消息队列（Message Queues）是一种允许分布式系统和应用异步通信的服务。异步通信意味着消息发送者在等待接收者接收消息之前不需要等待，这可以提高性能和可扩展性，使应用能够并行处理消息。消息队列通过将消息存储在队列中来工作。生产者（也称为发布者）可以向队列添加消息，消费者（也称为接收者）可以从队列中获取和处理消息。每条消息一次只能由一个消费者处理。消息队列可以用于提高流程效率，帮助开发人
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，
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
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，
我在环境中发现代码里面的kafka有所延迟，查看kafka消息发现堆积严重，经过检查发现是kafka消息分区不均匀造成的，消费速度过慢。这里由自己在虚拟机上演示相关问题，给大家提供相应问题的参考思路。 这篇文章有点遗憾并没重现分区不均衡的样例和Warning: Consumer group ‘testGroup1’ is rebalancing. 这里仅将正确的方式展示，等后续重现了在进行补充。主
Kafka传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MessageQueue），主要应用于大数据实时处理领域。Kafka最新定义：Kafka是一个开源的分布式事件流平台（Event StreamingPlatform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。发布/ 订阅：订阅：消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类
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
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
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
Kafka消息队列为什么会丢消息，怎么解决Kafka消息队列丢消息问题Kafka 是一个分布式的高可用、高性能消息队列，它可以用于大规模的数据处理和流式计算场景。在 Kafka 中丢失消息会导致数据的不连续性、计算结果的准确性下降等问题，从而影响到系统的功能和运行效率。下面我将从多个方面探讨 Kafka 为什么会丢失消息，并对其解决办法和优化策略进行简要描述。1、硬件故障Kafka 集群通常由多个
文章目录一、消息队列1. 什么是消息队列?2. 消息队列的应用场景3.消息队列的两种模式3.1 点对点模式1. 过程2. 特点3.2发布订阅模式1.过程2.特点二、kafka的基本介绍1.什么是kfka？2. kafka的好处3.kafka的主要应用场景3.1指标分析3.2日志聚合解决方法3.3流式处理三、kafka 的架构1.kafka的宏观架构2. kafka主要组件2.1 kafka主要组
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
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 k
从这一篇开始，我们来研究kafka的网络引擎的源码。可能很多读者有疑问，说好的Kafka讲解，怎么变成Thrift了？
答案: 原理都一样，先拿Thrift为例，讲解网络服务器的Reactor本质，后面会专门
针对这个开一篇博客讲解Kafka的源码，敬请期待！==========================================开始介绍kafka服务端之前，先从整体上了解架构。
一次因为kafka分区的leader不为优先副本导致的消费堆积问题的原因排查及问题解决方法问题描述首先，收到了消息堆积的报警，查看监控发现延迟如下：接下来用kafka客户端脚本工具，查看具体延迟信息：发现延迟发生在2个partition（12，13）上，且消费者为同一台机器10.42.112.228问题排查过程消费端问题？因为延迟partition的消费者在同一台机器，所以开始怀疑是否消费端存在问
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
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
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，
kafka的介绍 Kafka 是分布式发布-订阅消息系统，即，kafka是一种分布式的消息队列工具。kafka特点 a.高吞吐量 kafka每秒可以生产约25万消息（50MB），每秒可以处理55万消息（110MB） b.持久化数据存储 可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，按顺序读写。据测试按顺序磁盘读写比随机内存写还要快。 c.分布式系统易于扩展 所有的producer、broker和consu
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
