目录1、Kafka的客户端缓冲机制2、内存缓冲造成的频繁GC问题3、Kafka设计者实现的缓冲池机制4、总结一下“ 这篇文章，同样给大家聊一个硬核的技术知识，我们通过Kafka内核源码中的一些设计思想，来看你设计Kafka架构的技术大牛，是怎么优化JVM的GC问题的？ 1、Kafka的客户端缓冲机制首先，先得给大家明确一个事情，那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候，一定是有一个内存
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2024-05-13 19:59:27
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Kafka中的消息是以主题为基本单位进行，各个主题在逻辑上相互独立，每个主题又可以分为一个或多个分区。每条消息在发送的时候会根据分区规则被追加到指定的分区中，分区中的每条消息都会被分配唯一的序列号，即偏移量（Offset），如下图如果分区规则设置得合理，消息可以均匀地分布到不同的分区中，从而可以实现水平扩展。在不考虑多副本的情况， 一个分区对应一个日志（Log），为防止Log过大，Kafka引入了
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2024-03-22 09:49:47
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目录：1.日志格式划分 1.1 v0 版本 1.2 v1 版本 1.3 v2 版本2. 各个版本消息格式变更 2.1 v0 版本 2.2 v1 版本 2.3 v2 版本3. v0 与 v1 的日志压缩4. 日志在磁盘上的组织形式 4.1 日志存放目录 4.2 索引文件
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2024-02-04 01:20:36
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概述Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。消息队列的两种模式
点对点模式：一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除
消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue 中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue 支
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2024-10-05 19:05:36
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消息格式日志一个叫做“my_topic”且有两个分区的的topic,它的日志有两个文件夹组成，my_topic_0和my_topic_1,每个文件夹里放着具体的数据文件，每个数据文件都是一系列的日志实体，每个日志实体有一个4个字节的整数N标注消息的长度，后边跟着N个字节的消息。每个消息都可以由一个64位的整数offset标注，offset标注了这条消息在发送到这个分区的消息流中的起始位置。每个
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2024-03-10 17:38:38
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Kafka日志Kafka日志和我们平时熟悉的程序请求日志、错误日志等不同，kafka日志则属于另一种类型：一种专门为程序访问的日志。 从某种意义上说，kafka日志的设计更像是关系型数据库中的记录，抑或是某些系统中所谓的提交日志（commit log）或日志（journal）。这些日志有一个共同的特点就是：只能按照时间顺序在日志尾部追加写入记录（record）。Kafka其实并不是直接将原生消息写
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2024-03-03 22:24:02
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文章目录1.日志存储设计1.kafka日志2.底层文件系统3.索引文件3.1 .index 位移索引文件3.2 .timeindex 时间戳索引文件 1.日志存储设计1.kafka日志日志格式类型松散结构化的日志（请求日志、错误日志或其他数据），这种日志主要用途就是方便人们阅读。专门为程序访问的日志。（kafka日志属于类型2）kafka日志设计更像是关系型数据库中的记录，或者是某些系统中的提交日
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2024-03-04 14:56:58
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文章目录架构图搭建安装zookeeper集群安装kafka集群安装kafka-manager 管理平台安装elasticsearch集群安装filebeat安装logstash安装kibana 架构图搭建安装zookeeper集群tar -zxf /opt/files/zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /opt/envvim /opt/env/zookeeper-3.4.8/c
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2024-07-20 12:57:13
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一、更改日志输出级别 config/log4j.properties中日志的级别设置的是TRACE，在长时间运行过程中产生的日志大小吓人，所以如果没有特殊需求，强烈建议将其更改成INFO级别。具体修改方法如下所示，将config/log4j.properties文件中最后的几行中的TRACE改成INFO，修改前如下所示：log4j.logger.kafka.network.Reques
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2024-02-23 23:37:28
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架构图：一、环境准备1，3台nginx做web，两台nginx做负载均衡器，使用keepalived实现双vip，3台kafka，3台zookeeper2，nginx搭建：①使用yum安装好epel源(epel源相当于一个第三方库)和nginxyum install epel-release -y yum install nginx -y并启动nginx启动：systemctl sta
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2024-03-27 11:12:28
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ELK日志系统一般是3台或以上的服务端搭建。 Kafka和Zookeeper一般是每个服务端都需要安装，logstash一般是一个ELK一个，elasticsearch、Kibana和filebeat一般是一个ELK一个（可以不装filebeat）， Filebeat一般是每个客户端都要安装。在2.129、2.173和2.185三台机器上搭建Kafka集群，在2.129、2.173和2.185三台
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2024-03-27 11:58:36
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Kafka -- 日志存储日志文件目录日志索引偏移量索引时间戳索引日志清理日志删除基于时间基于日志大小基于日志起始偏移量日志压缩 日志文件目录Kafka 中的消息以主题为单位进行基本归类，而每个主题又可以划分为一个或者多个分区。在不考虑多副本的情况下，每个分区对应一个日志 Log。为防止日志过大，Kafka 又引入了日志分段 LogSegment 的概念，即将大的日志文件均分为多个较小的文件，便
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2024-02-19 13:02:59
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Kaka日志的结构概览可见之前的博客。日志段代码解析 日志段是kafka保存消息的最小载体，阅读日志段代码可更好的去定位分析问题，鉴于网上对日志段的说明文档较少，本文对Kafka日志段进行详细说明，重点介绍Kafka日志段LogSegment的声明、append、read、recover方法。日志段代码位置 日志段代码在Kafka的core工程目录下，详细位置:core/scala/kafka
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2024-04-11 13:28:18
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写在前面随着微服务的普及，如何查看系统日志快速排查问题就是一个亟待解决的问题了，此时我们可以考虑使用kafka来统一收集日志，再结合ELK等查看日志，本文就一起来看下如何直接使用日志插件来完成日志写入工作。1：log4j配置一个卡夫卡的appeder，如下：log4j.rootLogger=info, S, KAFKA
#log4j.rootLogger=info, S
log4j.append
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2024-03-06 11:56:08
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Log 的常见操作分为 4 大部分。 1. 高水位管理操作：高水位的概念在 Kafka 中举足轻重，对它的管理，是 Log 最重要的功能之一。 2. 日志段管理：Log 是日志段的容器。高效组织与管理其下辖的所有日志段对象，是源码要解决的核心问题。 3. 关键位移值管理：日志定义了很多重要的位移值，比如 Log Start Offset 和 LEO 等。确保这些位移值的正确性，是构建消息引擎一致性
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2024-02-23 09:37:52
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Kafka日志清理以下参数是配置在**./config/server.properties**下进行配置的参数。在进行配置以下清理方式之前 需要进行的配置：log.retention.check.interval.msThe interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according to t
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2024-03-03 21:04:47
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目前来说，kafka的日志中记录的内容比较多，写的比较好。可以看到，存储的内容还是比较多的，当存储文件比较大的时候，我们应该如何处理这些日志？下面我们通过kafka启动过程的源码，分析下kafka的日志处理过程。一、入口方法在kafkaServer.scala中的start方法中，有一个这样的调用：/* start log manager */
logManager = createLogMana
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2023-07-07 15:36:14
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日志压缩 在很多实践的场景中，key和value的值是不丹变化的，如果消费者只关心key对应的最新value值，可以开启kafka的日志压缩功能，服务端要在后台启动Cleaner线程池，把相同key的消息进行合并。 每个Log都可以通过clean checkpoint部分切分成clean和dirty两部分，clean表示之前已经被压缩过的消息，dirty表示没有被压缩过的消息。 经过压缩之后，cl
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2024-03-19 20:37:42
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16.Kafka 配置文件同步为了给kafka的进程添加GC日志信息，方便在以后重启的时候，加入GC日志：
修改bin/kafka-server-start.sh:export KAFKA_OPTS="-Xms4G -Xmx8G -Xmn3G -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:ParallelGCThreads=4 -server -Dlog4j.configuration=
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2024-03-22 10:48:17
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需求背景每个业务系统都有自己的⽇志，当业务系统出现问题时，需要通过查找⽇志信息来定位和解决问题。 当业务系统服务器⽐较少时，登陆到服务器上查看即可满⾜。但当系统机器规模巨⼤，登陆到服务器上查看⼏乎不现实（分布式的系统，⼀个系统部署在⼗⼏甚至几十台服务器上）解决方案把服务器上的⽇志实时收集，统⼀存储到中⼼系统。 再对这些⽇志建⽴索引，通过搜索即可快速找到对应的⽇志记录。 通过提供⼀个界⾯友好的web
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2024-06-27 17:13:42
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