文章目录Kafka消息队列实现系统通知功能什么是Kafka？Spring是怎么整合Kafka的？发送系统通知显示系统通知 Kafka消息队列实现系统通知功能阻塞队列可以用阻塞队列来实现消息队列，阻塞队列是一个接口：BlockingQueue，可以用来解决线程通信问题，依靠两个方法，这两个方法都是阻塞的，put方法往队列里存数据，take从队列里拿数据。生产者消费者模式：生产者：产生数据的线程消费
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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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
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
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
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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公司内部一次关于kafka消息队列消费积压故障复盘分享报告。总结现象，分析原因，给出了具体解决方案...
背景现象1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量，在之后的1个小时时间内，积压量呈上升趋势，一路到达50W左右，第二天的图没贴出具体是50W数字，以下是第一天晚上的贴图部分。现象一：现象二：当时现场图后来就找不回来了，凭印象说明了一下数字。&nb
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
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
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
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。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。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。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
作者：bainianminguo一、kafka概述1.1、定义Kakfa是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(message queue)，主要应用于大数据的实时处理领域1.2、消息队列1.2.1、传统的消息队列&新式的消息队列的模式上面是传统的消息队列，比如一个用户要注册信息，当用户信息写入数据库后，后面还有一些其他流程，比如发送短信，则需要等这些流程处理完成后，在返回给
**我们这里学习Kafka，首先当然是先安装它啦(在这之前，需要安装一下Zookeeper，虽然Kafka自带zookeeper，但是最好下载一个) Zookeeper教程：然后，下载Kafka：http://kafka.apache.org/downloads.html一、Kafka的安装下载完成后，解压 1.解压好之后，在bin目录的同一级新增两个空的文件夹data和kafka-logs 2.
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
Abstract本文翻译自Error Handling Patterns for Apache Kafka Applications, 介绍了当kafka处理消息/事件失败时的处理模式.模式1 失败时停止针对有些场景是,事件必须按顺序处理. 例如从数据库采集CDC (Change Data Capture)变动数据流. 如下的图展示了源topic中的数据是如何处理或转到并发布到目标topic.如果
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
场景描述：flink消费分区有三个，其中第一个分区有数据，另外两个分区无数据。消费kafka分区的flink算子并行度为3，三个子任务分别消费kafka的分区，导致Watermark机制失效。场景示意图如下： 文章目录模拟场景场景复现现象描述分析原因解决办法 模拟场景场景复现现在我们模拟事故的场景：（1）传感器Beans类// 传感器温度读数的数据类型
public class SensorRe
