以前老的sarama版本不支持消费者组的消费方式,所以大多数人都用sarama-cluster. 后来sarama支持了消费者组的消费方式,sarama-cluster也停止维护了,但网上关于sarama的消费者组的解析很少,且官方的样例很简单,所以这里分析一下. 一.官方样例 官方样例比较简单: 1.通过 sarama.NewConfig 创建一个配置 2.通过 NewConsumerGroup 创建一个消费者组 3.通过 Consume 创建消费者组的会话,该函数的第三个参数即为该会话三个阶

kafka消费者的Consume()方法会阻塞: 当Consume()方法返回err时,不确定继续消费有没有问题:保险起见,退出进程,然后重新初始化. 当Consume()方法返回nil是,是可以继续消费的,亲测有效. 需要注意的点写在了注释里: //StartKafkaConsumer 启动kafka消费者 func StartKafkaConsumer(ctx context.Context) { //defer utils.ForPanic() //当消费者出现问题的时候,通过panic退

本节内容:    1. etcd介绍与使用    2. ElastcSearch介绍与使用 1. etcd介绍与使用    概念:高可用的分布式key-value存储,可以使用配置共享和服务发现    类似项目:zookeeper和consul    开发语言:Go    接口:提供restful的http接口,使用简单    实现算法:基于raft算法的强一致性.高可用的服务存储目录 2. etcd的应用场景    a. 服务发现和服务注册    b. 配置中心    c. 分布式存储   

0x0 需求 消费Kafka的日志并写入ElasticSearch供查询 0x1 依赖库 golang版Kafka客户端 https://github.com/Shopify/sarama golang版ElasticSearch客户端  https://github.com/elastic/go-elasticsearch 0x2 实现 总共分3部分 1.Kafka消费者 // LogJson json格式 type LogJson struct { Tag string `json:"tag

摘要 在这一篇的文章中,我将从Sarama的同步生产者和异步生产者怎么创建开始讲起,然后我将向你介绍生产者中的各个参数是什么,怎么使用. 然后我将从创建生产者的代码开始,按照代码的调用流程慢慢深入,直到发送消息并接收到响应. 这个过程跟上面的文章说到的kafka各个层次其实是有对应关系的. 1.如何使用 1.1 介绍 在学习如何使用Sarama生产消息之前,我先稍微介绍一下. Sarama有两种类型的生产者,同步生产者和异步生产者. To produce messages, use either

Elasticsearch使用 详细使用请看我写的Go操作Elasticsearch专篇 https://www.cnblogs.com/you-men/p/13391265.html example1 package main import ( "context" "fmt" "github.com/olivere/elastic/v7" ) var eshost = "http://192.168.43.176:9200"

Golang中如何正确的使用sarama包操作Kafka? 一.背景 在一些业务系统中,模块之间通过引入Kafka解藕,拿IM举例(图来源): 用户A给B发送消息,msg_gateway收到消息后,投递消息到Kafka后就给A返回发送成功.这个时候,其实还没有持久化到mysql中,虽然最终会保持一致性.所以,试想如果Kafka丢消息了,是不是就出大问题了?A认为给B发送消息成功了,但是在服务器内部消息丢失了B并没有收到.   所以,在使用Kafka的时候,有一些业务对消息丢失问题非常的关注.  

Kafka 官方对于自身的 LAG 监控并没有太好的方法,虽然Kafka broker 自带有 kafka-topic.sh, kafka-consumer-groups.sh, kafka-console-consumer.sh 等脚本,但是对于大规模的生产集群上,使用脚本采集是非常不可靠的. Burrow 简介 LinkedIn 公司的数据基础设施Streaming SRE团队正在积极开发Burrow,该软件由Go语言编写,在Apache许可证下发布,并托管在 GitHub Burrow上.

一.前言 项目中用到了Dubbo,临时抱大腿,学习了dubbo的简单实用方法.现在就来总结一下dubbo如何提供服务,如何消费服务,并做了一个简单的demo作为参考. 二.Dubbo是什么 Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案.简单的说,dubbo就是个服务框架,如果没有分布式的需求,其实是不需要用的,只有在分布式的时候,才有dubbo这样的分布式服务框架的需求,并且本质上是个服务调用的东东,说白了就是个远程服务调用的分布式框架

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

深入:Android Touch事件传递机制全面解析(从WMS到View树) 通俗理解Android事件分发与消费机制 说起Android滑动冲突,是个很常见的场景,比如SliddingMenu与ListView的嵌套,要解决滑动冲突,不得不提及到View的事件分发机制. Touch事件传递规则分析首先,我们要知道Touch事件是包装在MotionEvent对象中的,在手指与屏幕接触过程中产生一系列事件,典型的事件有以下三种:ACTION_DOWN:手指刚接触屏幕的瞬间 ACTION_MOVE:

什么是DUBBO DUBBO是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案. 准备工作 安装zookeeper ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务. 具体安装步骤:略,请参考网上资源,很简单. 安装完后,配置一下zoo.cfg配置文件,里面有个端口的配置,我配置的是2181端口,客户端将使用该端口连接该服务. 我的zookeeper配置的服务器ip为10.0.10.51. 安装dubbo-admin dubbo-admin是dubbo管理控

出现错误的原因是消费端war没有启动成功, 但是zkClient和Dubbo的对应Thread启动了, web container无法加载对应的类, INFO: Initializing ProtocolHandler ["http-bio-8081"] Jun , :: PM org.apache.coyote.AbstractProtocol init INFO: Initializing ProtocolHandler ["ajp-bio-8010"] Jun

桶装水 送水 消费充值PDA会员管理系统 介绍 主要功能:会员管理临时开卡.新增会员.修改会员.删除会员场馆管理仓管信息管理.租凭信息管理会员卡管理会员卡类型设置.会员发卡.会员信息管理.体验用户发卡.活动名称管理.绑定手牌充值管理充值优惠套餐色织.充值卡写卡.充值卡充值.优惠套餐充值.充值卡管理系统设置角色管理.系统用户管理.PDA用户管理.密码修改.系统日志.报表日志.安全退出

消费交易允许持卡人使用电子存折或电子钱包的余额进行购物或获取服务.此交易可以在销售点终端(POS)上脱机进行.使用电子存折进行的消费交易必须提交个人识别码(PIN),使用电子钱包则不需要. 1.1 终端发出初始化消费(INITIALIZE FOR PURCHASE)命令终端发出初始化消费(INITIALIZE FOR PURCHASE)命令启动消费交易. 初始化消费(INITIALIZE FOR PURCHASE)命令的命令报文如下: 命令报文数据域如下: 1.2 IC卡处理初始化消费(INIT

产品类: public class Info { private String title = "生产"; private String content = "生产罐头"; private boolean flag = false; // 默认是false /* * 1.flag = true,表示可以生产,但是不能取走 * * 2.flag = false,表示可以取走,但是不能生产 */ public synchronized void set(String t

       系列1 曾经说过:每个线程都有自己的资源,但代码区是共享的,即每个线程都可以执行相同的函数.        这可能带来的问题就是多个线程同时执行一个函数,并修改同一变量值,这将导致数据的混乱,产生不可预料的结果.看下面的示例: private void btnThread_Click(object sender, EventArgs e) { Thread t1 = new Thread(ChangeTextBox); t1.Start(); Thread t2 = new Thr

统计 /****** Object: Procedure [dbo].[JOB_UP_Summit_UserConfStat] Script Date: 2014-3-17 10:00:50 ******/ USE [ytSummitTeleConf_DB]; GO SET ANSI_NULLS ON; GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON; GO /*============================================================= =

本期内容 : Spark Streaming资源动态分配 Spark Streaming动态控制消费速率 为什么需要动态处理 : Spark 属于粗粒度资源分配,也就是在默认情况下是先分配好资源然后再进行计算,粗粒度有个好处,因为资源是提前给你分配好,当有计算任务的时候直接使用就可以了, 粗粒度不好的方面就是从Spark  Streaming角度讲有高峰值.低峰值,在高与低峰值时候需要的资源是不一样的,如果资源分配按照高峰值考虑的话,在低峰值就是对资源的浪费, 随着Spark Streaming

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive