一、准备测试环境部署Kafka集群：确保你已经部署了一个Kafka集群，并创建了测试所需的主题（Topic）。以Kafka为例消息丢失场景如何模拟测试准备生产者和消费者：编写或使用现有的Kafka生产者和消费者程序。监控工具：准备好监控工具，以便观察和分析消息流，确认消息是否重复。日志记录：在生产者和消费者中添加适当的日志记录，以便追踪消息的生产和消费情况。二、模拟消息重复生产者重复发送：在生产者
年后上线的系统，与其他业务系统的通信方式采用了第三代消息系统中间件Kafka。由于是第一次使用，踩了很多坑，通过这篇博客和大家分享一下，也算是做个总结，以便以后温故而知新。一、线上问题 系统平稳运行两个多月，基本上没有问题，知道最近几天，突然出现Kafka手动提交失败，堆栈信息如下：通过堆栈信息可以看出，有两个重要参数： session.time
目录1、什么是kafka？2、kafka的作用和使用场景？3、kafka的基本架构，由什么组成？4、kafka命令行操作 4.1主题topic命令行操作（1）查看操作主题命令参数（2）查看当前服务器中的所有topic（3）创建、修改、删除、查看topic4.2生产者命令行（1）查看操作生产者命令参数 (2) 发送消息 4.3消费者命令行&n
# Java查看Kafka消息是否积压
## 引言
Kafka是一个高性能、分布式的消息队列系统，被广泛应用于大规模数据流处理场景。在生产环境中，我们经常需要监控Kafka消息的积压情况，以确保系统的稳定性和性能。本文将介绍如何使用Java代码来查看Kafka消息是否积压，并提供相应的代码示例。
## Kafka消息积压的概念
在Kafka中，消息积压指的是消息的生产速度超过了消费速度，导
原创
2023-08-12 05:05:03
1228阅读
kafka 可视化 查看 lag、offsethttps://github.com/xaecbd/KafkaCenter/tree/v2.3.0
yum -y install maven
git clone https://github.com/xaecbd/KafkaCenter.git
导入 table_script.sql
cd KafkaCenter
mvn clean package
转载
2023-07-03 21:20:09
232阅读
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。大数据培训对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端
Offset Explorer（以前称为Kafka Tool）是一个用于管理和使Apache Kafka ®集群的GUI应用程序。它提供了一个直观的UI，允许人们快速查看Kafka集群中的对象以及存储在集群主题中的消息。它包含面向开发人员和管理员的功能。一些关键功能包括：1、快速查看所有Kafka集群，包括它们的代理、主题和消费者2、查看分区中的消息内容并添加新消息3、查看消费者的偏移量，包括Ap
kafka积压 The Accepted Truth: 公认的真理： Most teams working with Scrum or Agile for any period tend to have accumulated Technical Debt and work to pay it back. This is good practice as without it things wi
第一题Kafka数据积压如何处理？首先来分析一下积压的原因。总体上来说，造成挤压的条件是生产者生产数据的速度大于了消费者的速度。一般使用 rps 来表示。生产者这一端，一般连接的是业务系统，我们可以给业务数据根据重要性来分级，如果在数量超大的情况下，我们可以将一些低重要级的数据分流到其他的 kafka 上面，优先保证重要数据的处理。我们能做的就把消费者的速度搞上去。在消费者这边，可以分成两段来分析
消息积压处理如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加Topic的分区数，并且同时提升消费组的消费者数量，消费者数=分区数。（两者缺一不可）消费能力不足处理如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间<生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压有序性kafka 中的每个 partition 中的消息在写入时都是有序的，而且单独一个 p
Kafka消息堆积，消费者掉线的排查和处理过程
线上kafka消息堆积，所有consumer全部掉线，到底怎么回事？最近处理了一次线上故障，具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积，这个topic的相关consumer全部掉线。整体排查过程和事后的复盘都很有意思，并且结合本次故障，对kafka使用的最佳实践有了更深刻的理解。好了，一起来回顾下这次
消息积压其实对于一个原本正常的消息系统来说消息积压，只会出现两种情况：要么生产者消息数量增加导致的积压；要么就是消费者消费变慢导致的消息积压。对于一个消息队列我们肯定在上线前就预估好，单节点最大承受流量与系统目前最大峰值流量的数据，一般情况下消息队列收发性能是远大于业务处理性能的，一旦出现的话问题也很显而易见：要么就是流量突然增加，要么就是业务逻辑异常。生产端 一般当生产端发生积压（Broker正
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？ 一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。1、优化性能来避免消息积压①发送端性能优化 对于发送消息的业务逻辑，只需要设置合适的并
1. 为什么要使用 kafka，为什么要使用消息队列缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。冗余：可以
前言线上kafka消息堆积，所有consumer全部掉线，到底怎么回事？最近处理了一次线上故障，具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积，这个topic的相关consumer全部掉线。整体排查过程和事后的复盘都很有意思，并且结合本次故障，对kafka使用的最佳实践有了更深刻的理解。好了，一起来回顾下这次线上故障吧，最佳实践总结放在最后，千万不要错过。1、现象线上kafka消息突然开始堆积消
消息积压该怎么处理1. 出现原因系统的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压2. 优化性能避免消息积压消息队列的性能优化，更关注，在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳的性能。2.1 发送端性能优化代码发送消息的性能上不去，你需要优先检查一下，是不是发消息之前的业务逻辑好事太久导致的 只需要注意设置合适的并发和批量大小，就可以达到很好的发送性能
目录一、Kafka、消息队列、MQ高频面试问题1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决2.消息设置了过期时间，过期就丢了怎么办3.积压消息长时间没有处理，mq放不下了怎么办4.Kafka为什么不支持读写分离？5.MQ框架如何做到高可用性？6.MQ框架 如何实现高吞吐量？7.MQ中如何实现事务消息8.如何保证数据⼀致性问题？二、重点问题2.1 数据一致性问题详解2.2 Kafka 如何解决消息不
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2023-10-10 22:03:51
145阅读
导述 由于消息消费速度处理慢或是消费端故障会导致数据产生积压。那怎么查看数据积压量呢？Consumer-Groups管理 在Kafka 的bin目录下提供了 kafka-consumer-groups.sh 脚本。此脚本用于管理消费情况。
原创
2022-06-28 15:06:00
813阅读
正常情况： 查看订阅UAT_SHARE_ZKH_DTS 主题的 GID_gw-product-center的消费情况： Broke
1. kafka的作用缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。冗余：可以采用一对多的方式，一个生产者发
