行复制的 Kafka 是如何处理来自生产者和消费者的请求的 Kafka 的存储细节是怎样的 如果感兴趣的话,就请花费你一些时间,耐心看完这篇文章. 集群成员间的关系 我们知道,Kafka 是运行在 ZooKeeper 之上的,因为 Zo

apache kafka的重平衡(rebalance),一直以来都为人诟病.因为重平衡过程会触发stop-the-world(STW),此时对应topic的资源都会处于不可用的状态.小规模的集群还好,如果是大规模的集群,比如几百个节点的consumer或kafka connect等,那么重平衡就是一场灾难.所以我们要尽可能避免重平衡,在之前的文章中也有介绍过这点,有关重平衡的基础内容可以参阅: 详细解析kafka之 kafka消费者组与重平衡机制 在kafka2.4的时候,社区推出两个新feat

一.消息引擎系统 这类系统引以为豪的消息传递属性,像引擎一样,具备某种能量转换传输的能力 消息引擎系统是一组规范,企业利用这组规范在不同系统之间传递语义准确的消息,实现松耦合的异步式数据传递.通俗地讲就是系统A发送消息给消息引擎系统,系统B从消息引擎系统读取系统A的消息 既然消息引擎系统是用于不同系统之间传输消息的,如何设计待传输消息的格式,提供可重用性及通用性.kafka使用的是二进制的字节序列,当然消息还是结构化的,只是在使用之前都要将其转换成二进制的字节序列. 消息引擎系统还要设定具体的传

如果只是为了开发 Kafka 应用程序,或者只是在生产环境使用 Kafka,那么了解 Kafka 的内部工作原理不是必须的.不过,了解 Kafka 的内部工作原理有助于理解 Kafka 的行为,也利用快速诊断问题.下面我们来探讨一下这三个问题 Kafka 是如何进行复制的 Kafka 是如何处理来自生产者和消费者的请求的 Kafka 的存储细节是怎样的 如果感兴趣的话,就请花费你一些时间,耐心看完这篇文章. 集群成员间的关系 我们知道,Kafka 是运行在 ZooKeeper 之上的,因为 Zo

八.Log.scala 日志类,个人认为是这个包最重要的两个类之一(另一个是LogManager).以伴生对象的方式提供.先说Log object,既然是object,就定义了一些类级别的变量,比如定义了一个日志文件的后缀名是.log; 索引文件的后缀名是.index; 要被删除的文件的后缀名是.deleted; 要被执行日志清理的临时文件后缀名是.cleaned; 在做swap过程中的临时文件后缀名是.swap.还有一个后缀名.kafka_cleanshutdown,这个在0.8.2版本的Ka

老读者就请肆无忌惮地点赞吧,微信搜索[沉默王二]关注这个在九朝古都洛阳苟且偷生的程序员.本文 GitHub github.com/itwanger 已收录,里面还有我精心为你准备的一线大厂面试题. 站在运筹帷幄的角度来看,一名厉害的 Java 后端程序员都需要懂得哪些知识呢?我想,这也是很多读者迫切想知道的一个问题,因为如果不站在一个宏观的角度的话,所有学过的知识点都是零散的,就感觉像一只迷路的小鹿,跌跌撞撞的,总感觉欠点火候,对吧? 怎么把知识点串联起来,形成知识图谱或者知识体系,就显得非常重

站在运筹帷幄的角度来看,一名厉害的 Java 后端程序员都需要懂得哪些知识呢?我想,这也是很多读者迫切想知道的一个问题,因为如果不站在一个宏观的角度的话,所有学过的知识点都是零散的,就感觉像一只迷路的小鹿,跌跌撞撞的,总感觉欠点火候,对吧? 怎么把知识点串联起来,形成知识图谱或者知识体系,就显得非常重要了.接下来,我根据这些年磨破滚打的一些经验,给大家简单科普一下,如果有漏掉的内容,希望读者朋友们在留言区指出来. 1)MVC 框架:MVC 模式是软件工程中的一种软件架构模式,可以把软件系统分为三

年中的时候因为换工作的缘故,陆续参加了华为.蚂蚁.字节跳动.PDD.百度.Paypal的社招面试,除了字节跳动流程较长,我主动结束面试以外,其他的都顺利拿到了Offer. 最近时间稍微宽裕点了,写个面经,希望对大家找工作有所帮助. 面试体验 下面以时间先后顺序,分享下我在不同公司面试的体验. 华为 简历投递方式:在BOSS直聘上联系的华为HR. 线上笔试:在正式面试之前,会有线上笔试环节,3道算法题,难易程度由浅入深,做出来两道基本就没问题了. 1轮面试:视频面试,这轮面试会有两个面试官,每个面

本文阐述如何使用Kafka自带的kafka-consumer-groups.sh脚本随意设置消费者组(consumer group)的位移.需要特别强调的是, 这是0.11.0.0版本提供的新功能且只适用于新版本consumer. 在新版本之前,如果要为已有的consumer group调整位移必须要手动编写Java程序调用KafkaConsumer#seek方法,费时费力不说还容易出错.0.11.0.0版本丰富了kafka-consumer-groups脚本的功能,用户可以直接使用该脚本很方便

转载自 huxihx,原文链接 Kafka consumer group位移重设 本文阐述如何使用Kafka自带的kafka-consumer-groups.sh脚本随意设置消费者组(consumer group)的位移.需要特别强调的是, 这是0.11.0.0版本提供的新功能且只适用于新版本consumer. 在新版本之前,如果要为已有的consumer group调整位移必须要手动编写Java程序调用KafkaConsumer#seek方法,费时费力不说还容易出错.0.11.0.0版本丰富了

本文阐述如何使用Kafka自带的kafka-consumer-groups.sh脚本随意设置消费者组(consumer group)的位移.需要特别强调的是, 这是0.11.0.0版本提供的新功能且只适用于新版本consumer. 在新版本之前,如果要为已有的consumer group调整位移必须要手动编写Java程序调用KafkaConsumer#seek方法,费时费力不说还容易出错.0.11.0.0版本丰富了kafka-consumer-groups脚本的功能,用户可以直接使用该脚本很方便

kafka 0.11.0.0版本丰富了kafka-consumer-groups脚本的功能,用户可以直接使用该脚本很方便地为已有的consumer group重新设置位移. 前提必须consumer group必须是inactive的,即不能是处于正在工作中的状态(即要停止正在消费它的程序或应用).否则会出现以下报错: 上图是:logstash组件还在消费组(logstash)的数据,所以失败,把logstash进程关掉就好了. 先查看消费进度: bin/kafka-consumer-group

注意本文采用最新版本进行Kafka的内核原理剖析,新版本每一个Consumer通过独立的线程,来管理多个Socket连接,即同时与多个broker通信实现消息的并行读取.这就是新版的技术革新.类似于Linux I/O模型或者Select NIO 模型. Poll为什么要设置一个超时参数 条件: 1:获取足够多的可用数据 2:等待时间超过指定的超时时间. 目的在于让Consumer主线程定期的""苏醒"去做其他事情.比如:定期的执行常规任务,(比如写日志,写库等). 获取消息,

消费组组(Consumer group)可以说是kafka很有亮点的一个设计.传统的消息引擎处理模型主要有两种,队列模型,和发布-订阅模型. 队列模型:早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的,所谓队列模型,跟队列数据结构类似,生产者产生消息,就是入队,消费者接收消息就是出队,并删除队列中数据,消息只能被消费一次.但这种模型有一个问题,那就是只能由一个消费者消费,无法直接让多个消费者消费数据.基于这个缺陷,后面又演化出发布-订阅模型. 发布-订阅模型:发布订阅模型中,多了一个主题.消费者会预先订阅