复制限流 在上一节中我们了解了分区重分配本质在于数据复制，先增加新的副本，然后进行数据同步，最后删除旧的副本来达到最终的目的。数据复制会占用额外的资源，如果重分配的量太大必然会严重影响整体的性能，尤其是处于业务高峰期的时候。减小重分配的粒度，以小批次的方式来操作是一种可行的解决思路。如果集群中某个主题或某个分区的流量在某段时间内特别大，那么只靠减小粒度是不足
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2024-03-18 23:05:13
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一、Kafka简介 二、kafka基本概念 三、kafka结构设计 四、kafka场景与应用 五、简单使用案例 六、代码案例 七、kafka高级特性一、Kafka简介 Kafka流处理平台由LinkedIn开发，2011年被apache收纳。Kafka的三个关键特性：发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。以容错的持久方式存储记录流。当记录流产生时，就可以进行处理Kafka通常被用在两
目录一、kafka基本概念1、kafka核心API2、topic、partition3、生产者、消费者a)、生产者b)、消费者4、kafka的应用场景二、kafka安装和启动1、安装2、启动3、设置多个broker4、利用Kafka Connect进行导入/导出数据三、应用1、生产者2、消费者a)、消费者故障b)、自动提交offset场景示例c)、手动提交offset场景示例d)、订阅指定的分区e
前段时间接到用户要求，调整某个主题在 Kafka 集群消息大小为 4M。根据 Kafka 消息大小规则设定，生产端自行将 max.request.size 调整为 4M 大小，Kafka 集群为该主题设置主题级别参数 max.message.bytes 的大小为 4M。以上是针对 Kafka 2.2.x 版本的设置，需要注意的是，在某些旧版本当中，还需要调整相关关联参数，比如 replica.fe
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2024-07-03 18:47:08
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阅读数：258Kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台，能够实时的收集反馈信息，并需要能够支撑较大的数据量，且具备良好的容错性。主要设计目标如下：以时间复杂度O(1)的方式提供消息持久化能力，并保证即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。高吞吐率，即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费消息，同时
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2024-06-11 10:52:16
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我们为什么要构建这个系统 Kafka是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者的“提交”日志系统。 我们构建这个系统是因为我们认为，一个实现完好的操作日志系统是一个最基本的基础设施，它可以替代一些系统来作诸如：消息处理，ETL（Extraction-Transformation-Loading），日志收集，流式处理等工作。我们的目标就是能有一个拥有足够吞吐量和能力的系统来将上面这些事情统一在一个平
Python实现日志收集，监控程序状态并使用Kafka发送消息本文主要使用Python实现监控程序运行时状态，并对产生的错误日志文件进行收集，最后将收集到的日志数据使用Kafka发送，便于其他服务拉取处理1.准备一个demo程序用于产生日志实例代码如下：import os
import time
log_file_path = "C:/Users/15224/Desktop/log_file.l
文章目录Kafka 核心技术与实战客户端实践及原理剖析22 | 消费者组消费进度监控都怎么实现？Kafka 自带命令Kafka Java Consumer APIKafka JMX 监控指标 Kafka 核心技术与实战客户端实践及原理剖析22 | 消费者组消费进度监控都怎么实现？对于 Kafka 消费者来说，最重要的事情就是监控它们的消费进度，或者说是监控它们消费的滞后程度。这个滞后程度有个专门
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2024-03-13 09:50:19
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相对于前面所说的那些MQ前辈们，Kafka可谓是不走寻常路的“天才少年”。与久负盛名的前辈们不同，Kafka从一开始就是走“互联网的野路子”，它抛弃了很多华而不实的企业级特性，专注于高性能与大规模这两个互联网应用的核心需求，并全面采用了新一代的分布式架构 的设计理念，从基因和技术两方面拉开了与前辈们的距离。我们先来看看Kafka的一些激动人心的特性。高吞吐量、低延迟：Kafka每秒可以处理几十万条
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2024-03-18 23:05:04
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顺序写磁盘人们普遍认为“磁盘速度慢”，但根据《顺序磁盘访问在某些情况下可能比随机内存访问更快》描述，顺序写磁盘比随机写磁盘更快。 Kafka采用磁盘的顺序写，实际上partition分区分为多个Segment，每个Segment对应一个物理文件，Kafka通过对Segment的追加写方式来实现磁盘的顺序写，从而避免随机写磁盘带来的寻址开销，提高了磁盘的访问速度。页缓存PageCache磁盘的读写会
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2024-03-27 09:57:56
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优化flume： 用flume接受tomcat的日志文件catalina.out，将接受的日志文件发送到kafka主题。问题是flume经常挂，临时解决方法是写脚本自动拉起。 flume主进程不容易挂，容易挂的是子进程，也就是读取tomcat文件的命令所再进程容易挂。flume配置文件和拉起脚本如下： flume配置文件：# Name the components on this agent
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2024-08-24 06:52:04
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10、kafka的配置文件说明Server.properties配置文件说明 #broker的全局唯一编号，不能重复broker.id=0 #用来监听链接的端口，producer或consumer将在此端口建立连接port=9092 #处理网络请求的线程数量num.network.threads=3 #用来处理磁盘IO的线程数量num.io.threads=8&nb
############################# System #############################
#唯一标识在集群中的ID，要求是正数。
broker.id=0
#服务端口，默认9092
port=9092
#监听地址，不设为所有地址
host.name=debugo01
# 处理网络请求的最大
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2024-03-27 10:35:41
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fetch.min.bytes. #获取最小字节数据
Consumer 向broker中要数据时是按大小来返回的，如果数据没有达到指定的MB，consumer会处于等待状态，直到broker 从producer 哪里获取到指定大小的数据为止。获取取的最小数据大小是指的每个partition上的数据。
fetch.max.wait.ms
当consumer 一直在等待broker
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2024-03-27 16:42:42
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众所周知Kafka是将消息记录持久化到本地磁盘中的，一般人会认为磁盘读写性能差，可能会对Kafka性能如何保证提出质疑。实际上不管是内存还是磁盘，快或慢关键在于寻址的方式，磁盘分为顺序读写与随机读写，内存也一样分为顺序读写与随机读写。基于磁盘的随机读写确实很慢，但磁盘的顺序读写性能却很高，一般而言要高出磁盘随机读写三个数量级，一些情况下磁盘顺序读写性能甚至要高于内存随机读写。这里给出著名学术期刊
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2024-04-26 18:18:58
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分区重分配的本质在于数据复制，先增加新副本，然后再进行数据同步，最后删除旧的副本完成整个流程。数据复制会占用额外的资源，如果重新分配的量太大肯定会影响整体性能，尤其是在使用高峰期，这个问题可以通过减小分配粒度来解决，以小批次的方式来操作。但是如果集群中某个主题或分区的流量在某段时间内特别大，那么在副本复制的时候只靠减小力度是不足以应对的，这时就需要一个限流机制，可以对副本间的复制流量加以限制来保证
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2024-03-22 15:26:41
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想把一个项目的数据库导出来，然后倒入到自己熟悉的MySQL数据库中进行运行和调试。导出来后，发现sql文件整整有12G多大，忽然想起来，MySQL好像有个叫做容量限制的神奇特性，但是忘了上限是多少了，所以查阅资料得出了如下结果： 在老版本的 MySQL 3.22 中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从
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2023-08-16 06:15:51
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一、日志持久化设计1. partition的持久化队列结构：数据按先后顺序依次追加在文件末尾，读写操作分开，如下图所示。这种结构有如下优势：所有的操作复杂度都是O(1)，读操作不会阻塞写操作，读操作之间也不会互相影响。由于性能和数据大小完全分离开来——服务器现在可以充分利用大量廉价、低转速的1+TB SATA硬盘，通过顺序写的方式追加数据。虽然这些硬盘的寻址性能很差，但他们在大规模读写方面的性能是
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2024-10-18 12:32:30
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一、浏览器允许每个域名所包含的cookie数：
Microsoft指出InternetExplorer8增加cookie限制为每个域名50个，但IE7似乎也允许每个域名50个cookie。
Firefox每个域名cookie限制为50个。
Opera每个域名cookie限制为30个。
Safari/WebKit貌似没有cookie限制。但是如果cookie很多，则会使header大
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2011-09-15 12:42:00
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Android的数据存储之SharedPreference与文件File的基本使用Android的数据存储方式大概分为5种：文件File、网络、SharedPreference、SQLite(数据库)和内容提供者。本节介绍SharedPreference与文件File的基本使用。 1、SharedPreference的基本使用： sharedPreference是一种轻量级的数据储存方式，使用比
