1、读多写少的场景下引发的问题？大家可以设想一下现在我们的内存里有一个ArrayList，这个ArrayList默认情况下肯定是线程不安全的，要是多个线程并发读和写这个ArrayList可能会有问题。 好，问题来了，我们应该怎么让这个ArrayList变成线程安全的呢？ 有一个非常简单的办法，对这个ArrayList的访问都加上线程同步的控制。 比如说一定要在sync
前言一个系统随着用户数增加，那么推送到kafka服务器的数据流量会增加。很有可能原有的服务器数量无法支撑更多的流量，接着就需要增加更多的服务来分摊流量。本篇接下来就会介绍，如何操作kafka数据在服务器之间迁移。方法一：通过增加partition数量通过增加partition数量的方式来迁移数据的方式是非常简单的，因为新建的partition肯定会均匀的分配到多节点上。首先准备三个kafka br
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2024-03-27 10:32:37
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kafka集群扩容后，新的broker上面不会数据进入这些节点，也就是说，这些节点是空闲的；它只有在创建新的topic时才会参与工作。除非将已有的partition迁移到新的服务器上面； 所以需要将一些topic的分区迁移到新的broker上。kafka-reassign-partitions.sh是kafka提供的用来重新分配partition和replica到broker上的工具 简单实现重新
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2024-04-01 16:06:43
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在kafka中增加新的节点后，数据是不会自动迁移到新的节点上的，需要我们手动将数据迁移(或者成为打散)到新的节点上1 迁移方法kafka为我们提供了用于数据迁移的脚本。我们可以用这些脚本完成数据的迁移。1.1 生成partiton分配表1.1.1 创建json文件topic-to-move.json{
"topics": [{"topic": "testTopic"}],
"version
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2024-02-27 17:43:28
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kafka的topic如果一开始没有做合理拆分，在业务不断膨胀的情况下，容易产生消息堆积，问题难以定位排查。以下是几种不同情况下做拆分或迁移的方案 一、发送者不变、topic不变、新增consumer group 二、新增发送者、从原topic拆出部分消息作为新topic、consumer group不变 三、新增发送者、从原topic拆出部分消息作为新topic、新增consumer group
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2024-06-26 13:10:15
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作为消息中间件，kafka为了保证消息传递的可靠性，做了很多工作，今天分享这几方面：可靠性保证，复制，broker配置，在可靠的系统里使用生产者。一.可靠性保证为了保证kafka整个系统的可靠性，kafka做了如下几方面的工作： 1：Kafka可以保证分区消息的顺序，如果使用同一个生产者往同一个分区写入消息，而且消息B在消息A之后写入，那么Kafka可以保证消息B的偏移量比消息A的偏移量大，而且消
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2024-03-25 06:25:27
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31 )服务端代码设计-观察-kafka源码的包 31} 0：7重点代码包：broker：
D:\Git_SRC\JavaProjects\kafka-0.10.1.0-nx-src\core\src\main\scala\kafka\controller消费者：
D:\Git_SRC\JavaProjects\kafka-0.10.1.0-nx-src\core\src\main\scala
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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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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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-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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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 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用与大数据实时处理领域。1. 发布/订阅模式一对多，生产者将消息发布到 topic 中，有多个消费者订阅该主题，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费，被消费的数据不会立即从 topic 清除。2. 架构Kafka 存储的消息来自任意多被称为 Producer 生产者的进程。数据从而可以被发
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2024-05-16 07:14:35
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前面我们了解完broker的配置，现在我们来看下topic的配置：1.cleanup.policy 字符串要么是“delete”，要么是“compact”，或者两者都是。此配置指定在旧日志段上使用的保留策略。默认策略(“delete”)将在达到保留时间或大小限制时丢弃旧段。“compact”设置将启用topic上的日志压缩。服务器提供的默认配置是log.cleanup.policy。2.compr
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2024-02-28 09:30:34
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Kafka初识Kafka是什么Kafka是最初由LinkedIn公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统。设计理念低延迟：持久化消息、消费消息时间复杂度都为O(1)高吞吐：普通机器也可以实现每秒发送10W条消息水平扩展：broker、producer、consumer都支持在线水平扩展，顺序性：每个partit
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2024-05-06 23:09:56
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001、kafka简介kafka消息队列有两种消费模式，分别是点对点模式和订阅/发布模式。具体比较可以参考Kafka基础–消息队列与消费模式。下图是一个点对点的Kafka结构示意图producer：消息生产者consumer：消息消费者Topic：消息主题partition：主题内分区Brokers：消息服务器Groups：消费者组002、关于TopicKafka需要对消息进行逻辑上的分类(而to
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2024-03-06 17:45:56
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前段时间接到用户要求，调整某个主题在 Kafka 集群消息大小为 4M。根据 Kafka 消息大小规则设定，生产端自行将 max.request.size 调整为 4M 大小，Kafka 集群为该主题设置主题级别参数 max.message.bytes 的大小为 4M。以上是针对 Kafka 2.2.x 版本的设置，需要注意的是，在某些旧版本当中，还需要调整相关关联参数，比如 rep
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2024-08-06 21:06:06
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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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官方文档:http://kafka.apache.org/一、topic主题是将记录发布到的类别或订阅源名称。Kafka中的主题始终是多用户的；也就是说，一个主题可以有零个，一个或多个消费者来订阅写入该主题的数据。在kafka中，topic是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。二、partition每个topic可以划分多个分区（至少包含一个），同一个topic下包含的消息是不同的。每
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2024-04-26 13:35:49
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2019-07-19某系统kafka集群宕机，重启失败日志 网上相似问题描述：https://javarevisited.blogspot.com/2014/11/javaioioexception-map-failed-javalangoutofmemoryerror.html kafka官网文档参考说明：http://kafka.apache.org/docum
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2024-03-21 09:15:16
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