日志存储日志存储格式首先我们来看下kafka消息的储存情况： Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到topic和partition的关系。此外
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2024-06-25 18:28:51
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ELK日志系统一般是3台或以上的服务端搭建。 Kafka和Zookeeper一般是每个服务端都需要安装，logstash一般是一个ELK一个，elasticsearch、Kibana和filebeat一般是一个ELK一个（可以不装filebeat）， Filebeat一般是每个客户端都要安装。在2.129、2.173和2.185三台机器上搭建Kafka集群，在2.129、2.173和2.185三台
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2024-03-27 11:58:36
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大数据面试重点之kafka(六) Kafka分区分配算法 可回答：Kafka的partition分区策略问过的一些公司：阿里云，小米参考答案 1、生产者分区分配策略 生产者在将消息发送到某个Topic ，需要经过拦截器、序列化器和分区器（ Partitioner ）的一系列作用之后才能发送到对应的Broker，在发往Broker之前是需要确定它所发往的分区。如果消息如果消息 指定了partitio
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2024-05-21 16:31:59
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错误日志聚集解决方案简述：目的：对分散在各集群上的错误日志信息进行实时采集聚集，由flume采集给kafka, 之后消费到logstash进行日志解析，最终将解析的json格式数据交由elasticsearch，利用kinbana进行查询，图表展示。 目前版本为 flume 1.5 kafka0.8.1.1 原本存在的问题：flume采集时如果文件发生了变化无法判断是否为原文
# 将Docker日志推送到Kafka: 一种实时日志处理的方法
在现代的软件开发中，日志记录是非常重要的一环。通过对应用程序、系统和服务的日志进行收集、分析和监控，可以帮助开发人员更好地了解应用程序的行为和性能，以及发现潜在的问题。而将日志实时推送到消息队列中则是一种常见的做法，可以实现日志的实时处理和分析。
在这篇文章中，我们将介绍如何将Docker容器的日志推送到Kafka消息队列中，以
原创
2024-05-16 06:01:26
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Logback 算是JAVA 里一个老牌的日志框架，从06年开始第一个版本，迭代至今也十几年了。不过logback最近一个稳定版本还停留在 2017 年，好几年都没有更新；logback的兄弟 slf4j 最近一个稳定版也是2017年，有点凉凉的意思。而且 logback的异步性能实在拉跨，功能简陋，配置又繁琐，远不及Apache 的新一代日志框架 - Log4j目前来看，Log4j2 就是王者，
章节目录1. kafka主题分区物理文件2. 解析 Kafka 物理日志文件2.1. RecordBatch2.1.1. Records2.1.1.1. headers3. 根据 Kafka 源码，再实现一目了然的日志文件解码过程 1. kafka主题分区物理文件客户端启动的时候，初次发起 FindCoordinatorRequest （type=Group）请求查找 GroupCoordina
1、同步异步分析(从网上找到的介绍图) 同步记录日志方式如下： 多个业务线程打印日志时候要等把内容写入磁盘后才会返回，所以打日志的rt就是写入磁盘的耗时。 而异步记录日志方式如下： 多个业务线程打印日志时候是把打印任务放入内存队列后就直接返回了，而具体打印日志是有日志系统的一个日志线程去队列里面获取然后执行，可见这种打印rt就是写入内存队列的耗时。2、异步配置方式 springboot使用logb
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2024-02-22 21:49:22
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为了减少应用服务器对磁盘的读写,以及可以集中日志在一台机器上,方便使用ELK收集日志信息,所以考虑做一个jar包,让应用集中输出日志 Redis 自定义 RedisAppender 插件, 实现日志缓冲队列,集中日志输出. 网上搜了一圈,只发现有人写了个程序在githubRedis 自定义 RedisAppender 插件, 实现日志缓冲队列,集中日志输
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2024-03-06 03:12:15
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一、环境准备1、软件版本Filebeat 6.5.1Logstash 6.5.1Elasticsearch 6.5.1Kibana 6.5.1JDK 1.8.0_1812、服务器准备IP系统角色172.18.8.200CentOS 7.5 MinimalElasticsearch + Kibana172.18.8.201CentOS 7.5 MinimalLogstash172.18.8.202C
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2024-06-17 12:01:12
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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
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2024-06-27 16:11:11
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不同的场景需要不同的解决方案，选错一个方案能够严重的影响你对软件的设计，开发和维护的能力。这篇文章会先介绍RabbitMQ和Apache Kafka内部实现的相关概念。紧接着会主要介绍这两种技术的主要不同点以及他们各自的优缺点，最后我们会说明一下怎样选择这两种技术。一、异步消息模式异步消息可以作为解耦消息的生产和处理的一种解决方案。提到消息系统，我们通常会想到两种主要的消息模式——消息队列和发布/
Kafka数据文件存储Kafka默认的消息同步 与 消息确认机制 当producter发送一条消息时，首先会进入partition的leader中，当leader把该消息写入到磁盘成功后，会给ack回应。 producter就会继续进行下一步或下一轮的操作，kafka默认ack=1，即leader把消息落盘成功，就认为是成功了。副本数据同步机制 (1). 当producter向partition写
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2024-04-26 18:53:33
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一、简介Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。几种分布式系统消息系统的对比：二、Kafka基本架构它的架构包括以下
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2024-03-14 06:59:41
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Kafka发送数据的三种模式摘要：为生产者设置属性kafka发送端3种不同的发送模式1、Fire-and-forget2、Synchronous send3、Asynchronous send异步发送相关参数buffer.memorycompression.typeretriesbatch.sizelinger.msclient.idmax.in.flight.requests.per.conn
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2023-10-16 00:32:24
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目前，Kafka 使用 ZooKeeper 来保存与分区和代理相关的元数据，并选举出一个代理作为集群控制器。不过，Kafka 开发团队想要消除对 Zookeeper 的依赖，这样就可以以更可伸缩和更健壮的方式来管理元数据，从而支持更多的分区，还能够简化 Kafka 的部署和配置。通过事件流的方式来管理状态确实有它的好处，比如用一个数字(即偏移量)来描述消费者在事件流中的处理位置。多个消费者通过处理
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2023-11-07 11:36:09
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Kafka 分区机制产生的消息推送和消费逻辑
使用过 Kafka 的同学都知道 Kafka 的消息组织方式是三层结构：主题 - 分区 - 消息。一个主题会有多个分区，每条消息只会保存到该主题下的某一个分区，而不是会在多个分区保存。为什么 Kafka 要设计分区的概念而不是用主题来承载消息呢？在 Kafka 中，Topic 是逻辑的概念，Partitio
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2024-07-29 23:07:34
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1、kafka 概述学过并发编程的同学应该知道，我们可以使用阻塞队列+线程池来实现生产者消费者模式。比如说在一个应用中，A方法调用B方法去执行一些任务处理。我们可以同步调用。但是如果这个时候请求比较多的情况下，同步调用比较耗时会导致请求阻塞。我们会使用阻塞队列加线程池来实现异步任务的处理。那么，问题来了，如果是在分布式系统中，两个服务之间需要通过这种异步队列的方式来处理任务，那单进程级别的队列就无
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2024-04-06 13:50:35
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Broker端参数存储信息相关配置1.log.dirs:指定Broker需要使用的若干个文件目录路径，无默认值 2.log.dir:单路径，对log.dirs参数的补充 生产环境只需设置log.dirs,多个路径逗号分隔，如/home/kafka1,/home/kafka2,/home/kafka3,另外最好保证这些目录挂载到不同的物理盘，这样的好处是： 提升读写性能：多块物理盘可同时读写数据 能
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2024-08-06 20:04:58
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引言IM即时通信场景下，最重要的一个能力就是推送：在线的直接通过长连接网关服务转发，离线的通过APNS或者极光等系统进行推送。本文主要是针对在线用户推送场景来进行总结和探讨：如何利用Kafka的Assign模式，解决百万级长链接海量消息的路由广播问题？如何解决超大聊天室成员（超过10万）的消息推送问题？问题背景考虑到用户体验和一些技术限制，通常一些社交软件都会限制群成员的上限，比如微信是500，Q
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2024-08-06 20:46:13
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