Kafka定义规则,检测是否满足规则,并且做出这个规则里所做的动作。【规则的计算和匹配性,一切皆动态规则】使用场景:实时推荐、实时风控、实时精准广告推送。[实时推荐] 冷用户访问 --> 给优惠券;[实时推荐] 只看不买 --> 促单;[实时推荐] 生成订单后未支付,给发短信。[实时风控] 某IP近1小时内注册账号超过10个; 某账号群体近1h内购买优惠券商品超过100件...1. k
转载 2024-08-06 21:07:47
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在现代分布式系统中,消息队列被广泛应用于数据传输和通信。Kafka 作为一种高吞吐量、低延迟的分布式消息系统,已成为企业中流行的消息中间件。然而,在使用 Java 模拟 Kafka 时,有时会遇到发送失败的问题,这给业务系统的稳定性和可靠性带来挑战。本文将详细探讨这一问题,涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等方面的内容。 ### 背景描述 在使用 Kafka 的过程中,常常会
原创 6月前
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讨论一下kafka参数的配置1、acks 参数配置acks这个参数有三个值:0,1,-1,但是不用的参数对应的含义不同,那如果我们想要保证数据不丢失,acks 值应该设置为哪个参数呢?0:代表生产者只要把消息发送出去以后就认为消息发送成功了,这种方式有可能会导致数据丢失,因为有可能消息发送到服务端以后服务端存储失败了。1:代表生产者把消息发送到服务端,服务端的 leader replica 副本写
现在基本上大数据的场景中都会有kafka的身影,那么为什么这些场景下要用kafka而不用其他传统的消息队列呢?例如rabbitmq。主要的原因是因为kafka天然的百万级TPS,以及它对接其他大数据组件的流处理功能,比如可以更好的对接Apache storm。本文只是讨论kafka作为消息队列的功能及一些用法。 丑话说在前头Kafka本身比较重,强依赖于zookeeper,所以使用Kaf
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目录一 消息传递方式1.1 消息不可变1.2 ASK消息模式1.3 Tell消息模式1.4 Forward消息模式1.4 Pipe消息模式 参考文章 Gitter Chat,Akka 在线交流平台 Akka Forums,Akka 论坛 Akka in GitHub,Akka 开源项目仓库 Akka Official Website,Akka 官网 Akka Java API,Akka 应用
    今天遇到一个kafka的问题,在生产者发送消息之后,消费者会消费多次。在网上查询了很久,最终是在这个博客的引导下发现了问题:http://www.dalbll.com/Group/Topic/JAVA/5162,里面提到了kafka中的配置enable.auto.commit 是 true,这个会自动提交,然后是当我们的配置是自动提交的时候,消费者的消息投递保证有可能是
转载 2024-03-10 11:18:41
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一、提前安装基本环境由于Kafka是用Scala语言开发的,运行在JVM上,在安装kafka服务器之前需要先具备Java环境和zookeeper环境。我这里安装的是jdk11和zookeeper3.8.3。最近在自己学习kafka消息中间件,安装的时候遇到以下问题,经过查找一些有用资料解决了问题,现总结如下:文章末尾附上源文件链接,自取1、对应需要的文件可到Apache官网上根据需求选择下载。(1
Kafka学习(二) 生产者生产者就是负责向 Kafka 发送消息的应用程序。在 Kafka 的历史变迁中,一共有两个大版本的生产者客户端:第一个是于 Kafka 开源之初使用 Scala 语言编写的客户端,我们可以称之为旧生产者客户端(Old Producer)或 Scala 版生产者客户端;第二个是从 Kafka 0.9.x 版本开始推出的使用 Java 语言编写的客户端,我们可以称之为新生产
一、异步处理1、异步概念异步处理不用阻塞当前线程来等待处理完成,而是允许后续操作,直至其它线程将处理完成,并回调通知此线程。必须强调一个基础逻辑,异步是一种设计理念,异步操作不等于多线程,MQ中间件,或者消息广播,这些是可以实现异步处理的方式。同步处理和异步处理相对,需要实时处理并响应,一旦超过时间会结束会话,在该过程中调用方一直在等待响应方处理完成并返回。同步类似电话沟通,需要实时对话,异步
文章目录前言消息重试分为两种:Producer发送消息的重试 和 Consumer消息消费的重试。一、Producer端重试二、 Consumer端重试 前言提示:不知道消费者消费失败的重新消费原理的出门左拐:本文示例的需求:消费者接收消息,如果异常则重新信消费,当重试多次之后不再重试 官方文档:https://github.com/apache/rocketmq/blob/master/doc
这几天用kafka来做分布式事务,所以就涉及到了kafka,以前都是用MQ做消息中间件,这次又学习了kafka的相关内容。一、kafka是什么?是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。有如下特性:通过o(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化,这种数据结果对于即使TB的消息存储也能够保持很长时间的稳定高吞吐量:即使是非常普遍的硬件kafka,也可以支持每秒百万的消息。支持通过kafka服务器和消费机集
转载 2024-10-16 14:10:42
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1. 实现Kafka的生产者客户端:1.1 创建Producer生产者实例:一个正常的生产逻辑 需要具备以下几个步骤:配置生产者客户端参数 及 创建相应的生产者实例;构建待发送的消息;发送消息;关闭生产者实例。1.2 发送消息的步骤:消息构建好后,在通过 RdKafka::Producer::produce() 方法发往broker的过程中,需要先后经过 “序列化器、分区器、生产者拦截器”,最后到
3.3.1 消费方式consumer采用pull(拉)模式从broker中读取数据。cpush(推)模式很难适应消费速率不同的消费者,因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息,但是这样很容易造成consumer来不及处理消息,典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。pull模式不足之处是,如果ka
文章目录kafka 消费者分区分配策略范围分配 RangeAssignor数据演示部分源码分析轮询分配RoundRobinAssignor数据演示部分源码分析粘性分配法 StickyAssignor数据演示分配主流程部分源码分析 kafka 消费者分区分配策略Note:采用kafka1.1版本源码进行分析在消费者客户端中有一个参数配置partition.assignment.strategy,是
问题整理Broker 1004 上面的一块磁盘坏掉了。坏的透透的,也没有RAID,反正就是这块磁盘数据恢复不了了。因为1004坏了,导致副本离线,如果副本刚好是Leader,则会触发Leader重选举。然后刚好有一些分区中的ISR只有1004,这个时候1004副本下线,重选举的时候Leader选不出来,就变成了-1,这些分区此时为不可用状态,需要里面恢复。如果直接停机1004更换磁盘重启,那么势必
转载 2024-03-19 10:26:58
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晚上7点收到topic堆积告警,经检查,发现消费者到topic分区断连,分区覆盖率下降为0,由于业务TPS高,所以几分钟内即形成上千万条消息堆积,业务成功率下降明显,第一时间怀疑晚上高峰期业务量大,带宽消耗大,网络不稳定造成的,所以第一时间增加消费方的超时时间(socket.timeout.ms)并重启,消费者随即连接成功,重新开始消费,堆积逐渐减小,业务逐渐恢复。但一周不到再次出现同样的问题,分
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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
背景由于业务需要,最近部署了一个跨网段的服务,由一个网段中的应用服务器向另一个网段中的Kafka集群写入消息,应用服务器与Kafka集群之间已经开通网络,telnet结果显示相应端口之间连接正常。初次上线之后,发现如下方法执行正常,未出现超时阻塞运行现象,但Kafka消费者无法接收发送的消息,怀疑消息并未真正写入Kafka集群中。producer.send(record)源码追踪实际上,我们追踪源
所谓的零拷贝是指将数据直接从磁盘文件复制到网卡,而不需要经由应用之手。零拷贝大大提高了应用程序的性能,减少了内核和用户模式之间的上下文切换。对Linux操作系统而言,零拷贝技术依赖于底层的sendfile()方法实现,对于Java语言,FileChannel.transferTo()方法的底层实现就是sendfile()方法。单纯从概念上理解“零拷贝”比较抽象,这里简单地介绍一下它。考虑这样一种常
前言很久很久以前,在学JavaEE的时候,开发工具用的是Eclipse。后来我做了Android开发,当前IntelliJ是JavaEE开发的主流工具,Eclipse早已经没落,公司的JavaEE开发人员也早已不用Servlet,都是用Spring Boot,所以我没办法向他们请教在IntelliJ上开发Servlet项目的相关问题,只能靠自己了。我想用IntelliJ创建Servlet项目,毕竟
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