kafka中提供了listeners和advertised.listeners两个配置项，两个配置项的具体含义和作用是什么，有些什么区别，以及应该如何进行配置呢？【概念理解】要搞清楚这些问题，首先得搞清楚两个逻辑概念：一个是kafka的侦听ip，一个是kafka的broker ip。所谓kafka的侦听ip，顾名思义，就是tcp的侦听ip。可以在某个固定的ip上侦听，也可以是全网段进行侦听（0.0
Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。将数据存
Java Kafka 消费积压监控后端代码：Monitor.java代码： package com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.service;
import com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.model.ConsumerInfo;
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consum
#!/bin/bash
#定义LAG初始值
sum=0
#定义kafka分区数量
consumer_num=("2" "3" "4")
#for a in $(seq 0 $num);do
#这条语句中的 seq 获取的范围是大于等于 0 小于等于数组size的范围，
#这样你在遍历中就会遍历到数组最后一个元素的下一个元素。
#然而shell并不会报错，而是以空字符来处理最后越界的那个元
# 如何实现“kafka 消息积压java”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何实现“kafka 消息积压java”。这将帮助你更好地理解和应用kafka的相关知识。
## 流程步骤
首先，让我们通过以下表格展示整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 KafkaProducer 实例 |
| 2 | 构建消息对象 |
|
消息积压其实对于一个原本正常的消息系统来说消息积压，只会出现两种情况：要么生产者消息数量增加导致的积压；要么就是消费者消费变慢导致的消息积压。对于一个消息队列我们肯定在上线前就预估好，单节点最大承受流量与系统目前最大峰值流量的数据，一般情况下消息队列收发性能是远大于业务处理性能的，一旦出现的话问题也很显而易见：要么就是流量突然增加，要么就是业务逻辑异常。生产端 一般当生产端发生积压（Broker正
第一题Kafka数据积压如何处理？首先来分析一下积压的原因。总体上来说，造成挤压的条件是生产者生产数据的速度大于了消费者的速度。一般使用 rps 来表示。生产者这一端，一般连接的是业务系统，我们可以给业务数据根据重要性来分级，如果在数量超大的情况下，我们可以将一些低重要级的数据分流到其他的 kafka 上面，优先保证重要数据的处理。我们能做的就把消费者的速度搞上去。在消费者这边，可以分成两段来分析
1. kafka的作用缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。冗余：可以采用一对多的方式，一个生产者发
消息积压处理如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加Topic的分区数，并且同时提升消费组的消费者数量，消费者数=分区数。（两者缺一不可）消费能力不足处理如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间<生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压有序性kafka 中的每个 partition 中的消息在写入时都是有序的，而且单独一个 p
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？ 一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。1、优化性能来避免消息积压①发送端性能优化 对于发送消息的业务逻辑，只需要设置合适的并
1. 为什么要使用 kafka，为什么要使用消息队列缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。冗余：可以
消息积压该怎么处理1. 出现原因系统的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压2. 优化性能避免消息积压消息队列的性能优化，更关注，在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳的性能。2.1 发送端性能优化代码发送消息的性能上不去，你需要优先检查一下，是不是发消息之前的业务逻辑好事太久导致的 只需要注意设置合适的并发和批量大小，就可以达到很好的发送性能
Java Kafka 消费积压监控 后端代码： Monitor.java代码： package com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.service; import com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.model.ConsumerIn
原创
2022-04-30 13:07:27
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消息积压该怎么处理 1. 出现原因 系统的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压2. 优化性能避免消息积压 消息队列的性能优化，更关注，在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳的性能2.1 发送端性能优化 代码发送消息的性能上不去，你需要优先检查一下，是不是发消息之前的业务逻辑好事太久导致的 只需要注意设置合适的并发和批量大小，就可以达到很好的发
导致消息积压的主要原因在于消费者出了问题，不能正常消费。这种情况下，首先恢复消费者正常服务，消费者恢复后就可以慢慢消化掉这部分积压。当消息积压太多时，可能需要大量的时间才能消化完，此时我们考虑临时扩容：首先恢复所有消费者，并停掉所有机器创建全新 topic，partition 是原来的10倍临时开发 Consumer 程序，该程序主要消费积压 MQ，消费逻辑不做耗时处理，直接轮询将积压的 MQ 写
作者 | 吴邪 第三章 Kafka 消息发送线程及网络通信1. Sender 线程2. NetworkClient 2.1 Selectable 2.2 MetadataUpdater 2.3 InFlightRequests
Kafka 本身提供了多种方式来监控其性能指标，包括 JMX（Java Management Extensions）指标、Kafka 自身的监控工具（如 Kafka Manager、Confluent Control Center）以及使用第三方监控解决方案（如 Prometheus、Grafana、Datadog 等）。在 Java 中，我们通常使用 Kafka 客户端的 JMX 暴露功能或者
# 获取Kafka消息积压Java代码指南
Kafka是一种流行的分布式消息队列系统，能够处理高吞吐量的数据流。在实际应用中，开发者可能会需要监控Kafka中的消息积压情况，以保障系统的健康运作。本文将带你一步一步实现获取Kafka消息积压的Java代码。
## 流程概述
首先，我们需要明确获取Kafka消息积压的流程。下面是一个简要的流程表格，展示了实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
一、简述 这个应用程序用来实时监控Kafka服务的Consumer以及它们所在的Partition中的Offset，我们可以浏览当前的消费者组，并且每个Topic的所有Partition的消费情况都可以观看的一清二楚。 它让我们很直观的知道，每个Partition的Message是否消费掉，有没有阻塞等等。 这个Web管理平台保留的Partition、Offset和它的Consumer的相关
针对于非kerberos环境非SSL环境的kafka version 0.11&2.5，其他版本有略微差异，没有大的改变一、kafka部署时添加将下面的jar包跟yaml配置文件都放在kafka的bin目录下1、jmx_prometheus_javaagent-0.15.0.jar下载这个jar包是prometheus 提供的 jmx_exporter ，作用是来收集 kafka 暴露的j
