Java Kafka 消费积压监控 后端代码： Monitor.java代码： package com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.service; import com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.model.ConsumerIn
原创
2022-04-30 13:07:27
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Kafka 本身提供了多种方式来监控其性能指标，包括 JMX（Java Management Extensions）指标、Kafka 自身的监控工具（如 Kafka Manager、Confluent Control Center）以及使用第三方监控解决方案（如 Prometheus、Grafana、Datadog 等）。在 Java 中，我们通常使用 Kafka 客户端的 JMX 暴露功能或者
Java Kafka 消费积压监控后端代码：Monitor.java代码： package com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.service;
import com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.model.ConsumerInfo;
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consum
文章目录Kafka消息队列实现系统通知功能什么是Kafka？Spring是怎么整合Kafka的？发送系统通知显示系统通知 Kafka消息队列实现系统通知功能阻塞队列可以用阻塞队列来实现消息队列，阻塞队列是一个接口：BlockingQueue，可以用来解决线程通信问题，依靠两个方法，这两个方法都是阻塞的，put方法往队列里存数据，take从队列里拿数据。生产者消费者模式：生产者：产生数据的线程消费
通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端不存在长时
# 使用Java API监控Kafka消费者组的消费积压
Kafka是一个高性能、分布式、可持久化的消息系统，广泛应用于大数据处理场景。在Kafka中，消费者组是实现消息订阅和处理的重要组件之一。为了保证消息系统的稳定性和可靠性，我们需要监控消费者组的消费情况，尤其是消费积压情况。本文将介绍如何使用Java API来监控Kafka消费者组的消费积压，并附上相应的代码示例。
## 1. Kafk
原创
2023-08-19 06:56:19
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Java整合Kafka_消费者一. Java整合Kafka_消费者①. 导入依赖②. 消费消息_自动提交offset_消费者③. 消费消息_同步手动提交offset_消费者④. 消费消息_异步手动提交offset_消费者⑤. 使用 auto.offset.reset属性_消费者⑥. 自定义存储 offset二. 自定义 Interceptor 拦截器测试①. configure(configs)
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2023-06-19 15:22:15
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kafka中提供了listeners和advertised.listeners两个配置项，两个配置项的具体含义和作用是什么，有些什么区别，以及应该如何进行配置呢？【概念理解】要搞清楚这些问题，首先得搞清楚两个逻辑概念：一个是kafka的侦听ip，一个是kafka的broker ip。所谓kafka的侦听ip，顾名思义，就是tcp的侦听ip。可以在某个固定的ip上侦听，也可以是全网段进行侦听（0.0
一、简述 这个应用程序用来实时监控Kafka服务的Consumer以及它们所在的Partition中的Offset，我们可以浏览当前的消费者组，并且每个Topic的所有Partition的消费情况都可以观看的一清二楚。 它让我们很直观的知道，每个Partition的Message是否消费掉，有没有阻塞等等。 这个Web管理平台保留的Partition、Offset和它的Consumer的相关
针对于非kerberos环境非SSL环境的kafka version 0.11&2.5，其他版本有略微差异，没有大的改变一、kafka部署时添加将下面的jar包跟yaml配置文件都放在kafka的bin目录下1、jmx_prometheus_javaagent-0.15.0.jar下载这个jar包是prometheus 提供的 jmx_exporter ，作用是来收集 kafka 暴露的j
**我们这里学习Kafka，首先当然是先安装它啦(在这之前，需要安装一下Zookeeper，虽然Kafka自带zookeeper，但是最好下载一个) Zookeeper教程：然后，下载Kafka：http://kafka.apache.org/downloads.html一、Kafka的安装下载完成后，解压 1.解压好之后，在bin目录的同一级新增两个空的文件夹data和kafka-logs 2.
公司内部一次关于kafka消息队列消费积压故障复盘分享报告。总结现象，分析原因，给出了具体解决方案...
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。&nb
环境要求（1）已经搭建的kafka集群 （2）Apache Maven （3）kafka_2.11-2.2.0一、概念说明以官方给出的图为例，如下所示消费者组与主题之间关系 每个Consumer 进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中，逻辑的订阅者是Consumer Group。所以一条message可以被多个订阅message所在的topic的每一个Consumer Group所
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2023-07-21 13:58:53
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场景描述：flink消费分区有三个，其中第一个分区有数据，另外两个分区无数据。消费kafka分区的flink算子并行度为3，三个子任务分别消费kafka的分区，导致Watermark机制失效。场景示意图如下： 文章目录模拟场景场景复现现象描述分析原因解决办法 模拟场景场景复现现在我们模拟事故的场景：（1）传感器Beans类// 传感器温度读数的数据类型
public class SensorRe
反压（backpressure）是实时计算应用开发中，特别是流式计算中，十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈，处理速率跟不上上游发送数据的速率，而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。关于 Flin
Abstract本文翻译自Error Handling Patterns for Apache Kafka Applications, 介绍了当kafka处理消息/事件失败时的处理模式.模式1 失败时停止针对有些场景是,事件必须按顺序处理. 例如从数据库采集CDC (Change Data Capture)变动数据流. 如下的图展示了源topic中的数据是如何处理或转到并发布到目标topic.如果
简述《Zabbix监控Kafka topic积压数据》一文的目的是通过Zabbix自动发现实现对多个消费者组的Topic及Partition的Lag进行监控。因在实际监控中发现有问题，为给感兴趣的读者不留坑，特通过此文对监控进行优化调整。分区自动发现# 未优化前的计算方式：
# 自动发现配置文件
vim consumer-groups.conf
#按消费者组(Group)|Topic格式，写入自动
注意：此文章针对的kafka client版本在下面的maven dependence中有注明，未必试用于所有kafka client版本现象及问题：kafka manager 中发现topic的消费出现了大lag，排查consumer log发现如下错误信息：Auto offset commit failed for group test1: Commit cannot be completed
Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。将数据存
kafka积压 Backlog grooming is not a magic wand; it's a comprehensive activity aimed to ensure that all the tasks are always in clear order. How can the grooming process be improved? And what are the spe
