在之前的博客中，介绍了Kafka Web Console这 个监控工具，在生产环境中使用，运行一段时间后，发现该工具会和Kafka生产者、消费者、ZooKeeper建立大量连接，从而导致网络阻塞。并且这个 Bug也在其他使用者中出现过，看来使用开源工具要慎重！该Bug暂未得到修复，不得已，只能研究下其他同类的Kafka监控软件。通过研究，发现主流的三种kafka监控程序分别为：Kafka Web
参考文档：https://kafka.apache.org/documentation.html#monitoring Kafka使用Yammer Metrics来报告server和client的众多metric。还可以使用其他的插件来跟你的监控系统连接起来，比如https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/JMX+Reporters
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2024-03-12 09:09:43
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Producer：生产者，发送消息的一方。生产者负责创建消息，然后将其投递到Kafka中。Consumer：消费者，也就是接收消息的一方。消费者连接到Kafka上并接收消息，进而进行相应的业务逻辑处理。Broker：服务代理节点。主题(topic): Kafka中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到Kafka集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题
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2024-03-16 13:45:38
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2015-01-04 16:20 参考文档：https://kafka.apache.org/documentation.html#monitoring Kafka使用Yammer Metrics来报告server和client的众多metric。还可以使用其他的插件来跟你的监控系统连接起来，比如https://cwiki.apache.org/confluence/displ
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2024-03-15 05:06:49
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kafka集群监控一、Kafka Offset Monitor介绍安装部署Kafka Offset Monitor安装部署kafka-mamager工具 Kafka集群监控工具有很多，这里我们只介绍针对Kafka的监控。一、Kafka Offset Monitor介绍在生产环境中需要集群高可用，所以需要对kafka集群进行监控。Kafka Offset Monitor可以监控Kafka集群以下几
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2023-11-28 20:29:59
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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
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2024-02-22 23:48:51
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1.概述最近有同学留言反馈了使用Kafka监控工具Kafka Eagle的一些问题，这里笔者特意整理了这些问题。并且希望通过这篇博客来解答这些同学的在使用Kafka Eagle的时候遇到的一些困惑，同时也给出一些定位分析Kafka Eagle异常的时的解决办法。2.内容2.1 背景在使用Kafka Eagle监控系统之前，笔者简单的介绍一下这款工具的用途。Kafka Eagle监控系统是一款用来监
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2024-03-22 08:52:43
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1. kafka监控kafka自身没有监控管理页面，无论是进行一些管理操作还是状态的监控都要命令加一大堆记不住的参数，实在是很不方便，不过好在在github上开源了一些工具，在kafka的生态系统中也有提及到：Kafka Manager: 都是以表格的形式展现数据，比较方便用来管理kafka，例如topic的创建、删除以及分区的管理等。Kafka Offset Monitor: 监控消费者以及所在
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2024-03-13 10:03:18
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1.概述最近有同学留言反馈了使用Kafka监控工具Kafka Eagle的一些问题，这里笔者特意整理了这些问题。并且希望通过这篇博客来解答这些同学的在使用Kafka Eagle的时候遇到的一些困惑，同时也给出一些定位分析Kafka Eagle异常的时的解决办法。2.内容2.1 背景在使用Kafka Eagle监控系统之前，笔者简单的介绍一下这款工具的用途。Kafka Eagle监控系统是一款用来监
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2024-06-25 17:34:03
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简述《Zabbix监控Kafka topic积压数据》一文的目的是通过Zabbix自动发现实现对多个消费者组的Topic及Partition的Lag进行监控。因在实际监控中发现有问题，为给感兴趣的读者不留坑，特通过此文对监控进行优化调整。分区自动发现# 未优化前的计算方式：
# 自动发现配置文件
vim consumer-groups.conf
#按消费者组(Group)|Topic格式，写入自动
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2024-01-05 22:41:39
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文章目录自定义kafka客户端消费topic结论1 背景2 spring集成2.1.8.RELEASE版本不支持autoStartup属性3 自定义kafka客户端消费topic3.1 yml配置3.2 KafkaConfig客户端配置3.3 手动启动消费客户端 自定义kafka客户端消费topic结论使用自定义的KafkaConsumer给spring进行管理，之后在注入topic的set方法
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2024-08-02 10:42:25
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本篇文章是基于上一篇Kafka\Zookeeper3节点集群部署监控一、环境准备1、jdk8 环境（安装+配置变量） 2、kafka_eagle（解压+配置变量） 3、MySQL环境 （安装+配置变量 #安装本篇不再描述） 注意，本篇文章使用MySQL作为存储Kafka Eagle元数据信息的数据库（目前支持 MySQL和Sqlite，默认使用Sqlite进行存储）vi /etc/profile
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2024-08-26 16:35:17
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在Linux操作系统中，Kafka是一个被广泛使用的分布式流式数据平台，用于处理实时数据。在Kafka中，topic是数据流的基本单元，用于对数据进行分类和归档。创建topic是在Kafka集群中开始数据处理的第一步，下面将介绍在Linux操作系统下如何创建一个Kafka topic。
首先，在Linux操作系统中，我们需要确保已经安装了Kafka，并且Kafka服务正在运行。如果Kafka还未
原创
2024-05-28 09:49:32
338阅读
linux环境kafka下载安装下载资源安装zookeeperkafka安装及配置kafka安装（单体）kafka集群配置方式kafka开启kerberos认证kafka自带zookeeper使用kafka常用命令 下载资源linux环境安装kafka,需要预先准备相关资源，我使用的是kafka_2.12-2.5.1版本，下载路径为：http://archive.apache.org/dist/
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2024-03-18 20:57:08
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1.3、测试2、消费者拦截器2.1、消费者拦截器代码2.2、消费者yml配置2.3、测试一、部署Zookeeper1、创建一个网络# app-tier：网络名称 # –driver：网络类型为bridge
docker network create app-kafka --driver bridge2、拉取Zookeeper镜像docker pull bitnami/zookeeper:late
我们在开发的时候经常会用到kafka作为消息订阅模式，里面会涉及到很多参数的配置，通过参数配置取优化业务处理的过程。其中，我们最常用的参数如下:kafka:
consumer:
enable-auto-commit: true
group-id: groupid
auto-commit-interval: 1000
auto-offset-reset: late
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2024-03-21 11:25:50
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kafka-其他参数详解主要介绍下kafka的producer配置参数，只取了其中的一部分常用的，后续的有时间，也会补充一些，更多的详细参数，可以参考《kafka官网》，参数的内容，主要是选取《apache kafka实战》书中的一些讲解和官网相互参看topic 级别参数topic级别的参数是指覆盖 broker 端全局参数；每个不同的 topic 都可以设置自己的参数值。举例来说，上面提到的日志
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2024-03-19 10:23:24
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文章目录一、什么是Kafka？二、Kafka介绍1.特征2.Kafka名词解释3.Kafka常用命令1.Kafka服务2.Topic3.Produce4.Consumer5.Consumer Group6.Kafka 自带压测脚本4.Kafka API1.Topic2.Produce 一、什么是Kafka？kafka是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于
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2024-02-18 20:25:02
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Kafka架构Kafka工作流程及文件存储机制Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。而topic是逻辑上的概念，并没有真实存在，真实存在的式topic下的partition，是一个物理概念，每一个partition对应于一个log文件，用于存储producer生产的数据，producer生产的数据会不断追加到该log文件的末端，每条数据均有
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2024-03-28 12:50:50
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Kafka本文全部内容为个人理解、做记录用，如果有误请不吝指正 一个分布式的，基于pub-sub的消息队列。Kafka是消费者主动拉取消息的。 在大数据领域作为消息传递中间件应用广泛，业界如果使用spark计算框架，有9成以上消息队列都是使用kafka。架构Topic：相同类型的消息按照主题来存放，不然那不就乱了么。例如你的购物车数据应该放购物车Topic，单个订单数据应该放在订单TopicPar
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2024-04-03 20:07:35
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