1. kafka相关1.1 利用kafka本身的缓存机制1.1.1 背景在压测过程中，当数据量增大之后，有两个topic的生产者均出现发送数据到kafka超时的情况。1.1.2 解决方案利用好kafka生产者本身自带的缓存池机制。设置 batch.size //缓存池中批次发送大小阈值，当一批次数据达到这个大小就会触发发送 默认为 16k-即16384.设置 linger.ms //缓存池发送时间
导述 由于消息消费速度处理慢或是消费端故障会导致数据产生积压。那怎么查看数据积压量呢？Consumer-Groups管理 在Kafka 的bin目录下提供了 kafka-consumer-groups.sh 脚本。此脚本用于管理消费情况。
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2022-06-28 15:06:00
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虽然项目中很早使用到了Kafka，但是由于我接手之后业务没有变化，所以这还是我第一次在生产环境接触Kafka，可以说是毫无经验，凭着自己对RocketMQ的理解(毕竟RocketMQ也借鉴了Kafka的设计经验)，进行这次问题的排查。因此记录一下。一、已知公司Kafka的Broker是由平台组维护，用户中心是消费方，这里简称uc， 单点登录是生产方，这里简称SSO。该业务是在SSO更新昵称时，通过
Spark Streaming处理冷启动后kafka积压数据因为首次启动JOB的时候，由于冷启动会造成内存使用太大，为了防止这种情况出现，限制首次处理的数据量spark.streaming.backpressure.enabled=true
spark.streaming.backpressure.initialRate=200使用SparkStreaming集成kafka时有几个比较重要的参数
本文章对应的 kafka 版本是 kafka_2.11-0.10.0.1版本号的含义scala 2.11kafka 0.10.0.1 背景： kafka 0.9 及以上 有了一个大版本变化，主要有以下几个方面： 1.kafka-client 不再区分高低api 2.kafka 消费者偏移量信息 不再单纯的存储在 zo
事件背景：前段时间我们收到用户反馈app上的车的位置和电量不是最新的数据，这个车位置和电量数据是通过车端上传到云端解析服务，然后云端解析服务发送到Kafka,然后下游服务消费Kafka去更新到库里的。问题分析： 数据没有事实更新一种原因是源头出现问题，那就是车端没有上传相关数据，于是我们查看云端解析服务日志，发现车端是在正常上传数据的，这种情况排除。还有一种情况就是下游服务出现问题导致消
通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。如果对Kafka不了解的话，可以先看这篇博客《一文快速了解Kafka》。消息积压的解决方法加强监控报警以及完善重新拉起任务机制，这里就不赘述了。1.实时/消费任务挂掉导致的消费积压的解决方法在积压数据不多和影响较小的情况下，重新启动消费任务，排查宕机
通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。大数据培训对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端
通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端不存在长时
如何避免消息积压？通过优化性能来避免消息积压。对于 RocketMQ 和 Kafka，它们每秒钟可以处理几十万条消息，而一般的业务系统，单个节点可以处理几百到几千次请求，都是非常好的了，所以优化性能时，主要关注的是消息的发送端和接收端。优化发送端的性能。可以通过增加每次发送消息的批量大小，或者增加并发，来优化发送性能。如果是一个注重响应时延的在线业务，如果选择批量发送，会影响时延，所以应该通过增加
1.首先是为什么会发生消息积压？原因在默认情况下，SparkStreaming 通过receivers(或者Direct方式)以生产者生产数据的速率接收数据。当Batch procecing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比SparkStreaming批处理间隔时间长；越来越多的数据被接收，但是数据的处理速度没有跟上，导致系统开会出现数据堆
# Java查看Kafka消息是否积压
## 引言
Kafka是一个高性能、分布式的消息队列系统，被广泛应用于大规模数据流处理场景。在生产环境中，我们经常需要监控Kafka消息的积压情况，以确保系统的稳定性和性能。本文将介绍如何使用Java代码来查看Kafka消息是否积压，并提供相应的代码示例。
## Kafka消息积压的概念
在Kafka中，消息积压指的是消息的生产速度超过了消费速度，导
原创
2023-08-12 05:05:03
1189阅读
kafka 可视化 查看 lag、offsethttps://github.com/xaecbd/KafkaCenter/tree/v2.3.0
yum -y install maven
git clone https://github.com/xaecbd/KafkaCenter.git
导入 table_script.sql
cd KafkaCenter
mvn clean package
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2023-07-03 21:20:09
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Offset Explorer（以前称为Kafka Tool）是一个用于管理和使Apache Kafka ®集群的GUI应用程序。它提供了一个直观的UI，允许人们快速查看Kafka集群中的对象以及存储在集群主题中的消息。它包含面向开发人员和管理员的功能。一些关键功能包括：1、快速查看所有Kafka集群，包括它们的代理、主题和消费者2、查看分区中的消息内容并添加新消息3、查看消费者的偏移量，包括Ap
设置虚拟机不同的带宽来进行模拟压测---------kafka数据压测-------------------1、公司生产kafka集群硬盘：单台500G、共3台、日志保留7天。 1.1 版本：1.1.0-----2、压测kafka。 2.1 使用k
kafka积压 Backlog grooming is not a magic wand; it's a comprehensive activity aimed to ensure that all the tasks are always in clear order. How can the grooming process be improved? And what are the spe
1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决场景：几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多。线上故障了，这个时候要不然就是修复consumer的问题，让他恢复消费速度，然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不行。一个消费者一秒是1000条，一秒3个消费者是3000条，一分钟是18万条，1000多万条。 所以如果你积压了几百万到上千万的数据，即使消费
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
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
摘要线上环境kafka集群空间一共是8TB*12(disk)*4(node)=384TB，容量算是非常充裕了，而且每个topic设置的数据过期时间都是15天，但是发现磁盘容量已经80%。预估了下每天的数据增量，存满80%至少得5个月的数据。是过期数据没有删除吗？还是配置不起效？还是其他原因。问题情况检查了多个topic 节点上kafka-logs目录文件夹中的数据情况，发现如下情况。 1.绝大多数
