1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决场景：几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多。线上故障了，这个时候要不然就是修复consumer的问题，让他恢复消费速度，然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不行。一个消费者一秒是1000条，一秒3个消费者是3000条，一分钟是18万条，1000多万条。 所以如果你积压了几百万到上千万的数据，即使消费
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2023-11-10 02:28:02
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在现代数据处理场景中，Kafka已成为流数据处理的重要工具。然而，当Python应用与Kafka结合时，积压（Backlog）问题随之而来。本文将重点探讨Python Kafka积压预警的问题及其解决方案。
### 背景定位
在资料流通的背景下，Kafka因其分布式特性和高吞吐量被广泛应用于数据管道和事件驱动架构中。通过使用Kafka，企业能够实现高效的数据传输与处理。
#### 适用场景分析
kafka积压 Backlog grooming is not a magic wand; it's a comprehensive activity aimed to ensure that all the tasks are always in clear order. How can the grooming process be improved? And what are the spe
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2024-06-15 17:47:31
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通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。如果对Kafka不了解的话，可以先看这篇博客《一文快速了解Kafka》。消息积压的解决方法加强监控报警以及完善重新拉起任务机制，这里就不赘述了。1.实时/消费任务挂掉导致的消费积压的解决方法在积压数据不多和影响较小的情况下，重新启动消费任务，排查宕机
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2023-10-14 20:51:14
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通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。大数据培训对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端
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2024-02-13 19:49:33
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Spark Streaming处理冷启动后kafka积压数据因为首次启动JOB的时候，由于冷启动会造成内存使用太大，为了防止这种情况出现，限制首次处理的数据量spark.streaming.backpressure.enabled=true
spark.streaming.backpressure.initialRate=200使用SparkStreaming集成kafka时有几个比较重要的参数
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2024-02-11 09:09:04
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导述 由于消息消费速度处理慢或是消费端故障会导致数据产生积压。那怎么查看数据积压量呢？Consumer-Groups管理 在Kafka 的bin目录下提供了 kafka-consumer-groups.sh 脚本。此脚本用于管理消费情况。
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2022-06-28 15:06:00
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本文章对应的 kafka 版本是 kafka_2.11-0.10.0.1版本号的含义scala 2.11kafka 0.10.0.1 背景： kafka 0.9 及以上 有了一个大版本变化，主要有以下几个方面： 1.kafka-client 不再区分高低api 2.kafka 消费者偏移量信息 不再单纯的存储在 zo
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2024-03-15 20:20:38
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1、kafka是什么类JMS消息队列，结合JMS中的两种模式，可以有多个消费者主动拉取数据，在JMS中只有点对点模式才有消费者主动拉取数据。kafka是一个生产-消费模型。 》Producer：生产者，只负责数据生产，生产者的代码可以集成到任务系统中。 数据的分发策略由producer决定，默认是defaultPartition Utils.abs(key.hashCode
简介kafka是最近几年很流行的消息队列中间件。在大数据以及后端服务领域有很广泛的应用。废话不多说，接下来直接上代码介绍python如何向kafka发送数据以及订阅数据。消息发布Kafka的消息是 " 发布--订阅" 模式的。 接下来先介绍向kakfa发布消息。先安装python的kafka连接模块。pip install kafka-python. import time
from k
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2023-07-02 12:29:46
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消息积压其实对于一个原本正常的消息系统来说消息积压，只会出现两种情况：要么生产者消息数量增加导致的积压；要么就是消费者消费变慢导致的消息积压。对于一个消息队列我们肯定在上线前就预估好，单节点最大承受流量与系统目前最大峰值流量的数据，一般情况下消息队列收发性能是远大于业务处理性能的，一旦出现的话问题也很显而易见：要么就是流量突然增加，要么就是业务逻辑异常。生产端 一般当生产端发生积压（Broker正
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2024-05-03 17:26:54
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1.首先是为什么会发生消息积压？原因在默认情况下，SparkStreaming 通过receivers(或者Direct方式)以生产者生产数据的速率接收数据。当Batch procecing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比SparkStreaming批处理间隔时间长；越来越多的数据被接收，但是数据的处理速度没有跟上，导致系统开会出现数据堆
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2023-12-13 08:22:22
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我们在《360度测试：KAFKA会丢数据么？其高可用是否满足需求？》这篇文章中，详细说明了KAFKA是否适合用在业务系统中。但有些朋友，还不知道KAFKA为何物，以及它为何存在。这在工作和面试中是比较吃亏的，因为不知道什么时候起，KAFKA似乎成了一种工程师的必备技能。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
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2024-02-16 09:46:19
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文章目录1 Controller元数据：Controller都保存有哪些东西？有几种状态？1.1 案例分享1.2 集群元数据（1）ControllerStats（2）offlinePartitionCount（3）shuttingDownBrokerIds（4）liveBrokerEpochs（5）epoch & epochZkVersion（6）allTopics（7）partitio
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2024-03-21 10:59:31
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如何避免消息积压？通过优化性能来避免消息积压。对于 RocketMQ 和 Kafka，它们每秒钟可以处理几十万条消息，而一般的业务系统，单个节点可以处理几百到几千次请求，都是非常好的了，所以优化性能时，主要关注的是消息的发送端和接收端。优化发送端的性能。可以通过增加每次发送消息的批量大小，或者增加并发，来优化发送性能。如果是一个注重响应时延的在线业务，如果选择批量发送，会影响时延，所以应该通过增加
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2024-02-09 16:41:11
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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
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2024-04-25 14:35:37
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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
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2024-03-25 11:34:04
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导读：Kafka CLI是Kafka Command Line Interface。其实就是Kafka的命令行工具，可以让我们在终端里方面的进行Kafka的操作，比如创建Topic、Partition、Replication、Produce data、Consume data等等。后续的几个章节主要来介绍如何使用Kafka CLI。作者 | 计缘首先我们可以通过下面的命令创建Topic：kafka
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2024-07-18 11:49:30
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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
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2024-03-31 10:52:49
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通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端不存在长时
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2024-02-14 21:26:14
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