一、背景说明深夜接到客户紧急电话，反馈腾讯云 kafka 中有大量消息堆积未及时消费。每分钟堆积近 100w 条数据。但是查看 ES 监控，各项指标都远还没到性能瓶颈。后天公司就要搞电商促销活动，到时候数据量是现在的至少 2 倍，这让客户很是着急。这究竟是怎么回事呢？该从何排查才能发现问题所在呢？下面我们一起还原“案发”现场。二、客户面临问题及分析集群使用场景：使用腾讯云 ES
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2023-10-10 14:32:28
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# Kafka Java消耗消息堆积监控
在现代分布式系统中，Apache Kafka已经成为消息传递的关键组件。由于其高可用性和可扩展性，Kafka被广泛用于处理实时数据流。然而，随着消息的不断产生和消费，可能会出现消息堆积的情况，这将影响系统的性能。因此，监控消息堆积是确保Kafka良好运作的关键环节。本文将探讨如何使用Java监控Kafka消息的堆积情况，并为您提供相关的代码示例。
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一、技术背景在我们的日常项目中，Kafka是一项很常用的技术，我们可以用来做MySql + Cancel + Kafka实现数据库表的监听，实现具体的一些逻辑。同样Kafka也是一款高吞吐、高性能的消息中间件。具体的Kafka的技术相关事项就不在这里多做赘述。二、业务背景我这次的业务是基于某个一个订单在执行完业务逻辑后将执行完成的消息发送到Kafka，异步执行后置的逻辑。三、技术设计方案图由于具体
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2024-06-17 11:02:51
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一、消息队列解决的问题：引入消息队列一般能解决一下五种场景：异步处理，应用解耦，流量削锋，日志采集和消息通讯1、异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种 1.串行的方式；2.并行方式（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，
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2024-02-23 17:04:44
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消息堆积几天没看设备，结果发现设备大量消息堆积。对于消息堆积这种事情，基本一出现就是大问题，比较坑可能会打爆磁盘，或者直接无限Rebalance。我比较熟悉kafka和rabbitmq，以下就用这两种消息中间件来说。其实对于消息堆积，一般想到的话，就是增加消费者。一开始我打算使用多个线程来进行消费，修改线上代码来加速消费。但是对于kafka来说，出现了堆积，你就算再增加消费者，由于分区数是不变的，
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2024-02-16 10:37:23
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磁盘重认识 当需要从磁盘读取数据时，要确定读的数据在哪个磁道，哪个扇区：首先必须找到柱面，即磁头需要移动对准相应磁道，这个过程叫做寻道，所耗费时间叫做寻道时间;然后目标扇区旋转到磁头下,这个过程耗费的时间叫做旋转时间；一次访盘请求（读/写）完成过程由三个动作组成寻道（时间）：磁头移动定位到指定磁道;旋转延迟（时间）：等待指定扇区从磁头下旋转经过；数据传输（时间）：数据在磁盘、内存与网络之
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2024-06-18 14:17:54
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参照site：https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor一、简述 这个应用程序用来实时监控Kafka服务的Consumer以及它们所在的Partition中的Offset，我们可以浏览当前的消费者组，并且每个Topic的所有Partition的消费情况都可以观看的一清二楚。 它让我们很直观的知道，每个Partition的Message是否消
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2023-12-24 18:09:23
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场景一.消费任务挂掉或消费耗时很长1.任务启动从上次提交offset处开始消费处理 2.如果是消费耗时过长则调整优化减少耗时二.Kafka分区少了如果数据量很大，合理的增加Kafka分区数是关键，要合理设置分区确定分区数：创建一个只有1个分区的topic，然后测试这个topic的producer吞吐量和consumer吞吐量。假设它们的值分别是Tp和Tc，单位可以是MB/s。然后假设总的目标吞吐量
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2023-11-09 11:45:32
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# 项目方案：实时监控Kafka消息堆积
## 背景和需求
在Kafka消息队列系统中，消息的实时处理和消费非常重要。然而，当消息积压过多时，会导致系统性能下降，甚至出现消息丢失的情况。因此，需要一种监控机制来实时检测消息堆积情况，并及时采取相应的措施。
## 方案概述
本项目方案提出一种基于Java的实时监控Kafka消息堆积的方法。通过编写Java程序，结合Kafka客户端API和可视
原创
2024-01-14 03:32:38
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收到某业务组的小伙伴发来的反馈，具体问题如下：项目中某 kafka 消息组消费特别慢，有时候在 kafka-manager 控制台看到有些消费者已被踢出消费组。从服务端日志看到如下信息：该消费组在短时间内重平衡了 600 多次。从 cat 查看得知，每条消息处理都会有 4 次数据库的交互，经过一番沟通之后，发现每条消息的处理耗时大概率保持在 200ms 以上。Kafka 发生重平衡的有以下几种情况
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2024-03-27 17:15:24
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一些观念的修正从 0.9 版本开始，Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量，分布式的消息系统”改为"一个分布式流平台"。Kafka不仅仅是一个队列，而且是一个存储，有超强的堆积能力。Kafka不仅用在吞吐量高的大数据场景，也可以用在有事务要求的业务系统上，但性能较低。Kafka不是Topic越多越好，由于其设计原理，在数量达到阈值后，其性能和Topic数量成反比。引入了消息队列，就等于引入了异步，
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2024-07-03 21:48:11
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概念消息处理流程中，如果Consumer的消费速度跟不上Producer的发送速度，MQ中未处理的消息会越来 越多（进的多出的少），这部分消息就被称为堆积消息。消息出现堆积进而会造成消息的消费延迟。 以下场景需要重点关注消息堆积和消费延迟问题：业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积，且无法自行恢复。业务系统对消息的消费实时性要求较高，即使是短暂的堆积造成的消费延迟也无法接受。产生原因分析Consu
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2024-04-05 10:46:32
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系列文章目录` 文章目录系列文章目录一、zookeeper1、zookeeper简介2、zookeeper特点3、zookeeper工作模式及机制4、zookeeper应用场景及选举机制二、实验部署1.三台机器执行：三、消息队列kafka1、为什么要有消息队列2、使用消息队列的好处3、消息队列的2种模式4、kafka特点5、kafka系统架构名词介绍6、Kafka架构及流程7.kafka集群部署总
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2024-06-07 13:43:16
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一 ：背景线上kafka消费端因日志异常的解决导致消息堆积。二 : 日志异常解决导致消息堆积线上kafka消费端日志异常，频繁打印错误日志，服务器磁盘一天就满了，此时其他服务无法正常工作。报错如下java.lang.IllegalStateException: Coordinator selected invalid assignment protocol: null at org.apache.
原创
2022-06-24 21:07:12
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1.目标在我们上一篇Kafka教程中，我们讨论了Kafka Tools。今天，我们将看到Kafka Monitoring。在此，我们将学习如何监控Apache Kafka的概念。此外，我们将涵盖在故障排除或Kafka监控时可以提供帮助的所有可能/合理的Kafka指标。此外，我们将讨论审计和Kafka监控工具，如Kafka Monitoring JMX。那么，让我们从Apache Kafka中的Mo
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2024-05-22 09:47:40
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这些面试题包含哪些内容？借花献佛！朋友干了5年整的Java面试官，给我分享了一份面试官最爱问的Java面试题这份面试题包含了 19 个模块：Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、Mybatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、M
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2024-08-09 12:20:22
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针对于非kerberos环境非SSL环境的kafka version 0.11&2.5，其他版本有略微差异，没有大的改变一、kafka部署时添加将下面的jar包跟yaml配置文件都放在kafka的bin目录下1、jmx_prometheus_javaagent-0.15.0.jar下载这个jar包是prometheus 提供的 jmx_exporter ，作用是来收集 kafka 暴露的j
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2024-04-12 05:19:44
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文章目录一、背景二、MQ消息堆积三、消息堆积常见于以下几种情况：四、解决上述问题需要做到五、如何解决消息堆积和延迟问题 一、背景消息处理流程中，如果客户端的消费速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，这部分消息就被称为堆积消息。消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。以下场景需要重点关注消息堆积和延迟的问题：业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积，且无法自行恢复。业务系统对消息的消费实时
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2024-10-08 14:02:21
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1.消息堆积问题介绍当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直到队列存储消息达到上限。之后发送的消息就会成为死信，可能会被丢弃，这就是消息堆积问题。解决消息堆积有三种种思路：增加更多消费者，提高消费速度在消费者内开启线程池加快消息处理速度扩大队列容积，提高堆积上限注意:要提升队列容积，把消息保存在内存中显然是不行的。思考:消息不放内存，放在哪里?2.惰性队列(L
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2024-09-06 23:56:33
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我在环境中发现代码里面的kafka有所延迟，查看kafka消息发现堆积严重，经过检查发现是kafka消息分区不均匀造成的，消费速度过慢。这里由自己在虚拟机上演示相关问题，给大家提供相应问题的参考思路。 这篇文章有点遗憾并没重现分区不均衡的样例和Warning: Consumer group ‘testGroup1’ is rebalancing. 这里仅将正确的方式展示，等后续重现了在进行补充。主
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2024-01-02 11:15:06
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