RebalanceServicerunpublic void run() { log.info(this.getServiceName() + " service started"); while (!this.isStopped()) { this.waitForRunning(waitInterval); // 等待20s，然后超时自动释放锁执行doRebalance this.mqClientFactory.doRebalance(); // 具体逻辑 } log.info(t
原创
2022-01-12 14:30:32
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一、Storm到底是什么？1、mysql，hadoop与stormmysql：事务性系统，面临海量数据的尴尬 hadoop：离线批处理 storm：实时计算2、storm的特点是什么？ （1）支撑各种实时类的项目场景：实时处理消息以及更新数据库，基于最基础的实时计算语义和API（实时数据处理领域）；对实时的数据流持续的进行查询或计算，同时将最新的计算结果持续的推送给客户端展示，同样基于最基础的实时
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2023-10-13 16:19:29
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Storm 读书笔记本书主要是翻译了《Getting Started With Storm》。通过一个简单的单词分析和统计的例子，作为入门例子介绍Storm。Storm 介绍Storm 是由twitter开发，并贡献给了apache。Storm，是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。三个核心组件简介：使用
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2023-06-26 15:25:57
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Kafka Rebalance测试 关于kafka的Rebalance机制，其实就是规定同一个consumer group下所有的consumer如何协调工作的，分配订阅Topic分区的。Rebalance发生时，Group 下所有 consumer 实例都会协调在一起共同参与，kafka 能够保证尽量达到最公平的分配。但是 Rebalance 过程对 consumer group 会造成比较严
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2024-04-03 14:59:05
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文章目录1：rebalance介绍1.1：集群的rebalance1.2：生产者1.3：消费者1：Coordinator（协调器）2：源码分析三种consumer消费时分区分配策略3：消费者Rebalance3.1：`注册consumer group时`3.2：`消费者变动`4：消费者避免rebalance 1：rebalance介绍rebalance是重新进行负载均衡的过程。包括集群的reba
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2024-04-25 17:08:59
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文章目录前言触发Rebalance的原因1. 消费者成员发生变化2. 分区数发生变化3. 订阅Topic发生变化Rebalance全流程介绍场景一：新成员入组场景二：成员主动离组场景三：成员崩溃离组场景四：组成员提交位移 前言所谓Rebalance就是让Consumer对如何消费订阅主题下的分区进行重新规划，由于整个过程所有Consumer都不能消费，因此Rebalance的发生次数以及一次Re
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2024-04-19 11:19:53
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RebalanceServicerunpublic void run() { log.info(this.getServiceName() + " service started"); while (!this.isStopped()) { this.waitForRun
原创
2021-12-28 10:22:50
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此篇文章是对上一篇文章的深入剖析，05.简单了解redis replication核心原理一、replication的完整流程slave配置master ip和port# slaveof <masterip> <masterport>
slaveof 127.0.0.1 6379slave node内部有个定时任务，每秒检查是否有新的master node要连接和复制，如果
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2023-08-15 17:48:27
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用户不管是打开A/R Posted Transactions Detail还是A/R Posted Transactions Summary 窗口，均显示如下一个警示：打开Currency Codes窗口，检查decimal显示格式，均已经设为最大长度，说明与此无关。后来，找到一个Utility，M...
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2015-09-29 16:47:00
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本文概要 本文主要讨论Kafka新版本reblance机制的优缺点，通过这篇文章，你可以了解到以下内容：什么是ReblanceReblance过程Kafka1.1对Reblance的优化Kafka2.3对Reblance的优化新版本Reblance存在的问题什么是ReblanceReblance是Kafka协调者把partition分配给Consumer-group下每个consumer实例的过程
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2024-03-21 08:50:57
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大数据之殇要问storm是什么?简单答复就是：storm对于实时计算的相当于hadoop对于批处理。两者代表的对大数据处理的两种不同方式与态度，即hadoop代表的批处理方式,与storm为代表的流式计算。先不扯流式计算是个什么鬼。如果说到大数据分析，大家首先直观就会想到hadoop的批处理方式。不管hadoop的图标上面的大象画得有多萌，出现在大家脑中的画面里的，肯定都会有一个庞然大物，好似几个
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2023-12-20 11:07:52
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# Storm使用指南
## 概述
本文将向你介绍如何使用Storm，Storm是一个分布式实时计算系统，用于处理大规模实时数据流。对于刚入行的开发者来说，理解并掌握Storm的使用方法是非常重要的。
## 整体流程
下面是使用Storm的基本流程，让我们逐步来了解每个步骤所需的代码和操作。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 准备环境 | 安装并配置Storm以及
原创
2023-09-08 03:30:34
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写在前面 估计运维年前没有祭拜服务器，Nginx的问题修复了，Kafka又不行了。今天，本来想再睡会，结果，电话又响了。还是运营，“喂，冰河，到公司了吗？赶紧看看服务器吧，又出问题了“。“在路上了，运维那哥们儿还没上班吗”？ “还在休假。。。”， 我：“。。。”。哎，这哥们儿是跑路了吗？先不管他，问题还是要解决。问题重现 到公司后，放下我专用的双肩包，拿出我的利器——笔记本电脑，打开后迅速登录监控
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2024-08-02 09:19:15
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repl_backlog_buffer：它是为了从库断开之后，如何找到主从差异数据而设计的环形缓冲区，从而避免全量同步带来的性能开销。如果从库断开时间太久，repl_backlog_buffer环形缓冲区被主库的写命令覆盖了，那么从库连上主库后只能乖乖地进行一次全量同步，所以repl_backlog_buffer配置尽量大一些，可以降低主从断开后全量同步的概率。而在repl_backlog_buf
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2024-04-29 20:23:48
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文章目录Kafka版本rebalancerebalance策略rebalance generationrebalance协议rebalance流程rebalance监听器 Kafka版本kafka版本1.1.1，可能绝大部分也适用于kafka 0.10.x及以上版本。rebalance
ConsumerGroup(消费组)里的Consumer(消费者)共同读取topic(主题)的partition
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2024-04-17 15:05:08
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请注明出处：://blog..net/l1028386804/article
原创
2022-04-22 17:30:36
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Storm kafka zookeeper 集群我们知道storm的作用主要是进行流式计算，对于源源不断的均匀数据流流入处理是非常有效的，而现实生活中大部分场景并不是均匀的数据流，而是时而多时而少的数据流入，这种情况下显然用批量处理是不合适的，如果使用storm做实时计算的话可能因为数据拥堵而导致服务器挂掉，应对这种情况，使用kafka作为消息队列是非常合适的选择，kafka可以将不均匀的数据转换
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2024-01-28 05:31:56
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### 什么是"es rebalance"？
在Kubernetes（K8S）中，"es rebalance" 是 Elasticsearch 集群中重新平衡节点的过程。当我们向 Elasticsearch 集群中添加或删除节点时，需要通过重新平衡来确保数据在新节点之间正确地分布。这可以避免出现节点之间的不平衡，确保集群的稳定性和性能。
### 实现"es rebalance" 的步骤
为了
原创
2024-05-07 11:22:34
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一、什么是 Rebalance分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者，这样的行为被称为重平衡（Rebalance）。Rebalance 实现了消费者群组的高可用性和伸缩性。消费者通过向被指派为群组协调器（Coordinator）的 broker 发送心跳来维持它们和群组的从属关系以及它们对分区的所有权。所谓协调者，在 Kafka 中对应的术语是 Coordinator，它专门为 Consume
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2024-03-03 21:04:15
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目录分区分配策略Rebalance机制Offset存储机制分区分配策略前面提到消费者组订阅的topic的每个分区只能被同一消费者组内的一个消费者所消费，同一个消费者组内的消费者是如何选择它应该消费的topic的分区有下面两种策略：RandomRobin（轮循）：把消费者组订阅的所有topic当成一个整体来看待，将这些topic内的分区轮循着分配给组内的所有消费者，可以达到均衡分配的目的。但可能会出
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2024-04-15 11:09:58
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