Kafka的配置详尽、复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,这里只记录一下我在日常工作使用中走过的坑和经验来对kafka集群进行优化常用的几点。1.JVM的优化 java相关系统自然离不开JVM的优化。首先想到的肯定是Heap Size的调整。vim bin/kafka-server-start.sh &nb
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2017-06-12 15:08:26
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Kafka的配置详尽、复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,这里只记录一下我在日常工作使用中走过的坑和经验来对kafka集群进行优化常用的几点。1.JVM的优化 java相关系统自然离不开JVM的优化。首先想到的肯定是Heap Size的调整。vim bin/kafka-server-start.sh 调整KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx12G -Xms12G”
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2022-03-21 10:59:37
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主要分为3个模块:JVM参数调优Replication参数调优Log参数调优JVM参数调优默认启动的Broker进程只会使用1G内存,在实际使用中会导致进程频繁GC,影响Kafka集群的性能和稳定性 通过jstat -gcutil <pid> 1000查看到kafka进程GC情况 主要看YHC,YGT,FGC,FGCT这几个参数,如果这几个值不是很大,就没什么问题YGC: young
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2024-02-18 23:23:22
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Kafka 是一个高性能、分布式的消息队列系统,优化 Kafka 可以提高其性能和可靠性,以下是一些可能的优化措施:调整 Kafka 集群的配置:可以通过调整 Kafka 的一些配置参数来提高其性能,如调整消息存储的副本数、扩大 Kafka 集群的规模、调整批处理的大小等。合理规划主题和分区:在设计 Kafka 主题和分区时,需要考虑主题的数据量、消息生产者和消费者的数量,以及消息处理的延迟等因素
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2024-03-04 06:24:41
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目录1、背景引入:很多同学看不懂Kafka参数2、一段Kafka生产端的示例代码3、内存缓冲的大小4、多少数据打包为一个Batch合适?5、要是一个Batch迟迟无法凑满咋办?6、最大请求大小7、重试机制8、持久化机制 1、背景引入:很多同学看不懂kafka参数今天给大家聊一个很有意思的话题,大家知道很多公司都会基于Kafka作为MQ来开发一些复杂的大型系统。而在使用Kafka的客
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2024-03-26 09:53:35
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kafka高可用调优指南:
broker端:避免创建过多topic分区,设置unclean.leader.election.enable=true,设置min.insync.replicas=1,设置num.recovery.threads.per.data.dir=broker端参数log.dirs中设置的目录数,producer端:设置acks=1,若有设置为all,遵循上面broker端mi
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2024-04-03 15:25:19
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一、前言我们需要对4个规格的kafka能力进行探底,即其可以承载的最大吞吐;4个规格对应的单节点的配置如下:标准版: 2C4G铂金版: 4C8G专业版: 8C16G企业版: 16C32G另外,一般来讲,在同配置下,kafka的读性能是要优于写性能的,写操作时,数据要从网卡拷贝至堆内存,然后进行一堆数据校验、解析后,会将数据拷贝至堆外内存,然后再拷贝至操作系统的page cache,最后操作系统异步
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2024-09-09 14:16:18
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Kafka配置优化其实都是修改server.properties文件中参数值1、网络和io操作线程配置优化# broker处理消息的最大线程数 num.network.threads=xxx # broker处理磁盘IO的线程数 &n
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2024-04-29 19:11:41
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简介Kafka的配置详尽、复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,这里只记录一下我在日常工作使用中走过的坑和经验来对kafka集群进行优化常用的几点。Kafka性能调优和参数调优性能调优JVM的优化java相关系统自然离不开JVM的优化。首先想到的肯定是Heap Size的调整。vim bin/kafka-server-start.sh
调整KAFKA_HEAP_OPTS="-Xm
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2024-02-29 11:14:36
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1、(千亿级kafka集群性能调优)集群信息一个kafka集群,40台broker,基于Ambari,hdp管理(ambari_v2.5,hdp_v2.6)10台broker配置5块3T盘30台broker配置12块6T盘每天所有生产端产生2000亿条左右的数据消费端有SparkStreaming,Flume等业务程序2、 第一次故障现象生产环境flume无法消费kafka,sink的文件为空。n
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2024-08-21 20:27:26
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spark streaming+kafka运行batch process time不稳定问题梳理问题现象排障调优历程解决方案 问题现象题主在去年8月份首次使用spark streaming进行流式计算的时候遇到的一个问题,即spark streaming读取kafka消息进行流式计算, 但是在数据量比较大的情况下总会出现一些batch的process time比较长,但是大多数batch能在较短
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2024-07-25 19:46:15
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集群规划如果你需要要部署大规模的 Kafka 集群,建议的方式是,拆分成多个互相独立的小集群部署,每个小集群都使用一组独立的 ZooKeeper 提供服务。这样,每个 ZooKeeper 中存储的数据相对比较少,并且如果某个 ZooKeeper 集群故障,只会影响到一个小的 Kafka 集群,故障的影响面相对小一些。kafka集群性能调优实战千亿级数据量kafka集群性能调优实战总结1.broke
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2024-04-25 22:59:33
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# 每个topic默认partition数量,根据消费者实际情况配置,配置过小会影响消费性能num.partitions=50#日志传输时候的压缩格式,可选择lz4, snappy, gzip,不压缩。建议打开压缩,可以提高传输性能,压缩格式的选择可以参考文章结尾的参考资料。compression.type=snappy # 启用压缩的topic名称。若上面
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2024-03-15 08:29:20
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今天带来一篇译文“调优Apache Kafka集群”,里面有一些观点并无太多新颖之处,但总结得还算详细。该文从四个不同的目标出发给出了各自不同的参数配置,值得大家一读~ 原文地址请参考:https://www.confluent.io/blog/optimizing-apache-kafka-deployment/==========================================
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2022-11-03 14:40:47
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介绍
Kafka是一个高性能、高可靠性、分布式流处理平台,广泛应用于数据处理、日志收集、消息传递等场景。Kafka Streams是Kafka提供的一种流处理框架,可以方便地进行流处理和实时计算。本文将深入探讨Kafka流处理与Kafka Streams性能调优。
Kafka流处理
Kafka流处理是指在Kafka中进行流式数据处理,包括数据的收集、处理、存储和分析等。Kafka流处理的优点在于高
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2023-09-27 08:21:27
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Kafka-副本-分区设置-性能调优
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2021-07-22 11:22:03
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生产者缓冲区大小与Sender线程发送包大小从生产者架构图我们可以看出,有两个地方是比较重要且影响性能的:Recor 默认3.
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2022-11-04 12:37:33
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至少一次(At Least Once)= ack级别设置为-1+分区副本大于等于2+ISR里
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2023-05-06 06:57:01
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性能调优就是用更少的资源提供更好的服务,成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜,性能调优常规手段有:(1) 空间换时间,内存、缓存就是典型的空间换时间的例子。利用内存缓存从磁盘上取出的数据,CPU请求数据直接从内存中获取,从而获取比从磁盘读取数据更高的效率。(2) 时间换空间,当空间成为瓶颈时,切分数据分批次处理,用更少的空间
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2023-06-30 19:07:02
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kafka 调优
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2022-12-28 15:29:13
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