在个月黑风高的夜晚,突然收到现网生产环境Kafka消息积压的告警,梦中惊醒啊,马上起来排查日志。问题现象:消费请求卡死在查找CoordinatorCoordinator为何物?Coordinator用于管理Consumer Group中各个成员,负责消费offset位移管理和Consumer Rebalance。Consumer在消费时必须先确认Consumer Group对应的Co
消息可靠性分布式锁 这个比较容易理解,就是在操作某条数据时先锁定,可以用redis或zookeeper等常用框架来实现。 比如我们在修改账单时,先锁定该账单,如果该账单有并发操作,后面的操作只能等待上个操作的锁释放后再依次执行。 优点:能够保证数据强致性。 缺点:高并发场景下可能有性能问题消息队列 消息队列是为了保证最终致性,我们需要确保消息队列有ack机制 客户端收到消息消费处理完成后,
Kafka 数据重复消费,数据丢失,数据乱序 Kafka经典三大问:数据有序丢失重复在kafka中有三个经典的问题:如何保证数据有序性如何解决数据丢失问题如何处理数据重复消费这些不光是面试常客,更是日常使用过程中会遇到的几个问题,下面分别记录下产生的原因以及如何解决。1. 消息有序kafka 的数据,在同个partition下是默认有序的,但在多个p
MQ(消息队列)在软件架构中是经常被使用的,特别是在分布式系统中也是使用频率很高的组件。 以下从消息队列的使用场景、概念、常见问题及解决方案来详细讲解。  消息队列使用场景 1.1 常见的使用场景 系统解耦在分布式环境下,系统间的相互依赖,最终会会导致整个依赖关系混乱,特别在微服务环境下,会出现相互依赖,甚至是循环依赖的情况,对后期系统的拆分和
# Python Kafka 如何一直消费 Apache Kafka个分布式流处理平台,广泛用于实时数据处理和数据集成。在 Kafka 中,消费者是从主题中读取消息的客户端程序。本文将详细探讨如何使用 Python 一直消费 Kafka 消息,并提供代码示例和状态图、序列图来帮助理解整个过程。 ## Kafka 消费者的基本概念 在开始之前,我们需要理解 Kafka 消费者的几个基本概
原创 10天前
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、层次结构具体到某个broker上则是, 数据目录/分区名/日志相关文件集合。其中日志文件集合内包括.log文件, index索引文件和.timeindex时间戳索引文件。二、.log 结构.log中记录具体的消息消息由header和body组成, 这点儿在Kafka消息中也同样适用。messageMESSAGE=OVERHEAD+RECORD OVERHEAD=xxxv0RECORD =
@[TOC](java实现Kafka消息生产与消费功能实现(This is very easy example)) 1、通过eclipse或者IntelliJIDEA创建个Maven工程。 2、在pom.xml中添加kafka的依赖,如下:<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3
转载 2023-05-26 15:40:01
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# Python kafka-python 一直重复消费消息 在使用 `kafka-python` 这个 Python 库时,有时我们会遇到一直重复消费消息的问题。这个问题往往是由于消费者提交的偏移量出现错误或不正确的处理方式引起的。 本文将介绍出现这个问题的原因,并提供解决方案。 ## 问题描述 在使用 kafka-python 进行消费消息时,我们通常会使用 `kafka-py
原创 2023-08-20 07:28:50
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Java线程池看这篇就够了、线程池基础1、什么是线程池2、为什么使用线程池3、线程池使用场景二、线程池使用1、线程池的创建及重要参数1.1、自动创建线程池1.2、手动创建线程池(推荐)2、向线程池提交任务的两种方式2.1、execute方法2.2、submit方法2.3、两种方法的区别:3、workQueue队列三、线程池的任务调度流程四、调度器的钩子方法五、Future 和 Complet
本文来说下Kafka中的再均衡 文章目录概述触发时机协调者交互方式处理流程本文小结 概述在Kafka消费者的使用和原理中已经提到过“再均衡”的概念,我们先回顾下,个主题可以有多个分区,而订阅该主题的消费组中可以有多个消费者。每个分区只能被消费组中的消费消费,可认为每个分区的消费权只属于消费组中的消费者。但是世界是变化的,例如消费者会宕机,还有新的消费者会加入,而为了应对这些变化,让分
# 解决方案:利用Redis延迟队列保持一直消费 ## 问题描述 在实际开发中,我们经常会遇到需要处理延迟任务的场景,比如处理订单超时自动关闭、发送短信验证码等。为了保证延迟任务一直消费,我们可以利用Redis的延迟队列来实现。本文将介绍如何使用Redis延迟队列来保持任务一直消费的方案。 ## 实现方案 ### 1. 使用Redis的zset作为延迟队列 我们可以通过使用Redis
原创 5月前
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前言消息有生产就得有人去消费,今天我们就来介绍下消费消费消息背后发生的那点事儿。文章概览消费者与消费组的“父子关系”。Repartition 触发时机。消费者与 ZK 的关系。消费端工作流程。消费者的三种消费情况。消费者与消费组的“父子关系” 消费消费组关系图 Kafka 消费端确保个 Partition 在消费者组内只能被消费消费。这句话改怎么理解呢?在同消费者组
Kafka 概括:Kafka种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行
这是转储的篇文章,前面是我的总结,如果哪错了希望大家能在评论中指出来 首先要考虑这么几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么  下面是文章详情,这里先简单总结下:消费端重复消费:很容易解决,建立去重表消费端丢失数据:也容易解决,关闭自动提交offset
文章目录什么是消息队列消息队列的获取消息的发送消息的接收消息的控制具体例子 什么是消息队列消息队列,用于从个进程向另个进程发送数据。但仅把数据发送到个“队列”中,而不指定由哪个进程来接受。消息队列独立于发送消息的进程和接收消息的进程。(信号、管道、命名管道都不独立与发送和接收进程)消息队列,有最大长度限制:MSGMNB 消息队列中的单条消息,也有最大长度限制:MSGMAX消息队列的获取ms
线上某服务 A 调用服务 B 接口完成次交易,次晚上的生产变更之后,系统监控发现服务 B 接口频繁超时,后续甚至返回线程池耗尽错误 Thread pool is EXHAUSTED 。因为服务 B 依赖外部接口,刚开始误以为外部接口延时导致,所以临时增加服务 B dubbo 线程池线程数量。配置变更之后,重启服务,服务恢复正常。段时间之后,服务 B 再次返回线程池耗尽错误。这次深入排查问题之
RocketMQ是阿里巴巴开发的款高性能、高可用的分布式消息队列系统。它具有强大的消息传递能力和丰富的特性,被广泛应用于大规模分布式系统中。其中,顺序消息是RocketMQ的重要特性之,它保证消息的有序性,确保消息按照发送顺序被消费。然而,在实际开发过程中,我们可能会遇到顺序消息一直消费不成功的情况。本文将围绕这个问题进行讨论,并提供相关的代码示例。 ## 顺序消息的工作原理 在深入研究问题
Kafka特性介绍与基础架构、消息队列1. Kafka定义2. 消息队列2.1 消息队列应用场景2.2 消息队列的两种模式3. Kafka的设计概要3.1 吞吐量/延时3.2 消息持久化3.3 负载均衡和故障转移3.4 伸缩性4. Kafaka基础架构5. Kafka的使用场景 1. Kafka定义Kafka个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(Message Queue),主要应用于大数
我为此应用程序构建的所有功能都只适用于特定类型的客户端:Web浏览器。 但其他类型的客户端呢? 例如,如果我想构建Android或iOS APP,有两种主流方法可以解决这个问题。 最简单的解决方案是构建个简单的APP,仅使用个Web视图组件并用Microblog网站填充整个屏幕,但相比在设备的Web浏览器中打开网站,这种方案几乎没有什么卖点。 个更好的解决方案(尽管更费力)将是构建本地A
# 实现 Kafka 的 Rediscovery 在微服务架构中,消息传递及事件驱动编程是非常重要的组成部分。Kafka种强大的流处理工具,而 Redis 作为个快速的内存数据存储,可以支持多种应用场景。为了更好地管理和监控 Kafka 的连接,我们需要实现 Kafka 的 Rediscovery。 在本文中,我们将探讨实现“Kafka Rediscovery”的整体流程,具体步骤及每
原创 15天前
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