# 限制Docker中Kafka的内存使用
在使用Docker部署Kafka集群时，我们需要注意控制每个Kafka实例的内存使用。如果不加以限制，Kafka可能会占用过多的内存资源，导致整个系统性能下降甚至崩溃。本文将介绍如何通过Docker的资源限制功能来控制Kafka的内存使用，并提供相关的代码示例。
## 为什么要限制Kafka的内存使用？
Kafka是一个高性能的消息队列系统，它通常
原创
2024-05-20 04:38:03
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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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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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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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上一篇写了收集sparkstreaming的日志进入kafka便于后续收集到es中快速统计分析，今天就再写一篇如何在普通应用程序实时收集日志，上一篇写的毕竟是分布式环境下的操作，有一定的特殊性，如MapReduce，Spark运行的日志和普通项目的日志是不太一样的。所谓的普通程序就是web项目的或者非web项目的的程序，大部分都是单机版本的。大多数时候，我们的log都会输出到本地的磁盘上，排查问题
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2024-06-05 00:27:56
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前言2022 年 5 月，我们正式推出 Amazon MSK Serverless https://aws.amazon.com/cn/msk...，通过将容量规划和扩展工作转移给亚马逊云科技，帮助您进一步降低管理 Apache Kafka https://kafka.apache.org/ 集群的运营开销。2019 年 5 月，我们推
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2024-08-06 18:35:53
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参考：《Apache Kafaka 实战》前言主要包括以下几个方面磁盘类型磁盘容量CPU内存带宽其他配置优化1. 磁盘类型1.1 机械硬盘 与 固态硬盘 选择？机械硬盘，性价比高，完全可以满足集群的使用固态硬盘，有钱就上1.2 一堆普通磁盘（JBOD） 与 磁盘整列（RAID) 选择？JBOD，性价比高，使用没有问题RAID，有钱就上，提供冗余的数据存储空间，天然负载均衡2. 磁盘容量规划Kafk
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2024-04-20 22:35:01
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Kafka的特性如下：1）高吞吐、低延迟：Kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分为多个partition，consumer group对partition进行consumer操作。2）可扩展性：Kafka集群支持热扩展。3）持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失。4）容错性：允许集群中节点失败。高并发：支持数千个客户端同时读写
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2024-03-21 10:08:22
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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
【编者的话】在大规模的使用Kafka过程中，我们通常会遇到各种各样的问题，比如说，通常会有一些大数据集群中的Job发现总有几个Task会比较慢，导致整体的任务迟迟不能完成运行，这种情况通常问题会比较复杂，想要知道具体延迟在哪里，我们需要知道在Kafka集群中哪些点可能会增加端到端的延迟。接下来的内容翻译自Confluent官网博客中的一篇文章，希望能够帮助大家理解Kafka使用过程中端到端的延迟。
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
docker资源限制
在使用 docker 运行容器时，一台主机上可能会运行几百个容器，这些容器虽然互相隔离，但是底层却使用着相同的 CPU、内存和磁盘资源。如果不对容器使用的资源进行限制，那么容器之间会互相影响，小的来说会导致容器资源使用不公平；大的来说，可能会导致主机和集群资源耗尽，服务完全不可用。CPU 和内存的资源限制已经是比较成熟和易用，能够满足大部分用户的需求。磁盘限制也是不错的，虽然
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2023-06-13 18:48:34
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目前生产环境中，使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ等。消息系统的作用：异步处理、应用解耦、流量削峰和消息通讯异步处理 用户注册后，异步发送邮件和注册短信。 缩短响应时间，提高吞吐量。应用解耦 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险，两端互不影响。流量削峰 通过队列暂存或者队列限流来
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2024-03-27 10:11:51
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申请配额(限流)不了解kafak配额管理机制的可以先了解一下 kafka中的配额管理（限速）机制默认创建完Topic之后是没有设置配额信息的,而且我们都知道Kafka的配额(限流)只支持三种粒度:user + clientid user clientid 如果kafka集群没有开启身份认证，则只能使用clientid方式来进行限流。但是KaFkaManager是可以支持到Topic粒度的; 假如你
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2024-02-12 14:17:40
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Kafka生产者发送数据流程!]()一、ACK应答级别一、0介绍：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答数据可靠性分析：容易丢数据丢失数据原因：生产者发送完成后，Leader没有接收到数据，但是生产者认为已经发送成功了二、1介绍：生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答数据可靠性分析：容易丢数据丢失数据原因：应答完成后，还没开始同步副本，Leader挂了，新的Leader不会收到同步的
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2024-03-26 11:15:19
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Kafka集群里面添加机器是最正常不过的需求，而且添加起来非常地方便，我们需要做的事是从已经部署好的Kafka节点中复制相应的配置文件，然后把里面的broker id修改成全局唯一的，最后启动这个节点即可将它加入到现有Kafka集群中。 但是问题来了，新添加的Kafka节点并不会自动地分配数据，所以无法分担集群的负载，除非我们新建一个topic。但是现在我们想手动将部分分区移到新添加的Kafka
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2024-04-25 12:10:41
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前言 Docker系列文章: 此篇是Docker系列的第十篇，大家一定要按照我做的Demo都手敲一遍，印象会更加深刻的，马上就开始Kubernetes，加油！一起前行！ 为什么要学习DockerDocker基本概念Docker镜像基本原理Docker容器数据卷DockerfileDocker单机网络 ...
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2021-08-06 08:56:00
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一台主机最多装多少个docker,这个受限于主机的端口范围影响和主机的cpu，内存性能影响如果docker需要将宿主机的端口做映射，那么主机端口范围会是docker个数的限制1.假设性能无穷大的时候，会有端口限制假设一台主机的/etc/sysctl.conf中的net.ipv4.ip_local_port_range默认值为 32768 61000 ，也就是说可以对同一个服务器的ip+port创建
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2023-09-05 11:37:23
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1、整体分析对于Docker来说，存在镜像、容器、存储卷和网络这些对象。因此，也就会生产相对应的这些对象，这些对象会占据磁盘空间。当这些对象不在被使用时，为了不占据额外的磁盘空间，就需要对这些对象进行清理，即进行垃圾清理。在docker 1.13版本之后，提供了对各种对象的prune命令，也提供了清理所有对象类型的docker system prune命令。但在docker 1.13之前的
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2023-09-04 09:40:53
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本文介绍如何通过docker运行参数配置限制docker容器可以使用的内存上限。docker容器默认可以使用全部宿主机的所有内存和 swap 分区，比如宿主机的内存是32G，则运行一个docker容器最多可以分配到32G内存，如果启用了多个docker容器，则很快宿主机的内存就耗尽了。内存限制相关参数如下： 选项描述-m,--memory内存限制，格式是数字加单位，单位可以为 b,k,m,g。
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2023-08-14 13:08:42
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