Broker端与客户端的心跳在Kafka中非常的重要，因为一旦在一个心跳过期周期内(默认10s)，Broker端的消费组组协调器(GroupCoordinator)会把消费者从消费组中移除，从而触发重平衡。在2.4.x以下其版本中，消费组一旦进入重平衡状态，该消费组内所有消费者全部暂停消费，直到重平衡完成。本文将来探讨Kafka的心跳机制的具体实现。本文的组织结构如下：源码解读Kafka心跳机制K
Mina 系列(四)之KeepAliveFilter -- 心跳检测摘要: 心跳协议，对基于CS模式的系统开发来说是一种比较常见与有效的连接检测方式，最近在用MINA框架，原本自己写了一个心跳协议实现，后来突然发现MINA本身带有这样一个心跳实现，感于对框架的小小崇拜，在实践的同时研究了一下！MINA 本身提供了一个过滤器类: org.apache.mina.filter.keepalive.Ke
文末思维导图kafka基础-思维导图 Kafka进阶思维导图 Kafka监控调优思维导图消费者组重平衡弊端影响Consumser端TPS慢，效率低发生时机组成员数据发生变化订阅主题数量发生变化订阅主题分区数发生变化优化配置，避免不必要的Rebalance尝试解决：Consumer没能及时发送心跳请求，导致被踢出Groupses
重平衡触发：组成员数量发生变化。订阅主题数量发生变化。订阅主题的分区数发生变化。重平衡过程通知到其他消费者实例：消费者端的心跳线程。Kafka Java 消费者需要定期地发送心跳请求到 Broker 端的协调者，以表明它还存活着。在 Kafka 0.10.1.0 版本之前，发送心跳请求是在消费者主线程完成的，也就是 KafkaConsumer.poll 方法的那个线程。消息处理逻辑也是在这个线程中
1.概述最近有同学咨询Kafka的消费和心跳机制，今天笔者将通过这篇博客来逐一介绍这些内容。2.内容2.1 Kafka消费首先，我们来看看消费。Kafka提供了非常简单的消费API，使用者只需初始化Kafka的Broker Server地址，然后实例化KafkaConsumer类即可拿到Topic中的数据。一个简单的Kafka消费实例代码如下所示：public class JConsumerSub
一、写入数据1、顺序写入2、Memory Mapped Files二、读取数据1、基于sendfile实现Zero Copy2、批量压缩三、总结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，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。即使是普通的服务器，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
目录SpringBoot 整合 Kafka 的自动配置及源代码剖析Spring Boot 为 Kafka 提供的自动配置KafkaAutoConfiguration Kafka自动配置类源码解析1、自动配置类：KafkaAutoConfiguration 注解解析2、自动配置类：KafkaAutoConfiguration 配置的 bean1、KafkaTemplate：消息生产者2、Produ
前言幂等性与事务性都是Kafka发展过程中非常重要的feature，本文将幂等性拎出来说说。幂等性在正常情况下，Producer向Broker投递消息，Broker将消息追加写到对应的流（即某一Topic的某一Partition）中，并向Producer返回ACK信号，表示确认收到。 但是Producer和Broker之间的通信总有可能出现异常，如果消息已经写入，但ACK在半途
文章目录1、什么是日志段2、LogSegment日志段源码2.1、LogSegment定义2.2、 append方法2.2、 read方法2.3、 recover方法2.3.1、 truncateTo文件截取2.4、 flush落盘3、总结 1、什么是日志段在kafka中，所有的消息都是落盘保存在日志中，然而如果一个topic只保存在一份文件里面的话，这份文件会非常大，为了避免这种情况kafka
1.概述
心跳机制通过定期向对方发送请求方式用于检测客户端或者服务端是否存活的一种机制，常见的心跳检测有两种：
socket 套接字SO_KEEPALIVE本身带有的心跳机制，定期向对方发送心跳包，对方在收到心跳包后会自动回复；
应用自身实现心跳机制，同样也是使用定期发送请求的方式
Flink中ResourceManager、JobMas
1. 背景
文件内容的变更往往意味着block信息的变更，在datanode中，变更的block会发送给namenode，namenode会更新block信息。本文将介绍datanode心跳流程和block块汇报流程。
2. DataNode心跳线程模型
在Hadoop Federation架构中，一般由一对Active/Standby NameNode为一组作为一个namespace，每个nam
原创
2023-10-31 17:54:03
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目录pom.xml文件：SparkMasterSparkWorkerMessageProtocol运行结果：在学习spark 的时候，就想着可不可以试着实现一下，spark的底层master和worker的心跳和注册的功能，于是有了下面的代码。很详细。 &nb
Consumer liveness检测机制；Consumer livelock介绍和规避策略 我们都知道能够触发Rebalance的原因有很多，其中就包括Group中新增或者移除Consumer Client。除去客户端主动断开连接会通知Coordinator执行Client的移除操作外，Kafka本身提供了多种机制来检测Consumer liveness（Consumer的消费能力/Consu
1、Eureka承载大规模系统每天千万级访问的原理 1）、首先每个服务的eureka client组件默认30秒发送一个请求到eureka server拉取最近有变化的服务信息； 2）、eureka还有一个心跳机制，各个eureka client每隔30秒会发送一个心跳到eureka server告诉eureka server该client还活着，如果client很长时间没有发送心跳，说明该服
Redis-API实例实例：package com.mylearn.util;
import com.google.common.base.Joiner;
import com.google.common.collect.ImmutableMap;
import com.google.common.collect.Maps;
import com.jd.data.redis.RedisUtils
1. 相关配置项Consumer读取partition中的数据是通过调用发起一个fetch请求来执行的。而从Kafka Consumer来看，它有一个poll方法。但是这个poll方法只是可能会发起fetch请求。原因是：Consumer每次发起fetch请求时，读取到的数据是有限制的，通过配置项max.partition.fetch.bytes来限制。而在执行poll方法时，会根据配置项max.
之前说过，消费者组的重平衡需要借助Kafka Broker端的Coordinator组件，在Coordinator的帮助下完成消费者组的分区重分配。下面详细说一说这个流程。触发和通知触发条件：组成员数量变化；订阅主题数量变化；订阅主题的分区数变化。在实际生产环境中，因命中第一个条件而引发的重平衡最常见。另外，消费者组中的消费者实例依次启动也属于第一种情况，也就是每次启动消费者组时，必然会触发重平衡
Oracle 11g rac 修改心跳ip
--此事件为亲身经历，然后参照网上方法总结的
原由：医院his项目上线,在验证科室访问数据库时，发现某科室无法连接数据库（所有集群地址）
问题排查：1.首先排除数据库问题，用其他科室或者工具连接数据库实例IP、集群IP访问数据库，验证能正常连接、使用；
2.查看检验科防火墙，ping 数据库IP，发现能ping通
3.让网络工程师检查检验科到数据库服
转载
2023-07-26 17:04:22
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最近一段时间都在读HDFS关于Heartbeat(心跳检测)的源码，读的过程中忽然想到了以前在项目中用到的、为Nginx做HA的Keepalived，这两款高可用开源方案：Keepalived和Heartbeat很相像，但细想差别还是挺大的，所以梳理了一下，总结如下：Heartbeat： H
在kafka的消费者中通过ConsumerCoordinator组件实现与服务端的GroupCoordinator的交互，ConsumerCoordinator集成了AbstractCoordinator抽象类。AbstractCoordinator的核心字段如下： public abstract class AbstractCoordinator implements Closeab
