背景及系统简介：Kafka是一种高吞吐量的分布式架构的发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。通常由于高吞吐量的要求而选择通过处理日志数据和日志聚合来解决。本文涉及的分布式系统(简称C系统)已初具规模，而随着系统建设的建设推进和功能的逐步完善，外围系统对C系统的日志消费需求逐步增加。为了满足日志消费需求，决定在C系统的网关系统中增加日志发送功能实现对外消息的发送。C系统的网关系
Apache Kafka是一个分布式流平台。准确的说是什么意思呢？我们认为流平台具有三种关键能力： 1、让你对数据流进行发布订阅。因此他很像一个消息队列和企业级消息系统。 2、让你以高容错的方式存储数据流。 3、让你在数据流出现时处理他们。kafka擅长什么？他通常被用在两大类应用： 1、构建一个能可靠的在系统或应用之间获取数据的实时的数据流管道。 2、构建一个能转换或响应数据流的实时流应用。为了
目录KafkaProducer发送消息流程KafkaProducer中的重要字段关键步骤ProducerInterceptorsKafka集群元数据Serializer＆DeserializerPartitionerRecordAccumulator分析MemoryRecordsBuilderSender分析NetworkClientreadyconnectsendpollSelectorsen
最近处理测试某个业务的性能，发现当kafka消息量特别大的时候需要限制kafka消息消费速度，因为接受消息的处理流程比较多，当消息量特别大的时候，如果kafka消息了消息（kafka是自动完成commit）提交给后台处理，一旦后台线程中断，就会导致有消息遗漏处理。 这里补充一句，为什么没有设置kafka手动提交，因为每个消息的处理流程有差异，时间不一，整体上只要接受到kafka消息，完成基本处理，
目录一、高级API1. 自动提交offset二、低级API1. 手动提交offset1.1. 同步提交offset1.2. 异步提交offset1.3. 数据漏消费和重复消费2. 自定义存储offset三、kafka 同步、异步发送1. 异步发送1.1. 不带回调函数1.2. 带回调函数2. 同步发送四、自定义Interceptor1. 拦截器原理2. 拦截器案例 一、高级API优点：不需要执行
Kafka提供一个broker之间复制传输的流量限制，限制了副本从机器到另一台机器的带宽上限。当重新平衡集群，引导新broker，添加或移除broker时候，这是很有用的。因为它限制了这些密集型的数据操作从而保障了对用户的影响。有2个接口可以实现限制。最简单和最安全的是调用kafka-reassign-partitions.sh时加限制。另外kafka-configs.sh也可以直接查看和修改限制
Spark Streaming的back pressure在讲flink的back pressure之前，我们先讲讲Spark Streaming的back pressure。Spark Streaming的back pressure出现的原因呢，我想大家应该都知道，是为了应对短期数据尖峰。Spark Streaming的back pressure是从spark 1.5以后引入的，在之前呢，只能通
kafka高并发的情况,如何避免消息丢失和重复?1.为什么会发生消息丢失和消息重复？消息发送Kafka消息发送有两种方式：同步（sync）和异步（async），默认是同步方式，可通过producer.type属性进行配置。Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产：0—表示不进行消息接收是否成功的确认；1—表示当Leader接收成功时确认；-1—表示Leade
前言本文说明的是Kafka的客户端（生产者、消费者）与broker之前的限流，不是kafka的broker间topic副本同步的限流。客户端限流在kafka的官方文档，不叫限流，叫做资源配额：通过对客户端请求进行配额，控制集群资源的使用。主要支持以下两种类型：带宽 (从 0.9 版本开始)请求速率 (从 0.11 版本开始)带宽就是基于每秒传输多少个字节来进行限制；但是，注意，请求速率并不是每秒客
一、Quota 功能简介官方文档二、Quota功能简介Kafka从0.9版本开始增加流量控制功能–Quotas，并在broker中增加了以下的配置。可以在broker的配置文件中增加相应的对producer和consumer的流量控制配置，即每秒生产/消费的byte数目大小。默认值是Long类型的最大值，即不限制流量，尽最大可能地生产/消费消息。但可以看到在新版的配置中，这两项配置已经被声明为De
1. 客户端认证 如果kafka客户端是认证的，那么可以使用userId和clientId两种认证方式。如果没有认证只能使用clientId限流。 对clientId=clientA的客户端添加限流设置。producer_byte_rate表示每秒最多能写入到消息量，单位为byte/sec。cons
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2019-12-11 12:28:00
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author：ashaff kafka的配置分为 broker、producter、consumer三个不同的配置 一 broker 的全局配置 最为核心的三个配置 broker.id、log.dir、zookeeper.connect 。 ----------
介绍今天主要分享一下 kafka 的 rebalance，在 kafka 中，rebalance 是一个十分重要的概念，很多时候引发的一些问题可能都是由于 rebalance 引起的，rebalance 也就是再均衡，顾名思义，再均衡就是再次负载均衡，下面会对再均衡进行一个详细的描述。负载均衡说再均衡之前，先说一说负载均衡，负载均衡就是将请求分发到不同的操作单元上，我们通俗一点来说，就是将请求分发
redis+kafka限流 让我们谈谈队列设计。 我们有一本很长的书，我们希望许多人都可以阅读。 有些可以在午餐时间阅读，有些可以在星期一晚上阅读，有些则可以在周末带回家。 这本书太长了，以至于我们在任何时候都有数百人在读书。 我们这本书的读者需要跟踪他们在书中所处的位置 ，因此他们通过在书中添加书签来跟踪自己的位置 。 一些读者阅读速度很慢，使书签接近开头。 其他读者则半途而废，将他们留在中
1 kafka Streams: 概念： 处理和分析储存在Kafka中的数据，并把处理结果写回Kafka或发送到外部系统的最终输出点,它建立在一些很重要的概念上，比如事件时间和消息时间的准确区分，开窗支持，简单高效的应用状态管理. *一个流（stream）是Kafka中最重要的抽象概念：它代表了一个无界，持续更新的数据集
produce是kafka的消息发送者，负责将消息发送到kafka代理服务器（broker）指定的topic下的某个partition一：消息的分布 假设现在一个topic下有两个partition，下面是一个produce按照顺序发送四条消息之后，partition中的情况注意：partition1和partition2都是leader，它俩可不是副本关系 可以看到消息是大致按照图中的样子存储的
原创
2022-07-08 17:53:46
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2020年12月21日，Kafka 2.7.0发布。以下是Kafka 2.7.0版本中解决JIRA问题的摘要，有关该版本的完整文档，入门指南以及关于该项目的信息，请参考Kafka官方文档。有关升级的注意事项：在升级你的集群之前，请仔细阅读此版本的升级文档。升级有关不兼容性和破坏性的变更，性能变化以及可能影响Kakfa生产的任何其他变化。Kafka 2.7.0包含许多重要的新功能。以下是一些重要更改
Kafka开始被设计时，带有一个Scala的Producer和Consumer。而这些API有很多的缺陷，例如，支持Consumer Group且容错的“high-level” Consumer API，不能支持太多更复杂的情况。另一种“simple” Consumer Client提供了所有的操作，但是它要求用户自己管理故障和错误。所以，重新设计了可以应对大量旧Clients很难甚至不可能处理的
文章目录总叙一、测试环境二、测试项目1、生产者限流10M／S测试1.1 测试步骤1.1.1 配置clientId为gh_pro_1的生产者限流10M／S1.1.2 命令行监控该生产者ID生产情况1.1.3 java程序开始生产数据1.1.4 运行到命令行查看结果2、生产者限流50M／S测试3、生产者限速积压测试3.1 配置生产者限速为1kb每秒3.3 启动java程序消费test23.3 运行j
OS1、IO调优： （只执行 关闭 swap）2、socket buffer size（暂时使用默认）cat /proc/sys/net/core/wmem_max
cat /proc/sys/net/core/rmem_max
/proc/sys/net/ipv4/tcp_rmem
/proc/sys/net/ipv4/tcp_wmem3、增加 ulimit为避免Kafka报 Too man
