前 言消息队列是服务端必不可少的组件，其中Kafka可以说是数一数二的选择，对于大部分服务端的同学来说Kafka也是最熟悉的消息中间件之一。而当我们在生产上遇到kafka的使用问题时想要透过现象看到问题的本质，从而找到解决问题的办法。这就要求对kafka的设计和实现有这较为深刻的认识。在这篇文章里我们就以生产实际的例子来展开讨论Kafka在消费端中的一个重要设计consumer group的reb
摘要：本文讲述基于FusionInsight HD&MRS的五种kafka消费端性能优化方法。本文分享自华为云社区《FusionInsight HD&MRS：kafka消费端性能优化方法》，作者： 穿夹克的坏猴子 。kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化：1. 接口使用方面优化：旧版本highlevel-consumer：偏移量信息存储在zookeeper，最大消费线程数与
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。下面从数据写入和读取两方面分析，为什么 Kafka 速度这么快。 数据写入 Kafka 会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度 Kafka 采用了两个技术， 顺序写入和 MMFile（Memory
需求描述：需要从kafka里读取日志实时给前端推送，做一个实时查看日志详情的功能原解决方案：刚开始想的解决方案是celery异步从kafka里读取数据写到文件中，前端页面使用定时器给每隔一秒就访问一次服务器获取这个文件里的数据存在问题：日志数据过多且一直刷新，写到文件里 服务器 内存、CPU 占用多大。前端定时器每一秒访问后端接口，导致后端服务器访问量过多，服务器有时响应不过来，太占用资源。解决方
Kafka的成长正在蹦沙卡拉卡！在《财富》 500强公司中，超过三分之一的公司使用Kafka。这些公司包括排名前十的旅行社，排名前十的银行中有七个，排名前十的保险公司中有八个，排名前十的电信公司中有九个，等等。LinkedIn，Microsoft和Netflix每天使用Kafka(1,000,000,000,000)处理消息。国内腾讯、阿里、特别是支付宝等，都大量在用。Kafka用于实时数据流，收
# Python Kafka 消费偏慢
Kafka是一个分布式流处理平台，被广泛应用于构建实时数据管道和流式处理应用程序。在使用Python消费Kafka消息时，有时候会遇到消费速度偏慢的情况。本文将介绍可能导致消费偏慢的原因，并给出一些解决方案。
## 消费偏慢原因
消费Kafka消息偏慢通常有以下几个原因：
1. **消费者组内消费者数量不足**：如果消费者组内的消费者数量不足，可能导
摘要 Kafka在0.8以前的版本中，并不提供High Availablity机制，一旦一个或多个Broker宕机，则宕机期间其上所有Partition都无法继续提供服务。若该Broker永远不能再恢复，亦或磁盘故障，则其上数据将丢失。而Kafka的设计目标之一即是提供数据持久化，同时对于分布式系统来说，尤其当集群规模上升到一定程度后，一台或者多台机器宕机的可能性大大提高，对于Failover机
一、实时业务指标分析1.业务 业务： 订单系统---->MQ---->Kakfa--->Storm 数据：订单编号、订单时间、支付编号、支付时间、商品编号、商家名称、商品价格、优惠价格、支付金额 统计双十一当前的订单金额，订单数量，订单人数 订单金额（整个网站，各个业务线，各个品类，各个店铺，各个品牌，每个商品架构支付系统+kafka+storm
Spark Streaming +Kafka 使用底层API直接读取Kafka的Partition数据，正常Offset存储在CheckPoint中。但是这样无法实现Kafka监控工具对Kafka的监控，所以手动更新Offset到Zookeeper集群中 相关源码简单介绍：1:TopicAndPartition是对 topic和partition的id的封装的一个样例类 case
1．测试环境python 3.4zookeeper-3.4.13.tar.gz下载地址1：下载地址2：kafka_2.12-2.1.0.tgz下载地址1：下载地址2：pykafka-2.8.0.tar.gz下载地址1：2．实现功能实时采集Kafka生产者主题生产速率，主题消费速率，主题分区偏移，消费组消费速率，支持同时对多个来自不同集群的主题进行实时采集，支持同时对多个消费组实时采集3．使用前提1
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2023-09-15 19:58:02
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Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。 Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万。 但是很多使用过Kafka的人,经常会被问到这样一个问题,Kafka为什么速度快,吞吐量大；大
kafka消费太慢 首先加多个patiction,多个消费组 拉去多个，多个消费者消费后续还是不行 以为是线程池被用完了，就单独起一个线程还是不行！！！后续就用jstack看线程状态 jstack pid > stack.txt dump线程状态 WAITING (parking) bstractQueuedSy
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2023-09-02 22:05:12
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本文来说下Kafka为什么吞吐量大、速度快？ 文章目录概述顺序读写Page Cache零拷贝分区分段+索引批量读写批量压缩本文小结 概述Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件，目前广泛使用在企业内部的实时数据管道，并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储，但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点，其吞吐量动辄几万、几十上百万。但是很多使用过Kafka的人,经常会被问
一、背景项目为一个数据统计服务，公司数据存放在不同的存储，例如Hive,CLICKHOUSE,PolarDb,Es等，主要统计每天新产生的增量数据量，并对不同维度进行对比，从而确保数据的可靠性。大概业务流程如下：上游是一个定时任务，并向查询服务发送统计任务（每天约3W条）。为了提高消费者服务处理效率，启用了N个线程池（每种DataType对应一个线程池），kafka消费者线程拉取到消息后只需做简单
网上有很多Kafka的测试文章，测试结果通常都是“吊打”其他MQ。感慨它的牛B之余我觉得必要仔细分析一下它如此快速的原因。这篇文章不同于其他介绍Kafka使用或者技术实现的文章，我会重点解释——为什么真快。（当然不是因为它用了Scala！！！！）生产者（写入数据）生产者（producer）是负责向Kafka提交数据的，我们先分析这一部分。Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数
前言：kafka是个高吞吐的消息中间件，有着削峰填谷的作用。最近在生产中，发现消费速度跟不上生产速度，很是好奇，kafka不是号称高吞吐吗？难道是kafka吐的太慢了？后来查了很多资料，总算弄清了点头绪。不是kafka的锅，是自己的消费者消费能力不行导致。生产者一般不会有啥问题，因为是写进kafka，数据如果要处理的话，处理中的数据和kafka还没关系，等数据处理完要最终写入kafka了的时候，这
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2023-08-08 02:16:19
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无论 kafka 作为 MQ 也好，作为存储层也罢，无非就是两个功能(好简单的样子)，一是 Producer 生产的数据存到 broker，二是 Consumer 从 broker 读取数据。那 Kafka 的快也就体现在读写两个方面了，下面我们就聊聊 Kafka 快的原因。1. 利用 Partition 实现并行处理我们都知道 Kafka 是一个 Pub-Sub 的消息系统，无论是
kafka版本0.9.0.0，消费者相关的配置， kafka消费者配置
名称默认值类型重要性描述metric.reporters""list低度量报告的类列表，通过实现MetricReporter接口，允许插入新度量标准类。JmxReporter包含注册JVM统计。metadata.max.age.ms300000longlow刷新元数据的时间间隔，单位毫秒。即使没有发现任何分区的 lea
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2023-08-27 22:06:11
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关于kafaka消费能力降低的思考引子需要降速缘由解决方案减少节点数量调整线程池中线程的数量调整kafka消费端参数 引子在我们的开发过程中，会经常遇到kafka消费能力低，导致消费堆积的问题，kafka默认的消息保存有效期是7天，7天后消息自动过期(无论是否消费)，此时我们可以通 1）加大处理线程数量 或者起多节点去消费 2 ）优化处理逻辑，提高处理效率 这个提高kafka消费能力的方法，百度
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2023-10-07 13:14:19
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kafka是领英（Linked-in）开源的，承载着领英万亿级/天的消息数量。它具有如下特点：高吞吐量、低延迟、可扩展性、持久性、高容错性、支持高并发。
kafka是领英（Linked-in）开源的，承载着领英万亿级/天的消息数量。具有如下特点高吞吐量、低延迟：每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒可扩展性：支持热扩展持久性、可靠性：消息被持久
