摘要：本文讲述基于FusionInsight HD&MRS的五种kafka消费端性能优化方法。本文分享自华为云社区《FusionInsight HD&MRS：kafka消费端性能优化方法》，作者： 穿夹克的坏猴子 。kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化：1. 接口使用方面优化：旧版本highlevel-consumer：偏移量信息存储在zookeeper，最大消费线程数与
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2024-02-10 12:04:49
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前 言消息队列是服务端必不可少的组件，其中Kafka可以说是数一数二的选择，对于大部分服务端的同学来说Kafka也是最熟悉的消息中间件之一。而当我们在生产上遇到kafka的使用问题时想要透过现象看到问题的本质，从而找到解决问题的办法。这就要求对kafka的设计和实现有这较为深刻的认识。在这篇文章里我们就以生产实际的例子来展开讨论Kafka在消费端中的一个重要设计consumer group的reb
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2024-04-13 12:22:33
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1．测试环境python 3.4zookeeper-3.4.13.tar.gz下载地址1：下载地址2：kafka_2.12-2.1.0.tgz下载地址1：下载地址2：pykafka-2.8.0.tar.gz下载地址1：2．实现功能实时采集Kafka生产者主题生产速率，主题消费速率，主题分区偏移，消费组消费速率，支持同时对多个来自不同集群的主题进行实时采集，支持同时对多个消费组实时采集3．使用前提1
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2023-09-15 19:58:02
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一、实时业务指标分析1.业务 业务： 订单系统---->MQ---->Kakfa--->Storm 数据：订单编号、订单时间、支付编号、支付时间、商品编号、商家名称、商品价格、优惠价格、支付金额 统计双十一当前的订单金额，订单数量，订单人数 订单金额（整个网站，各个业务线，各个品类，各个店铺，各个品牌，每个商品架构支付系统+kafka+storm
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2023-12-12 12:44:44
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场景：在Java应用中，我们往往会使用spring-kafka组件简单的设置一下group_id, topic就开始消费消息了，其实这样会埋下巨大的安全隐患，即当消费速度过慢时有可能会触发rebalance, 这批消息被分配到另一个消费者，然后新的消费者还会消费过慢，再次rebalance, 这样一直恶性循环下去。发生这种情况最明显的标志就是日志里能看到CommitFailedException异
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2023-08-19 20:05:55
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前言：kafka是个高吞吐的消息中间件，有着削峰填谷的作用。最近在生产中，发现消费速度跟不上生产速度，很是好奇，kafka不是号称高吞吐吗？难道是kafka吐的太慢了？后来查了很多资料，总算弄清了点头绪。不是kafka的锅，是自己的消费者消费能力不行导致。生产者一般不会有啥问题，因为是写进kafka，数据如果要处理的话，处理中的数据和kafka还没关系，等数据处理完要最终写入kafka了的时候，这
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2023-08-08 02:16:19
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kafka消费太慢 首先加多个patiction,多个消费组 拉去多个，多个消费者消费后续还是不行 以为是线程池被用完了，就单独起一个线程还是不行！！！后续就用jstack看线程状态 jstack pid > stack.txt dump线程状态 WAITING (parking) bstractQueuedSy
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2023-09-02 22:05:12
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一、背景项目为一个数据统计服务，公司数据存放在不同的存储，例如Hive,CLICKHOUSE,PolarDb,Es等，主要统计每天新产生的增量数据量，并对不同维度进行对比，从而确保数据的可靠性。大概业务流程如下：上游是一个定时任务，并向查询服务发送统计任务（每天约3W条）。为了提高消费者服务处理效率，启用了N个线程池（每种DataType对应一个线程池），kafka消费者线程拉取到消息后只需做简单
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2024-03-05 10:52:57
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kafka版本0.9.0.0，消费者相关的配置， kafka消费者配置
名称默认值类型重要性描述metric.reporters""list低度量报告的类列表，通过实现MetricReporter接口，允许插入新度量标准类。JmxReporter包含注册JVM统计。metadata.max.age.ms300000longlow刷新元数据的时间间隔，单位毫秒。即使没有发现任何分区的 lea
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2023-08-27 22:06:11
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Kafka 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)，主要应用于大数据的实时处理领域。消息队列传统消息队列与新式消息队列模式如下图： 上面是传统的消息队列，比如一个用户要注册信息，当用户信息写入数据库后，后面还有一些其他流程，比如发送短信，则需要等这些流程处理完成后，再返回给用户。而新式队列，比如一个用户注册信息，数据直接丢进数据库，就直
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2024-06-11 10:37:50
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# Python Kafka 消费偏慢
Kafka是一个分布式流处理平台，被广泛应用于构建实时数据管道和流式处理应用程序。在使用Python消费Kafka消息时，有时候会遇到消费速度偏慢的情况。本文将介绍可能导致消费偏慢的原因，并给出一些解决方案。
## 消费偏慢原因
消费Kafka消息偏慢通常有以下几个原因：
1. **消费者组内消费者数量不足**：如果消费者组内的消费者数量不足，可能导
原创
2024-06-14 04:10:11
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Kafka的成长正在蹦沙卡拉卡！在《财富》 500强公司中，超过三分之一的公司使用Kafka。这些公司包括排名前十的旅行社，排名前十的银行中有七个，排名前十的保险公司中有八个，排名前十的电信公司中有九个，等等。LinkedIn，Microsoft和Netflix每天使用Kafka(1,000,000,000,000)处理消息。国内腾讯、阿里、特别是支付宝等，都大量在用。Kafka用于实时数据流，收
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2024-05-09 13:22:48
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作为一个爬虫工程师，Kafka 对你而言就是一个消息队列，你只需要掌握如何向里面写入数据，以及如何读取数据就可以了。请谨记：使用 Kafka 很容易，但对 Kafka 集群进行搭建、维护与调优很麻烦。Kafka 集群需要有专人来维护，不要以为你能轻易胜任这个工作。本文，以及接下来的几篇针对 Kafka 的文章，我们面向的对象都是爬虫工程师或者仅仅需要使用 Kafka 的读者。关于 Kafka 更深
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2024-07-04 15:46:09
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在工作中，使用uwsgi部署项目，其中uwsgi设置为多进程，并且python中使用了kafka-python模块作为生产者不断产生数据，但上线不久后几乎所有的生产者消息都报：KafkaTimeoutError这个错误，并且在kafka服务器中并没有发现收到任何消息。于是看了看kafka-python源码，发现在执行send方法后，消息并没有立即发送，而是放到本地的缓存中，在生成KafkaProd
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2023-09-24 14:42:08
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目录问题简介使用场景原因分析进一步探索先看server端设置超时的代码consumer 端的rebalanceTimeoutMs解决方案 问题简介 最近kafka集群频繁出现了长时间rebalance(耗时5min级别)，kafka在rebalance期间对应的consumer group中的consumer都是无法poll()下来数据的，导致consumer消费kafka当中数据出现了较大的
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2024-02-23 14:03:48
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kafka消息堆积且CPU过高代码优化直接部署已有的代码程序到线上服务器，发现CPU立马升高500%左右，立马停掉服务并看源代码排查问题，翻看代码，发现通过多线程消费 kafka消息，根据对多线程的了解，立马从以下方面排查问题： 1.多线程必须保证单例模式，才能保证多线程安全问题 2.共享资源的竞争问题，有共享变量必须加锁（synchronized）同步 3.代码性能优化（jvm和数据库两个
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2024-03-06 10:42:18
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Spark Streaming +Kafka 使用底层API直接读取Kafka的Partition数据，正常Offset存储在CheckPoint中。但是这样无法实现Kafka监控工具对Kafka的监控，所以手动更新Offset到Zookeeper集群中 相关源码简单介绍：1:TopicAndPartition是对 topic和partition的id的封装的一个样例类 case
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2024-06-27 09:32:47
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有两种：Direct直连方式、Receiver方式1、Receiver方式：（1）receiver内存溢出问题： 使用kafka高层次的consumer API来实现，使用receiver从kafka中获取的数据都保存在spark excutor的内存中，然后由Spark Streaming启动的job来处理数据。因此一旦数据量暴增，很容易造成内存溢出。（2）数据丢失： 并且，在默认配置下，这
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2023-09-03 19:36:29
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本文将从消息的生产端和消息的消费端分析，数据是如何丢失的？数据是如何出现重复消费的，如何解决上述这种情况?利用 Kafka 高吞吐、可分区、可复制的特性, 在实时数据流分析应用领域，Kafka 在此大展身手。1/ 生产端 Producer消息格式：每个消息是一个 ProducerRecord 对象，必须指定消息所属的 Topic 和消息值 Value ，此外还可以指定消息所属的 Partition
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2023-12-07 21:00:19
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文章目录1. 消费者、消费组2. 消费再均衡及心跳机制3. 消费者参数配置4 消息订阅5. 反序列化6. 位移提交6.1 自动提交6.2 手动同步提交6.3 手动异步提交7. 消费者位移管理8. 消费者拦截器9. 消费组管理9.1 消费者组特性9.2 如何进行组内分区分配?9.3 谁来执行再均衡和消费组管理?9.4 如何确定coordinator?9.5 Rebalance Generation
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2023-08-04 16:41:48
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