所谓的零拷贝是指将数据直接从磁盘文件复制到网卡，而不需要经由应用之手。零拷贝大大提高了应用程序的性能，减少了内核和用户模式之间的上下文切换。对Linux操作系统而言，零拷贝技术依赖于底层的sendfile()方法实现，对于Java语言，FileChannel.transferTo()方法的底层实现就是sendfile()方法。单纯从概念上理解“零拷贝”比较抽象，这里简单地介绍一下它。考虑这样一种常
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
背景由于业务需要，最近部署了一个跨网段的服务，由一个网段中的应用服务器向另一个网段中的Kafka集群写入消息，应用服务器与Kafka集群之间已经开通网络，telnet结果显示相应端口之间连接正常。初次上线之后，发现如下方法执行正常，未出现超时阻塞运行现象，但Kafka消费者无法接收发送的消息，怀疑消息并未真正写入Kafka集群中。producer.send(record)源码追踪实际上，我们追踪源
在新版本的kafka中（从0.9开始），其实只有异步方式一种，是批量发送的方式在producer端，存在2个线程，一个是producer主线程，用户端调用send消息时，是在主线程执行的，数据被缓存到RecordAccumulator中，send方法即刻返回，也就是说此时并不能确定消息是否真正的发送到broker。另外一个是sender IO线程，其不断轮询RecordAccumulator，满足
文章目录一、分析消息丢失场景1、kafka消息传输过程2、消息丢失的几种情况二、如何解决1、kafka producer 端1.1 producer 端的发送方式优化1) 简单发送，无需关心结果2) 同步发送3) 异步发送1.2 producer端的配置优化2、kafka server端3、kafka consumer端3.1 在消费消息时发生异常,如下解决办法 一、分析消息丢失场景1、kafk
producer生产端如何保证ack确认机制acks=0 表示生产者将只要信息发送，就认为发送成功了。即服务器未接收到该消息也会认为是成功。acks=1(默认) 生产者发送消息，只要分区leader写入成功，即返回发送成功的信息。当leader挂掉，其他副本未来得及同步的数据会丢失。acks=-1(或all) 生产者发送信息，该topic所有ISR中的副本[注:此副本数是会变化的]都写入成功，才返
kafka 生产者主要是做什么的？我们之道 kafka 生产者是用来发送消息的，将消息发送到特定的 topic 中，供消费者消费使用。这个是它的功能。那我们之道生产者整个的执行流程与原理吗？将在本文寻找答案。消息发送的流程我们首先来看下消息发送的整体流程。 Producer创建时，会创建一个Sender线程并设置为守护线程。生产消息时，内部其实是异步流程；生产的消息先经过拦截器->
消息重复和丢失是kafka中很常见的问题，主要发生在以下三个阶段：生产者阶段broke阶段消费者阶段生产者阶段重复场景根本原因 生产发送的消息没有收到正确的broke响应，导致生产者重试。 生产者发出一条消息，broke落盘以后因为网络等种种原因发送端得到一个发送失败的响应或者网 络中断，然后生产者收到一个可恢复的Exception重试消息导致消息重复 说明：new KafkaProducer()
晚上变更 怎么都推不过去，蛋疼，睡饱后加了个hosts没想到好了，然后搜了一下，大概是如下的原因
kafka配置的问题排查
问题反馈： xx现场测试环境下，整个平台的数据，除了原始数据模块，其他模块正常运行。相同版本的包，在线上环境上原始数据的订阅是正常的，但是测试环境没有，查看所有相关的日志，均
一、提前安装基本环境由于Kafka是用Scala语言开发的，运行在JVM上，在安装kafka服务器之前需要先具备Java环境和zookeeper环境。我这里安装的是jdk11和zookeeper3.8.3。最近在自己学习kafka消息中间件，安装的时候遇到以下问题，经过查找一些有用资料解决了问题，现总结如下：文章末尾附上源文件链接，自取1、对应需要的文件可到Apache官网上根据需求选择下载。（1
Kafka 的消息异常情况1.消息丢失情况消息发送端 Producer(1) acks=0: 表示 Producer 不需要等待任何 broker 确认收到消息的回复, 就可以继续发送下一条消息. 性能最高, 但是最容易丢消息. 对性能要求很高但对数据丢失不敏感的情况可以用这种模式.(2) acks=1: 至少要等待 Leader 已经成功将数据写入本地 log, 但是不需要等待所有 Follow
踩坑①现象：新版生产者发不出去消息,broker端也没收到消息原因：旧版生产者有个配置"producer.type",async为异步发送,sync为同步发送,默认为同步发送；而新版本废弃了该配置,于是每次调用send方法时候会将消息缓存在本地的buffer中而不是立即发送,只有等到消息总大小或到达批处理发送的间隔时间才会把消息发出去,而发送代码如下：ZzKafkaProducer produce
所谓 CommitFailedException，顾名思义就是 Consumer 客户端在提交位移时出现了错误或异常，而且还是那种不可恢复的严重异常
很多提交位移的 API 方法是支持自动错误重试的，比如我们在上一期中提到的commitSync 方法异常解释
本次提交位移失败了，原因是消费者组已经开启了 Rebalance 过程，并且将要提交位移的分区分配给了另一个消费者实例你的消费者实例花费了太
大家好，我是三叔，很高兴这期又和大家见面了，一个奋斗在互联网的打工人。记一次kafka生产Bug：CommitFailedExceptionkafka消费端消费消息出现多次同一个消息推送给后台离线处理平台，且消息消费越来越慢。于是查看生产日志，发现了有重复消费的ID，且offset都是一样的。一开始怀疑是因为后台处理数据失败，调度对失败的消息进行重试，那么问题来了：如果是重试，那么发送到kafka
默认情况下，Kafka topic 中每条消息的默认限制为 1MB。这是因为在 Kafka 中，非常大的消息被认为是低效和反模式的。然而，有时候你可能需要往 Kafka 中发送大消息。在本文中我们将研究在 Kafka 中处理大消息的两种方法。选项 1：使用外部存储将大消息（例如视频文件）发送到外部存储，在 Kafka 中只保存这些文件的引用，例如文件的 URL。外部存储可以是云存储（例如 Amaz
目录一 消息传递方式1.1 消息不可变1.2 ASK消息模式1.3 Tell消息模式1.4 Forward消息模式1.4 Pipe消息模式 参考文章
Gitter Chat，Akka 在线交流平台
Akka Forums，Akka 论坛
Akka in GitHub，Akka 开源项目仓库
Akka Official Website，Akka 官网
Akka Java API，Akka 应用
RocketMq和kafka消息发送流程对比&nb
文章目录Kafka 消息交付可靠性保障至少一次最多一次精确一次幂等性 Producer事务型 Producer小结 Kafka 消息交付可靠性保障所谓的消息交付可靠性保障，是指 Kafka 对 Producer 和 Consumer 要处理的消息提供什么样的承诺。常见的承诺有以下三种：至少一次（at least once）：消息不会丢失，但有可能被重复发送最多一次（at most once）：消
一、如何做到高可用： 1）创建副本 如果没有多副本的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中。 如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送message.send.max.retries（默认值为3）次后抛出Exception，用户可以选择停止发送后续数据也可选
观察线上的错误日志发现出现: This server is not the leader for that topic-partition 从日志推测是在broker topic partition出现了选主, 选主过程中推送了旧leader 出现此错误解决方案：该异常是由kafka集群broker节点发送变化导致，在producer端配置失败重试次数(retries=3,默认retries=0)
