概述本文描述了kafka的controller的实现原理，并对其源代码的实现进行了讲解。controller运行原理在Kafka集群中，controller多个broker中的一个（也只有一个controller），它除了实现正常的broker的功能外，还负责选取分区(partition)的leader。 第一个启动的broker会成为一个controller，它会在Zookeeper上创建一个
转载
2024-09-22 14:23:11
43阅读
RocketMQ是用了两把锁：1）向 Broker 端请求锁定当前顺序消费的队列，防止在消费过程中被分配给其它消费者处理从而打乱消费顺序。2）RocketMQ 会为每个消息队列建一个对象锁，这样只要线程池中有该消息队列在处理，则需等待处理完才能进行下一次消费，保证在当前 Consumer 内，同一队列的消息进行串行消费。 Kafkakafka 的消费类 KafkaConsumer 是非线
转载
2024-06-21 08:48:54
146阅读
消费者和消费者组
如何创建消费者
如何消费消息
消费者配置
提交和偏移量
再均衡
结束消费
上面两篇聊了Kafka概况和Kafka生产者，包含了Kafka的基本概念、设计原理、设计核心以及生产者的核心原理。本篇单独聊聊Kafka的消费者，包括如下内容：消费者和消费者组如何创建消费者如何消费消息消费者配置提交和偏移量再均衡结束消费消费者和消费者组概念Kaf
目录基本概念消息和批次主题和分区生产者和消费者、偏移量、消费者群组Broker 和集群保留消息为什么选择Kafka优点常见场景硬件配置对Kafka 性能的影响磁盘吞吐量/磁盘容量内存网络CPU如何估算Kafka 集群中Broker的数量Broker 如何加入Kafka 集群基本概念 消息和批次消息，Kafka里的数据单元，也就是我们一般消息中间件里的消息的概念（可以比作数据库中一条记录）。消息由字
转载
2024-07-18 11:16:13
69阅读
1.概述Kafka的特性之一就是高吞吐率，但是Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，但是Kafka即使是运行在普通的服务器上，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，防止丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术顺序写入
转载
2023-10-19 16:35:39
89阅读
# 教学：如何调试 Kafka 消费者导致 CPU 升高问题
在开发过程中，Kafka 消费者可能会导致高 CPU 使用率，这通常是因为不断接收消息而没有及时处理。本文将为你提供一个详细的流程，帮助你分析和解决这一问题。
## 流程概述
下面的表格展示了解决 Kafka 消费者高 CPU 使用率问题的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|------|
| 1 |
#了解Kafka的基本理论同步处理：生产者生产消息发送给消费者，消费者处理消息的量是有一定限度的，比如一次只能处理100条消息队列，当生产者与消费者之间对消息的处理速率不一样时，也就是生产者一次性生产1000条消息给消费者，但是消费者自身处理消息的量是有限度的，这就会造成消息无法及时处理而促成消息堆积，服务崩溃。异步处理：生产者生产消息发送给消费者，消息会经过MQ（消息队列）进行缓存，然后消费者就
转载
2024-03-21 11:05:01
119阅读
1. kafka消费者概念1.1 消费者和消费者群组 一个消费者可以从属于一个群组，一个群组可以有一个或多个消费者。一个群组里的消费者订阅的是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。假设一个主题有4个分区，如果群组里有一个消费者，那么这一个消费者负责消费4个分区里的数据，如果群组里有2个消费者，那么每个消费者消费2个分区，如果有4个消费者，那么每个消费者消费一个分
转载
2024-06-21 18:22:16
35阅读
消息队列(MQ)
在百度百科中，消息队列(MQ)是这么解释的：“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器(可存可取)。它是分布式系统中重要的组件，使用消息队列主要是为了通过异步处理提高系统性能和削峰和降低系统耦合性。异步处理：多应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息，相比较串行处理，减少处理时间；应用耦合：多应用通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整
转载
2024-06-25 17:13:41
26阅读
深入Kafka（1）- Kafka 高性能设计问题背景在使用了一段时间Kafka后，研究了一下他的内部结构和设计，觉得他有很多地方指得我们借鉴，可以把他的优秀设计思想运用到自己的软件设计中，于是整理并记录下来。预备知识已经对Kafka有一个基础的了解，例如，如何使用kafka 的consumer 和 producerAPI。 知道Kafka 的基本概念，例如，分区，topic，recover，re
转载
2024-06-03 10:13:38
99阅读
# Spring Boot Kafka 消费 CPU 很高
## 引言
Apache Kafka 是一个高性能、高可靠性的分布式消息系统，广泛应用于大规模数据处理和实时流数据处理场景。Spring Boot 是一个快速构建生产级别应用程序的开发框架。然而，某些情况下，使用 Spring Boot Kafka 消费者可能会导致 CPU 使用率升高，本文将探讨这个问题，并提供解决方案。
## 问题
原创
2024-01-12 21:16:06
614阅读
高吞吐TPS： Broker 端进程或 Client 端应用程序每秒能处理的字节数或消息数。
如下是kafka吞吐量优化
Broker 端参数 num.replica.fetchers 表示的是 Follower 副本用多少个线程来拉取消息，默认使用 1 个线程。如果你的 Broker 端 CPU 资源很充足，不妨适当调大该参数值，加快
转载
2024-04-05 00:04:40
80阅读
项目场景：某模块A需要从kafka读取某个实时高流量的数据流消息，并将其写入磁盘文件中。问题描述：监控系统持续向负责人手机和邮箱发送短信，提示该consumer group：topic的延迟lag过高！通过监控系统web可以看到，kafka对应ConsumerGroup:topic的消息延迟Lag非常高，仅少部分分区的Lag处于正常水平，而大部分分区的Lag却不断堆积，甚至很多分区的Lag值达到了
转载
2024-03-07 17:25:28
496阅读
一、当前配置Flink：版本1.4Flink-Kafka-Connector：0.10.xKafka-Brokers:3个Topic-Partitoins:3个Topic-Replication:2个二、现象描述Flink通过Kafka-Connector连接Kafka消费数据，当Kafka异常，Broker节点不可用时，Kafka的Consumer线程会把Flink进...
转载
2022-11-04 10:04:20
1710阅读
一、当前配置Flink：版本1.4Flink-Kafka-Connector：0.10.xKafka-Brokers:3个Topic-Partitoins:3个Topic-Replication:2个二、现象描述Flink通过Kafka-Connector连接Kafka消费数据，当Kafka异常，Broker节点不可用时，Kafka的Consumer线程会把Flink进程的CPU打爆至100%其中
转载
2023-06-06 14:30:25
769阅读
# Kafka 分区丢失与消费者 CPU 高使用的关系
## 引言
Kafka 是一个广泛使用的流处理平台，具备高吞吐量、可扩展性和容错性，使其成为分布式系统中消息传递的理想选择。然而，在实际使用中，许多开发者会遇到 Kafka 的各种性能问题，其中之一便是分区丢失和消费者 CPU 高使用率。这篇文章将探讨这些问题之间的关系，并提供一些解决方案与代码示例。
## Kafka 的基本概念
在
kafka消息堆积且CPU过高代码优化直接部署已有的代码程序到线上服务器，发现CPU立马升高500%左右，立马停掉服务并看源代码排查问题，翻看代码，发现通过多线程消费 kafka消息，根据对多线程的了解，立马从以下方面排查问题： 1.多线程必须保证单例模式，才能保证多线程安全问题 2.共享资源的竞争问题，有共享变量必须加锁（synchronized）同步 3.代码性能优化（jvm和数据库两个
转载
2024-03-06 10:42:18
129阅读
白日惊雷“你的python应用cpu占用快90%了！！！”，良哥朝我眨了眨布满血丝的眼睛“不会吧”，我心想：我这是好的啊没接触过kafka的同学可以先了解下：([http://www.jasongj.com/2015/03/10/KafkaColumn1/])疑云重重SSH到远程机器上，运行top命令看一下，果然平常4%不到的cpu占用，现在飙升到90%左右了。这是一个简单的应用：server端从
一、Topic、Partition、Broker关系每一个topic都有多个Partition，每个partition内部是有序的,每个Partition负责存储这个Topic一部分的数据。对于每一个topic， Kafka集群都会维持一个分区日志，如下所示：图片来源： https://kafka.apachecn.org/intro.html每个分区都是有序且顺序不可变的记录集，并且不
转载
2024-05-13 09:16:45
64阅读
为什么使用消息队列其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景，然后你项目里具体是什么场景，说说你在这个场景里用消息队列是什么？面试官问你这个问题，期望的一个回答是说，你们公司有个什么业务场景，这个业务场景有个什么技术挑战，如果不用 MQ 可能会很麻烦，但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处。先说一下消息队列常见的使用场景吧，其实场景有很多，但是比较核心的有 3 个：解耦、异步、削峰。解耦看这么个
