1. kafka的作用缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。冗余：可以采用一对多的方式，一个生产者发
1. 为什么要使用 kafka，为什么要使用消息队列缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。冗余：可以
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？ 一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。1、优化性能来避免消息积压①发送端性能优化 对于发送消息的业务逻辑，只需要设置合适的并
消息积压该怎么处理1. 出现原因系统的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压2. 优化性能避免消息积压消息队列的性能优化，更关注，在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳的性能。2.1 发送端性能优化代码发送消息的性能上不去，你需要优先检查一下，是不是发消息之前的业务逻辑好事太久导致的 只需要注意设置合适的并发和批量大小，就可以达到很好的发送性能
消息积压该怎么处理 1. 出现原因 系统的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压2. 优化性能避免消息积压 消息队列的性能优化，更关注，在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳的性能2.1 发送端性能优化 代码发送消息的性能上不去，你需要优先检查一下，是不是发消息之前的业务逻辑好事太久导致的 只需要注意设置合适的并发和批量大小，就可以达到很好的发
Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。将数据存
导致消息积压的主要原因在于消费者出了问题，不能正常消费。这种情况下，首先恢复消费者正常服务，消费者恢复后就可以慢慢消化掉这部分积压。当消息积压太多时，可能需要大量的时间才能消化完，此时我们考虑临时扩容：首先恢复所有消费者，并停掉所有机器创建全新 topic，partition 是原来的10倍临时开发 Consumer 程序，该程序主要消费积压 MQ，消费逻辑不做耗时处理，直接轮询将积压的 MQ 写
# 如何实现“kafka 消息积压java”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何实现“kafka 消息积压java”。这将帮助你更好地理解和应用kafka的相关知识。
## 流程步骤
首先，让我们通过以下表格展示整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 KafkaProducer 实例 |
| 2 | 构建消息对象 |
|
消息积压处理如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加Topic的分区数，并且同时提升消费组的消费者数量，消费者数=分区数。（两者缺一不可）消费能力不足处理如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间<生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压有序性kafka 中的每个 partition 中的消息在写入时都是有序的，而且单独一个 p
第一题Kafka数据积压如何处理？首先来分析一下积压的原因。总体上来说，造成挤压的条件是生产者生产数据的速度大于了消费者的速度。一般使用 rps 来表示。生产者这一端，一般连接的是业务系统，我们可以给业务数据根据重要性来分级，如果在数量超大的情况下，我们可以将一些低重要级的数据分流到其他的 kafka 上面，优先保证重要数据的处理。我们能做的就把消费者的速度搞上去。在消费者这边，可以分成两段来分析
在 Apache Kafka 中，消息积压问题通常是指由于消费者消费能力不足或系统故障等原因，导致消息在主题分区中累积，无法及时处理，进而形成大量未消费的消息。解决消息积压问题通常需要从以下几个方面进行优化：**1. 提升消费者消费能力**a. 增加消费者实例增加消费者组中的消费者实例数量，使得更多的消费者参与到消息消费中来，分摊工作负载。但要注意保持消费者实例数量不超过主题分区数，以避免造成资源
Offset Explorer（以前称为Kafka Tool）是一个用于管理和使Apache Kafka ®集群的GUI应用程序。它提供了一个直观的UI，允许人们快速查看Kafka集群中的对象以及存储在集群主题中的消息。它包含面向开发人员和管理员的功能。一些关键功能包括：1、快速查看所有Kafka集群，包括它们的代理、主题和消费者2、查看分区中的消息内容并添加新消息3、查看消费者的偏移量，包括Ap
Java Kafka 消费积压监控后端代码：Monitor.java代码： package com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.service;
import com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.model.ConsumerInfo;
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consum
kafka中提供了listeners和advertised.listeners两个配置项，两个配置项的具体含义和作用是什么，有些什么区别，以及应该如何进行配置呢？【概念理解】要搞清楚这些问题，首先得搞清楚两个逻辑概念：一个是kafka的侦听ip，一个是kafka的broker ip。所谓kafka的侦听ip，顾名思义，就是tcp的侦听ip。可以在某个固定的ip上侦听，也可以是全网段进行侦听（0.0
背景简化的系统拓扑图如下问题大量增加了传感器数量后,发现数据仓库里的数据入库有延迟了,
于是使用kafka自带的bin目录下的kafka-consumer工具查看一下消费者消息积压数量[pmish@localhost bin]$ ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 10.168.205.81:9092 --group k2h --descri
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2023-08-04 12:14:21
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一、 常用消费者的消费模式多个消费线程可以在一个进程中，也可以在不同进程中消费线程负责拉取数据，每一条消费放到一个线程池负责业务逻辑的处理
如果要保证消息有序这种模式不行自动提交偏移量
可能丢失，可以调小自动提交偏移量的时间间隔，减少丢失的数量和丢失的概率可能重复，需要做幂等处理手动提交偏移量
消费者自己维护需要提交的偏移量，按照不同分区维护消费自己控制提交偏移量的时机，什么时候
概述本文将分享一些kafka经常使用的一些命令，不断完善中。管理创建主题，3个分区，2个副本对使用了zookeeper的kafka
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.2.140:2181,192.168.2.141:2181,192.168.2.142:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --
Spring Boot 整合之前的内容项目名称描述地址base-data-mybatis整合mybatis-plus（实际上官方教程已经很多，只做了自定义插件）未完成base-jpaJPA基础使用JPA 数据模型定义base-jpa-queryJPA多表关联使用JPA 数据模型关联操作base-log日志配置SpringBoot日志配置base-rabbitrabbitMQ简单使用RabbitMQ
前言线上kafka消息堆积，所有consumer全部掉线，到底怎么回事？最近处理了一次线上故障，具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积，这个topic的相关consumer全部掉线。整体排查过程和事后的复盘都很有意思，并且结合本次故障，对kafka使用的最佳实践有了更深刻的理解。好了，一起来回顾下这次线上故障吧，最佳实践总结放在最后，千万不要错过。1、现象线上kafka消息突然开始堆积消
