Kafka自0.9.0.0版本引入了配额管理(quota management),旨在broker端对clients发送请求进行限流(throttling).目前Kafka支持两大类配额管理: 网络带宽(network bandwidth)配额管理:定义带宽阈值来限制请求发送速率,阈值单位是字节/秒,即bytes/s.该功能是0.9.0.0版本引入的 CPU配额管理:定义CPU使用率阈值来限制请求发送速率,阈值以百分比的形式给出,如quota = 50表示50%的CPU使用率上限.该功能是0.1

本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1.另外,由于Kafka目前提供了两套Producer代码,一套是Scala版的旧版本:一套是Java版的新版本.虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer,但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API.今天我们就分析一下旧版producer的代码.  producer还分为同步和异步模式,由属性producer.type指定,默认是sync,即同步发送模式.本文主要关注于同步发送的代码走读.下面以console-pr

转载自:http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/4583249.html     供参考 本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1.另外,由于Kafka目前提供了两套Producer代码,一套是Scala版的旧版本:一套是Java版的新版本.虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer,但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API.今天我们就分析一下旧版producer的代码.  producer还分为同步和异步模式,由属性produ

来源:https://www.zybuluo.com/jewes/note/63925 @jewes 2015-01-17 20:36 字数 1967 阅读 1093 Kafka Producer相关代码分析 kafka Kafka Producer将用户的消息发送到Kafka集群(准确讲是发送到Broker).本文将分析Producer相关的代码实现.   类kafka.producer.Producer 如果你自己实现Kafka客户端来发送消息的话,你就是用到这个类提供的接口来发送消息.(如

producer接口: /** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information regarding copyright ownership. * The ASF licenses this

  kafka producer生产数据到kafka异常:Got error produce response with correlation id 16 on topic-partition...Error: NETWORK_EXCEPTION 1.问题描述 2017-09-13 15:11:30.656 o.a.k.c.p.i.Sender [WARN] Got error produce response with correlation id 25 on topic-partition

package test_kafka; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.ProducerConfig; public class KafkaProducer{ public Pr

When we are talking about performance of Kafka Producer, we are really talking about two different things: latency: how much time passes from the time KafkaProducer.send() was called until the message shows up in a Kafka broker. throughput: how many

在Kafka中,TCP连接的管理交由底层的Selector类(org.apache.kafka.common.network)来维护.Selector类定义了很多数据结构,其中最核心的当属java.nio.channels.Selector实例,故所有的IO事件实际上是使用Java的Selector来完成的.本文我们探讨一下producer与Kafka集群进行交互时TCP连接的管理与维护. 一.何时创建TCP连接 Producer端在创建KafkaProducer实例时就会创建与broker的T

1.从github上下载kettle的kafka插件,地址如下 Kafka Consumer地址: https://github.com/RuckusWirelessIL/pentaho-kafka-consumer/releases/tag/v1.7 Kafka Producer地址: https://github.com/RuckusWirelessIL/pentaho-kafka-producer/releases/tag/v1.9 2.进入kettle安装目录:在plugin目录下创建s

最近开发网关服务的过程当中,需要用到kafka转发消息与保存日志,在进行压测的过程中由于是多线程并发操作kafka producer 进行异步send,发现send耗时有时会达到几十毫秒的阻塞,很大程度上上影响了并发的性能,而在后续的测试中发现单线程发送反而比多线程发送效率高出几倍.所以就对kafka API send 的源码进行了一下跟踪和分析,在此总结记录一下. 首先看springboot下 kafka producer 的使用 在config中进行配置,向IOC容器中注入DefaultKa

Kafka 0.9版本正式使用Java版本的producer替换了原Scala版本的producer.本文着重讨论新版本producer的设计原理以及基本的使用方法. 新版本Producer 首先明确一下,新版本producer指的是o.a.k.clients.producer.KafkaProducer,而不是kafka.producer.Producer.如果你依然在使用后者,我们强烈建议你赶快升级到Kafka0.9以后的版本. 基本数据结构 新版本客户端(包含新版本producer和新版本

转载自 huxihx,原文链接 Kafka producer介绍 Kafka 0.9版本正式使用Java版本的producer替换了原Scala版本的producer.本文着重讨论新版本producer的设计原理以及基本的使用方法. 目录 一.基本数据结构 1. ProducerRecord 2. RecordMetadata 二.工作流程 1. 基本设计特点 2. 关键参数 3. 内部原理 3.1 Step 1: 序列化+计算目标分区 3.2 Step 2: 追加写入消息缓冲区(accumul

参考, https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/0.8.0+Producer+Example http://kafka.apache.org/08/configuration.html , 0.8版本,关于producer,consumer,broker所有的配置   因为Producer相对于consumer比较简单,直接看代码,需要注意的点 1. 配置参数,详细参考上面链接     1.1 metadata.broker.list,

为了更好的实现负载均衡和消息的顺序性,Kafka Producer可以通过分发策略发送给指定的Partition.Kafka Java客户端有默认的Partitioner,平均的向目标topic的各个Partition中生产数据,如果想要控制消息的分发策略,有两种方式,一种是在发送前创建ProducerRecord时指定分区(针对单个消息),另一种就是就是根据Key自己写算法.继承Partitioner接口,实现其partition方法.并且配置启动参数 props.put("partition

Kafka producer拦截器(interceptor) 拦截器原理 Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的,主要用于实现clients端的定制化控制逻辑. 对于producer而言,interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求,比如修改消息等.同时,producer允许用户指定多个interceptor按序作用于同一条消息从而形成一个拦截链(interceptor chain).Inter

上一篇文章我们主要介绍了什么是 Kafka,Kafka 的基本概念是什么,Kafka 单机和集群版的搭建,以及对基本的配置文件进行了大致的介绍,还对 Kafka 的几个主要角色进行了描述,我们知道,不管是把 Kafka 用作消息队列.消息总线还是数据存储平台来使用,最终是绕不过消息这个词的,这也是 Kafka 最最核心的内容,Kafka 的消息从哪里来?到哪里去?都干什么了?别着急,一步一步来,先说说 Kafka 的消息从哪来. 生产者概述 在 Kafka 中,我们把产生消息的那一方称为生产者,

最近发现一个Kafka producer异步发送在某些情况会阻塞主线程,后来在排查解决问题过程中发现这可以算是Kafka的一个说明不恰当的地方. 问题说明 在很多场景下我们会使用异步方式来发送Kafka的消息,会使用KafkaProducer中的以下方法: public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {} 根据文档的说明它是一个异步的发送方法,按道理不管如何它都

在我们上一篇Kafka教程中,我们讨论了Kafka Cluster.今天,我们将通过示例讨论Kafka Producer.此外,我们将看到KafkaProducer API和Producer API.此外,我们将学习Kafka Producer中的配置设置.最后,我们将在Kafka Producer教程中讨论简单的生产者应用程序.为了将消息发布到Apache Kafka主题,我们使用Kafka Producer. 那么,让我们详细探讨Apache Kafka Producer. 卡夫卡初学者制片

Kafka Safe Producer 在应用Kafka的场景中,需要考虑到在异常发生时(如网络异常),被发送的消息有可能会出现丢失.乱序.以及重复消息. 对于这些情况,我们可以创建一个“safe producer”,用于规避这些问题.下面我们会先介绍对于这几种情况的说明以及配置,最后给出一个配置示例. 1. acks 详述 之前我们介绍过 Kafka Producer 的 acks 有三种模式,下面我们进一步介绍一下这三种模式: 1.1.  acks = 0(no acks) 使用acks=0

一.Producer整体架构 Kafka Producer端的架构整体也是一个生产者-消费者模式 Producer线程调用send时,只是将数据序列化后放入对应TopicPartition的Deque尾部的ProducerBatch数据结构中 Sender线程每次扫描所有Deque的尾部,得到需要发送的readyNodes,并确认所有的readyNodes都已建立好连接. 遍历readyNodes,再遍历每个Node上所有partition的Deque的队头,直到凑齐max.request.si