环境(maven管理)<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka_2.8.2</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency> 生产者:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-26 13:31:20
                            
                                18阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            begin
    # 这段代码抛出的异常将被下面的 rescue 子句捕获
rescue
    # 这个块将捕获所有类型的异常
    retry  # 这将把控制移到 begin 的开头
end  海纳百川 ,有容乃大            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-15 22:01:37
                            
                                34阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1、一个batch什么条件下可以发送出去上面我们介绍了Sender线程发送那个消息的大概流程,接下来我们来分析一下一个batch的数据在什么情况下会发送出去?回顾发送消息的时候,生产者需要指定的相关参数retries   : 重试的次数,默认为0
linger.ms : 生产者在发送批次之前等待更多消息加入批次的时间,默认为0,表示不等待
retry.backoff.ms:重试的时间间隔,默认10            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-28 10:53:45
                            
                                90阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            Producer发布消息的对象称之为主题生产者(Kafka topic producer)生产者的流程图如下:以上是整个生产者发送消息的整个流程。ProducerInterceptors对消息进行拦截,这里可以对信息做一定的筛选。Serializer对消息的key和value进行序列化。Parititioner为消息选择分配分区的策略,可以进行重定义。RecordAccumulator暂存需要发送            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-17 11:39:13
                            
                                71阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
             文章目录生产者消息发送流程发送原理生产者重要参数列表异步发送普通异步发送带回调函数的API不带回调的API同步发送生产者分区分区好处生产者发送消息的分区策略自定义分区器生产者如何提高吞吐量数据可靠性数据传递语义数据去重使用幂等性生产者事务数据有序 生产者消息发送流程发送原理在消息发送的过程中,涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程 中创建了一个双端队列 Re            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-03 20:27:46
                            
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            Activity作为应用程序与用户交互的容器,因此在发生设备级事件时测试Activity的不同行为尤为重要,比如:其他APP(比如设备来电APP)中断了你的Activity设备销毁并重建了你的Activity用户将你的Activity放置到了一个新的窗口环境,比如画中画(picture-in-picture ,PIP )或者多窗口模式。尤为重要的一点是保证你的Activity在响应文章 Activ            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            文章目录一、前言:二、如果两种模式都用的话会报错三、从指定的offset进行消费四、怎么获得最后一条消息的offset五、以时间戳查询消息六、消费者手动提交七、同步和异步混合提交:八、提交特定的偏移量:九、监听再均衡:十、用java快速测试kafka连通性Demo: 一、前言:  使用Apache Kafka消费者组时,有一个为消费者分配对应分区partition的过程,我们可以使用“自动”su            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、入门    1、简介设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Spring Retry中的重试,分为无状态的重试和有状态的重试;简述有状态重试通常是用在message-drive,Spring Retry能够识别出,当前正在处理的消息是否...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.概述在分布式实时数据流场景下,随着数据量的增长,对Kafka集群的性能和稳定性的要求也很高。本篇将从生产者和消费者两方面来做性能测试,针对具体的业务和数据量,来调优Kafka集群。2.内容2.1 测试环境本次测试的环境信息由三台物理机组成,具体信息如下所示:2.2 测试工具Kafka系统提供了测试工具kafka-producer-perf-test.sh和kafka-consumer-pe            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            辅助链接Dubbo系列之 (一)SPI扩展 Dubbo系列之 (二)Registry注册中心-注册(1)Dubbo系列之 (三)Registry注册中心-注册(2)Dubbo系列之 (四)服务订阅(1)Dubbo系列之 (五)服务订阅(2)Dubbo系列之 (六)服务订阅(3)RegistryDirectory当RegistryDirectory#substribe()方法被RegistryPro            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一 介绍Apache Kafka 官方提供了两个客户端性能测试脚本,它们的存放位置如下:$KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh 支持测试的性能指标包括:吞吐量(throughput)、最大时延(max-latency)、平均时延(avg-latency); kafka-consumer-perf-test.sh 同样支持吞吐量指标,还提供了一些消费端            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            官方文档:http://kafka.apache.org/documentation.html#quickstart1、安装和配置ZookeeperKafka集群模式需要提前安装好Zookeeper。{为什么?????}-       提示:Kafka单例模式不需要安装额外的Zookeeper,可以使用内置的Zookeeper。-  &n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、测试环境该benchmark用到了六台机器,机器配置如下l  IntelXeon 2.5 GHz processor with six coresl  Six7200 RPM SATA drivesl  32GB ofRAMl  1GbEthernet这6台机器其中3台用来搭建Kafka broker集群,另外3台用来安装Zookeeper及生成            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            技术能力通常,「技术能力」这个部分将紧接着你的个人简介之后,放在简历的核心版面。这样设计是有道理的,因为它能够帮助雇主更快的判断你的技能是否与需求相吻合。因此在制作这一部分内容时,你应该考虑以下两点:┃写什么?应聘者在技术能力的描述上通常会犯两个错误:要么无用的东西写的太多,要么有用的东西写的太少。这里的多和少是相对于「雇主的招聘需求」而言的。 我建议每个应聘者在撰写简历的这部分时,都能够精心设计            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            以下会介绍利用Kafka自带的性能测试脚本及KafkaManager测试Kafka的性能,以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态。 Kafka性能测试脚本  $KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh 该脚本被设计用于测试Kafka Producer的性能,主要输出4项指标,总共发送消息量(以MB为单位),每秒发送消息量            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            kafka功能简单测试
 
启动zookeeper
启动zk命令:     ./zhServer.sh start
 
启动akfka(注意server.properties的配置)
启动akfka命令:./kafka-server-start.sh /home/hadoop/app/kafka_2.11-0.9.0.0/config/server.properties
 
测试效果:
             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             业务系统中,通常会遇到这些场景:A系统向B系统主动推送一个处理请求;A系统向B系统发送一个业务处理请求,因为某些原因(断电、宕机。。),B业务系统挂机了,A系统发起的请求处理失败;前端应用并发量过大,部分请求丢失或后端业务系统卡死。。。。这个时候,消息中间件就派上用场了--提升系统稳定性、可用性、可扩展性。一、消息中间件消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术。消息队列可驻留在内存或磁盘上,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            相信大家对Kafka不会陌生,但首先还是要简单介绍一下。Kafka是一种高性能的分布式消息系统,由LinkedIn公司开发,用于处理海量的实时数据流。它采用了发布/订阅模式,可以将数据流分发到多个消费者端,同时提供了高可靠性、高吞吐量和低延迟的特性。Kafka的应用场景非常广泛,例如日志收集、事件流处理、实时监控等。在这些场景中,Kafka可以提供高可靠性和低延迟的数据传输,确保数据的稳定性和实时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            介绍Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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