Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题. 1.丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 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

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

通过flume收集其他机器上flume的监测数据,发送到本机的kafka进行消费. 环境:slave中安装flume,master中安装flume+kafka(这里用两台虚拟机,也可以用三台以上) masterIP 192.168.83.128 slaveIP 192.168.83.129 通过监控test.log文件的变化,收集变化信息发送到主机的flume中,再发送到kafka中进行消费 1.配置slave1在flume中配置conf目录中的example.conf文件,没有就创建一个 #N

参考网址: https://blog.csdn.net/lansetiankong12/article/details/54946641 1.新建Maven项目-KafkaMaven ->点击next按钮 ->点击next按钮 ->点击finish按钮,项目新建成功 2.生产者配置文件:kafka-producer.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns=&qu

在做分布式编译的时候,每一个worker都有一个consumer,适用的kafka+zookeep的配置都是默认的配置,在消息比较少的情况下,每一个consumer都能均匀得到互不相同的消息,但是当消息比较多的时候,这个时候consumer就有重复消费的情况. 如何排查这种问题呢? 最开始以为是系统资源的瓶颈,编译worker和kafka cluster都在一个集群上,导致消息同步不及时,所以就另外找了几个机器,kafka和编译worker分开.但是还是会遇到上述问题. 然后就想集群环境一致性最

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

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>

1. 消费者位置(consumer position) 因为kafka服务端不保存消息的状态,所以消费端需要自己去做很多事情.我们每次调用poll()方法他总是返回已经保存在生产者队列中还未被消费者消费的消息.消息在每一个分区中都是顺序的,那么必然可以通过一个偏移量去确定每一条消息的位置. 偏移量在消费消息的过程中处于重要的作用.如果是自动提交消息,那么poll()方法会去在每次获取消息的时候自动提交获取最后一条消息的偏移量,告诉服务器我们已经消费到这个位置,下次从下一个位置开始消费. 我们把更

前言 最近项目里有个需求,要消费kafka里的数据.之前也手动写过代码去消费kafka数据.但是转念一想.既然spring提供了消费kafka的方法.就没必要再去重复造轮子.于是尝试使用spring的API. 项目技术背景,使用springMVC,XML配置和注解相互使用.kafka的配置都是使用XML方式. 整合过程 1. 引入spring-kafka的依赖包 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId&

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

背景现象 1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量,在之后的1个小时时间内,积压量呈上升趋势,一路到达50W左右,第二天的图没贴出具体是50W数字,以下是第一天晚上的贴图部分. 现象一: 现象二: 当时现场图后来就找不回来了,凭印象说明了一下数字. 简要说明一下上述两个图 图一:其实很明显,明显看出,消费者消费速度明显跟不上生产者的发送速度,导致出现积压情况. 图二:图二就有点意思了,因为上游通过Kafka消息队列发送消息给我,分区数是20个.由于消费组内消费者实例是17个,所以从宏观上分析

Spark 2.3.3    Kafka   2.11-1.0.2        Java  jdk1.8.0_191           Hbase 1.2.11 from pyspark import SparkConf,SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils,TopicAndPartition KAFKA_BROKER

1.首先启动自己的kafka集群哟. 启动zk: bin/zkServer.sh start conf/zoo.cfg. 验证zk是否启动成功: bin/zkServer.sh status conf/zoo.cfg. 启动kafka: bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties. 2.生产者生产消息,模拟生产一百条数据. package com.bie.kafka.producer; import java.util.P

https://www.cnblogs.com/huxi2b/p/6061110.html 1.老版本的kafka的offset是维护在zk上的,新版本的kafka把consumer的offset维护保存在kafka的内部topic上 Math.abs(groupID.hashCode()) % numPartitions int abs = Math.abs("group-a".hashCode() % 50); bin/kafka-simple-consumer-shell.sh

其实还是得结合业务来思考,我这里给几个思路: 比如你拿个数据要写库,你先根据主键查一下,如果这数据都有了,你就别插入 了,update 一下好吧. 比如你是写 Redis,那没问题了,反正每次都是 set,天然幂等性. 比如你不是上面两个场景,那做的稍微复杂一点,你需要让生产者发送每条数据 的时候,里面加一个全局唯一的 id,类似订单 id 之类的东西,然后你这里消费 到了之后,先根据这个 id 去比如 Redis 里查一下,之前消费过吗?如果没有消 费过,你就处理,然后这个 id 写 Redi

hadoop-client依赖很乱 调试很多次cdh版本好多jar没有 用hadoop2.7.3可以 自定义输出流的池子进行流管理 public void writeLog2HDFS(String path, byte[] log) { try { //得到我们的装饰流 FSDataOutputStream out = HDFSOutputStreamPool.getInstance().takeOutputStream(path); out.write(log); out.write("\r\

1.概述 在 Kafka 中,官方对外提供了两种消费 API,一种是高等级消费 API,另一种是低等级的消费 API.在 <高级消费 API>一文中,介绍了其高级消费的 API 实现.今天给大家介绍另一种消费 API. 2.内容 在使用过 Kafka 的高级消费 API 后,我们知道它是一种高度抽象的消费 API,使用起来简单,方便,但是对于某些特殊的需求我们可能要用到第二种更加底层的 API.那么,我们首先需要知道低级消费 API 的作用.它能帮助我们去做那些事情: 一个消息进行多次读取 在

场景 餐厅老板想要统计每个用户来他的店里总共消费了多少金额,我们可以使用updateStateByKey来实现 从kafka接收用户消费json数据,统计每分钟用户的消费情况,并且统计所有时间所有用户的消费情况(使用updateStateByKey来实现) 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7}

我们知道Kafka支持Consumer Group的功能,但是最近在应用Consumer Group时发现了一个Topic 的Partition不能100%覆盖的问题. 程序部署后,发现Kafka在pdb组的consumer消费topic时存在问题,consumer无法完全覆盖Topic的各个partition.如下图: 无论我在开启多少个consumer实例,最高覆盖只能达到66%. 进一步跟踪发现,pdb组的consumer覆盖到partition1和partion2. 在kafka的主消费

说明:有很多同学在服务器上搭建好,kafka,在应用端使用kafka时候出现很多问题,这里提供下我的kafka生产和消费的php函数 环境说明: 1:首先php要有kafka扩展,在命令行中输入 php -m  看是否有rdkafka 没有的话需要安装配置下: --------------- kafka php客户端安装(php-rdkafka) --------------1.安装 librdkafkagit clone https://github.com/edenhill/librdkaf

Kafka消费形式验证 前面的<Kafka笔记整理(一)>中有提到消费者的消费形式,说明如下: .每个consumer属于一个consumer group,可以指定组id.group.id .消费形式: 组内:组内的消费者消费同一份数据:同时只能有一个consumer消费一个Topic中的1个partition: 一个consumer可以消费多个partitions中的消息.所以,对于一个topic,同一个group中推荐不能有多于 partitions个数的consumer同时消费,否则将意