众所周知kafka的吞吐量比一般的消息队列要高,号称the fastest,那他是如何做到的,让我们从以下几个方面分析一下原因. 生产者(写入数据) 生产者(producer)是负责向Kafka提交数据的,我们先分析这一部分. Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中,它绝对不会丢失数据.为了优化写入速度Kafak采用了两个技术,顺序写入和MMFile. 顺序写入 因为硬盘是机械结构,每次读写都会寻址->写入,其中寻址是一个"机械动作",它是最耗时的.所以硬盘最"讨厌&q

一  Kafka HA设计解析 1.1 为何需要Replication 在Kafka在0.8以前的版本中,是没有Replication的,一旦某一个Broker宕机,则其上所有的Partition数据都不可被消费,这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖.同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中. 如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送message.send.max.retries(默认值为3)次后抛出Exc

提高 Kafka 吞吐量 1.了解分区的数据速率,以确保提供合适的数据保存空间 2.除非您有其他架构上的需要,否则在写 Topic 时请使用随机分区 3.如果 Consumers 运行的是比 Kafka 0.10 还要旧的版本,那么请马上升级 4.调优 Consumer 的套接字缓冲区(socket buffers),以应对数据的高速流入 5.设计具有高吞吐量的 Consumers,以便按需实施背压(back-pressure) 6.在 JVM 上运行各种 Consumers 时,请警惕垃圾回收

一.高可用的由来 1.1 为何需要Replication 在Kafka在0.8以前的版本中,是没有Replication的,一旦某一个Broker宕机,则其上所有的Partition数据都不可被消费,这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖.同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中. 如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送message.send.max.retries(默认值为3)次后抛出Exception,

前言 小伙伴们,通过前边文章的阅读,相信大家已经对RocketMQ的基本原理有了一个比较深入的了解,那么大家对当前比较常用的RabbitMQ和Kafka是不是也有兴趣了解一些呢,了解的多一些也不是坏事,面试或者跟人聊技术的时候也会让你更有话语权嘛. 那王子今天就跟大家聊一聊RabbitMQ和Kafka在处理高可用集群时的原理,看看它们与RocketMQ有什么不同.小伙伴们可以重新温习一下常见的消息中间件有哪些?你们是怎么进行技术选型的?这篇文章,了解一下他们之间的区别. RabbitMQ的高可用

很多时候,线上服务器的进程在某时间段内长时间占用CPU过高,为了优化,我们需要找出原因. 1.找出占用CPU最高的10个进程 ps aux | sort -k3nr | head -n 10 或查看占用内存最高的10个进程 ps aux | sort -k4nr | head -n 10 或者使用 top ,按 1 显示CPU列表,再按 shift+p 以CPU排序 top 2.对进程进行跟踪查看 查看进程打开的文件 lsof -p 进程PID 查看进程在处理的文件 ll /proc/进程PID

Kafka吞吐量测试案例 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. 领英公司参考连接:https://www.slideshare.net/JiangjieQin/producer-performance-tuning-for-apache-kafka-63147600?qid=84026ff8-243f-49a7-a4d0-69976cf317b7&v=&b=&from_search=9(温馨提示,需要VPN哟-). 一.kafka-producer-pe

  Linux下分析某个进程CPU占用率高的原因 通过top命令找出消耗资源高的线程id,利用strace命令查看该线程所有系统调用  1.top 查到占用cpu高的进程pid 2.查看该pid的线程:top -H -p 9532 3.查看这个线程所有系统调用:strace -p 10017 不停循环输出Connection timed out,让开发查看问题

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

myisam崩溃后发生损坏的概率比innodb高的原因

1:kafka可以通过多个broker形成集群,来存储大量数据:而且便于横向扩展. 2:kafka信息存储核心的broker,通过partition的segment只关心信息的存储,而生产者只负责向leader角色的partition提交数据,而消费者pull数据的时候自己通过zk存储offset信息,严格讲broker基本只关心存储数据: 3:kafka的ack策略也是提高吞吐量的手段: 1)生产者的acks如果设置0则只向leader发送数据,并不关心leader数据是否存储成功: 2)如果

一.kafka基础 本篇文章讨论的kafka版本是目前最新版 0.10.1.0. 1.1 kafka种的KafkaController 所有broker会通过ZooKeeper选举出一个作为KafkaController,来负责: 监控所有broker的存活,以及向他们发送相关的执行命令. 分区的状态维护:负责分区的新增.下线等,分区副本的leader选举 副本的状态维护:负责副本的新增.下线等 1.2 kafka分区中的基本概念 每个分区可以有多个副本,分散在不同的broker上. leade

我们的服务器在使用操作系统的时候,用着用着系统就变慢了,打开“ 任务管理器 ”一看,才发现CPU使用率达到80%以上.这是怎么回事情呢?遇到病毒了吗?硬件有问题?还是系统设置有问题呢?在本文中将从硬件,系统进程,应用软件和病毒木马四个方面来介绍CPU资源使用率为什么会达到那么高,以帮助大家排除服务器CPU使用率高的种种疑惑. 一.硬件因素 以下分别从CPU温度,CPU超线程,硬件配置,硬件驱动和待机方面分析. 情况1. CPU温度过高如果CPU风扇散热不好,会导致CPU温度太高(CPU温度多少正

Kafka发送消息方法如下: Properties properties = new Properties(); properties.put("zookeeper.connect", "server1:2181"); properties.put("serializer.class",StringEncoder.class.getName()); properties.put("metadata.broker.list",&

1.1.1故障1:从库数据与主库冲突 1 2 3 4 5 6 show slave status; 报错:且show slave status\G Slave_I/O_Running:Yes Slave_SQL_Running:No Seconds_Behind_Master:NULL Last_error:Error 'Can't create database 'xiaoliu'; database exists' on query. Default   database:'xiaoliu'

原因总结 产生的原因一句话总结就是:等待磁盘I/O完成的进程过多,导致进程队列长度过大,但是cpu运行的进程却很少,这样就体现到负载过大了,cpu使用率低. 下面内容是具体的原理分析:在分析负载为什么高之前先介绍下什么是负载.多任务操作系统.进程调度等相关概念. 什么是负载 什么是负载:负载就是cpu在一段时间内正在处理以及等待cpu处理的进程数之和的统计信息,也就是cpu使用队列的长度统计信息,这个数字越小越好(如果超过CPU核心*0.7就是不正常) 负载分为两大部分:CPU负载.IO负载 例

用户在使用 MySQL 实例时,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况.本文将介绍造成该状况的常见原因以及解决方法,并通过 CPU 使用率为 100% 的典型场景,来分析引起该状况的原因及其相应的解决方案. 常见原因 系统执行应用提交查询(包括数据修改操作)时需要大量的逻辑读(逻辑 IO,执行查询所需访问的表的数据行数),所以系统需要消耗大量的 CPU 资源以维护从存储系统读取到内存中的数据一致性. 说明:大量行锁冲突.行锁等待或后台任务也有可能会导致实例的 CPU 使用率过高,但

程序CPU占用高的可能原因: 1.存在死循环: 为什么死循环会导致CPU占用高呢?      虽然分时操作系统是采用时间片的机制对CPU的时间进行管理的,也就是说到了一定时间它会自动从一个进程切换到下一个进程.但是,当进入别的进程后,若该进程告诉系统它现在不需要做什么,不需要那么多的时间,这个时候,系统就会切换到下一个进程,当切换到死循环所在进程后,由于它一直在循环,永远告诉系统它有事情做(实质仅在死循环,没做任何事),那么系统就尽可能的将其他进程省下了的时间让它做死循环了,CPU占用不高才怪咧

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳

MongoDB Sharding架构下连接数很容易达到很高,这里连接数分为几个概念:tcp 连接数 netstat可以统计的,一般这个是最高.如果mongod/mongos在同一台服务器,更明显.参考命令:netstat -ant|awk '{print $5}' |awk -F: '{print $1}'|sort |uniq -c|sort -rnmongos/mongod 连接数 mongostat/db.serverStatus()/connPoolStats可统计.连接数多高算高呢?这