本文介绍了 Kafka Topic 的体系结构，并讨论了如何使用分区进行故障转移和并行处理。1. Kafka Topic, Log, PartitionKafka Topic（主题） 是一个有名字的记录流，Kafka 把 Record（记录）存储在 log 日志文件中。一个主题被分解为多个 Partition（分区）。Kafka 把 log 的多个分区分散到多个服务器中。把一个 Topic 分解为
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2024-03-22 08:28:56
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一、技术背景在我们的日常项目中，Kafka是一项很常用的技术，我们可以用来做MySql + Cancel + Kafka实现数据库表的监听，实现具体的一些逻辑。同样Kafka也是一款高吞吐、高性能的消息中间件。具体的Kafka的技术相关事项就不在这里多做赘述。二、业务背景我这次的业务是基于某个一个订单在执行完业务逻辑后将执行完成的消息发送到Kafka，异步执行后置的逻辑。三、技术设计方案图由于具体
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2024-06-17 11:02:51
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一、消息队列解决的问题：引入消息队列一般能解决一下五种场景：异步处理，应用解耦，流量削锋，日志采集和消息通讯1、异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种 1.串行的方式；2.并行方式（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，
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2024-02-23 17:04:44
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消息堆积几天没看设备，结果发现设备大量消息堆积。对于消息堆积这种事情，基本一出现就是大问题，比较坑可能会打爆磁盘，或者直接无限Rebalance。我比较熟悉kafka和rabbitmq，以下就用这两种消息中间件来说。其实对于消息堆积，一般想到的话，就是增加消费者。一开始我打算使用多个线程来进行消费，修改线上代码来加速消费。但是对于kafka来说，出现了堆积，你就算再增加消费者，由于分区数是不变的，
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2024-02-16 10:37:23
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磁盘重认识 当需要从磁盘读取数据时，要确定读的数据在哪个磁道，哪个扇区：首先必须找到柱面，即磁头需要移动对准相应磁道，这个过程叫做寻道，所耗费时间叫做寻道时间;然后目标扇区旋转到磁头下,这个过程耗费的时间叫做旋转时间；一次访盘请求（读/写）完成过程由三个动作组成寻道（时间）：磁头移动定位到指定磁道;旋转延迟（时间）：等待指定扇区从磁头下旋转经过；数据传输（时间）：数据在磁盘、内存与网络之
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2024-06-18 14:17:54
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场景一.消费任务挂掉或消费耗时很长1.任务启动从上次提交offset处开始消费处理 2.如果是消费耗时过长则调整优化减少耗时二.Kafka分区少了如果数据量很大，合理的增加Kafka分区数是关键，要合理设置分区确定分区数：创建一个只有1个分区的topic，然后测试这个topic的producer吞吐量和consumer吞吐量。假设它们的值分别是Tp和Tc，单位可以是MB/s。然后假设总的目标吞吐量
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2023-11-09 11:45:32
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一、背景说明深夜接到客户紧急电话，反馈腾讯云 kafka 中有大量消息堆积未及时消费。每分钟堆积近 100w 条数据。但是查看 ES 监控，各项指标都远还没到性能瓶颈。后天公司就要搞电商促销活动，到时候数据量是现在的至少 2 倍，这让客户很是着急。这究竟是怎么回事呢？该从何排查才能发现问题所在呢？下面我们一起还原“案发”现场。二、客户面临问题及分析集群使用场景：使用腾讯云 ES
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2023-10-10 14:32:28
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收到某业务组的小伙伴发来的反馈，具体问题如下：项目中某 kafka 消息组消费特别慢，有时候在 kafka-manager 控制台看到有些消费者已被踢出消费组。从服务端日志看到如下信息：该消费组在短时间内重平衡了 600 多次。从 cat 查看得知，每条消息处理都会有 4 次数据库的交互，经过一番沟通之后，发现每条消息的处理耗时大概率保持在 200ms 以上。Kafka 发生重平衡的有以下几种情况
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2024-03-27 17:15:24
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项目场景： 某个实时高流量的数据流的数据统计模块，需要实时读取kafka数据并进行数种数据统计分析。问题描述： 负责关注数据流部分后，发现监控系统不断向我手机发送短信报警，报警内容指明是kafka的某个ConsumerGroup:topic的某些分区消息延迟Lag过高！ 马上监控系统web端可以看到： kafka对应ConsumerGroup:topic的消息延迟Lag非常不均匀，部分分区
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2024-01-10 16:16:46
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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费者
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2024-04-29 07:18:03
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在并发系统里面,有时候经常存在报open too much files 的异常信息.甚至导致系统宕机情况.在这种情况里面.其原因暂时发现有两个.第一个是java程序没有写好,打开了一些资源没有及时关闭.第二个就是linux系统上面的配置配好.一般linux上面配置打开文件数默认为1024.使用命令ulimit -n查看.一般1024配置不适合并发系统.应该改大点.同时如果利用nginx做反向代理和
系列文章目录` 文章目录系列文章目录一、zookeeper1、zookeeper简介2、zookeeper特点3、zookeeper工作模式及机制4、zookeeper应用场景及选举机制二、实验部署1.三台机器执行：三、消息队列kafka1、为什么要有消息队列2、使用消息队列的好处3、消息队列的2种模式4、kafka特点5、kafka系统架构名词介绍6、Kafka架构及流程7.kafka集群部署总
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2024-06-07 13:43:16
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一些观念的修正从 0.9 版本开始，Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量，分布式的消息系统”改为"一个分布式流平台"。Kafka不仅仅是一个队列，而且是一个存储，有超强的堆积能力。Kafka不仅用在吞吐量高的大数据场景，也可以用在有事务要求的业务系统上，但性能较低。Kafka不是Topic越多越好，由于其设计原理，在数量达到阈值后，其性能和Topic数量成反比。引入了消息队列，就等于引入了异步，
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2024-07-03 21:48:11
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一 ：背景线上kafka消费端因日志异常的解决导致消息堆积。二 : 日志异常解决导致消息堆积线上kafka消费端日志异常，频繁打印错误日志，服务器磁盘一天就满了，此时其他服务无法正常工作。报错如下java.lang.IllegalStateException: Coordinator selected invalid assignment protocol: null at org.apache.
原创
2022-06-24 21:07:12
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这些面试题包含哪些内容？借花献佛！朋友干了5年整的Java面试官，给我分享了一份面试官最爱问的Java面试题这份面试题包含了 19 个模块：Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、Mybatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、M
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2024-08-09 12:20:22
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消费滞后消息堆积是消息中间件的一大特色，消息中间件的流量削峰、冗余存储等功能正是得益于消息中间件的消息堆积能力。然而消息堆积是一把亦正亦邪的“双刃剑”，如果应用场合不恰当，反而会对上下游的业务造成不必要的麻烦，比如消息堆积势必会影响上下游整个调用链的时效性。在某些情况下，有些中间件如 RabbitMQ 在发生消息堆积时还会影响自身的性能。对 Kafka 而言，虽然消息堆积不会给其自身性能带来太大的
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2024-02-26 12:51:35
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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
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2024-04-12 05:19:44
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文章目录前言一、如何高效消费数据？二、rebalance?二、消费者消息重复?总结 前言之前写过kafka生产者，有兴趣的可以先去看下。这篇我们就主要针对消费端来看下吧，从问题出发，解决它好吧一、如何高效消费数据？想到高效，单个的效率不高，那么自然就想到了多线程消费。那么这么做有什么弊端呢？答案就是可用性不高，每个线程区消费对应的分区，那么线程挂掉后，消息没办法转移给其他线程，导致消息堆积。别急
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2024-02-29 17:28:25
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目录概述简介消息队列的好处Kafka消费模式点对点消息传递发布-订阅消息传递Kafka架构基础架构分布式模型架构Topics和PartitionProducer消息路由Consumer GroupReplication & Leader electionkafka消费示意概述简介消息中间件是在消息的传输过程中保存消息的容器。消息中间件在将消息从消息生产者到消费者时充当中间人的作用。队列的主
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2024-06-02 17:42:14
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就Re-ID的任务来说： 已知：一个在训练集上训练好的模型，一个query( 用于查询的集 )，一个gallery（ 在其中搜索结果，或test ） 求：mAP, CMCmAP:mean Av
