每一个 partition(文件夹)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件里。 但每一个段segment file消息数量不一定相等，这样的特性方便old segment file高速被删除。（默认情况下每一个文件大小为1G） 每一个 partiton仅仅须要支持顺序读写即可了。segment文件生命周期由服务端配置參数决定。partiton中segment文件存储
一、场景描述 kafka集群中有几台突然挂了，后台日志显示设备空间满了，消息无法写入__consumer_offsets topic的分区中了。查看kafka数据目录下各个文件的大小，发现__consumer_offsets topic分区中有一个分区__consumer_offsets-5数据很多，多达1T，而其他分区只有4KB，相差巨大。且__consumer_offsets-5中保留了一年
# 如何处理 MySQL 中数量过多的 NOT IN 条件
在数据库开发中，使用 SQL 查询时，`NOT IN` 子句常常被用来从结果集中排除特定的值。然而，当 `NOT IN` 后面的值数量过多时，它可能会影响查询的性能。为了帮助你更好地理解如何处理这个问题，我将通过一个完整的流程和示例代码来指导你。下面是整个过程的简要概述。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
2019-07-19某系统kafka集群宕机，重启失败日志 网上相似问题描述：https://javarevisited.blogspot.com/2014/11/javaioioexception-map-failed-javalangoutofmemoryerror.html kafka官网文档参考说明：http://kafka.apache.org/docum
引言上期我们对比了RocketMQ和Kafka在多Topic场景下，收发消息的对比测试，RocketMQ表现稳定，而Kafka的TPS在64个Topic时可以保持13万，到了128个Topic就跌至0.85万，导致无法完成测试。我们不禁要问：为什么看不到Kafka性能暴跌的趋势呢？今天的测试，就来排查一下这个问题，然后验证一下两个系统对外服务的稳定性。本次测试，要引入“稳定性测试”这个概念，那什么
## HBase Region数量过多的优化
在使用HBase过程中，有时会遇到Region数量过多的情况。Region数量过多可能会导致性能下降，因此需要进行优化。本文将介绍一些优化方法，并提供相应的代码示例。
### 什么是Region？
在HBase中，数据是以Region的方式进行存储和管理的。Region是数据的逻辑划分单元，每个表都会被划分成多个Region，这些Region会被
前言在进行Redis性能分析的时候，通常我们会考虑下面这些方面，如：缩短 key 的长度禁止使用 keys *我们都知道 keys *， 在使用的时候 Redis 会处于阻塞状态，导致其它任何命令在你的 Redis 实例中都无法执行。这个情况在 Redis 数据量大的时候就很明显，严重影响系统的运行。（一般我们用 scan 来代替）进行数据压缩在把数据存入 Redis 中，我们一般不会使用完整全名
在工作中使用redis一段时间，整理了一些常见问题和规范。常见问题1、全量查询元素使用 zrange key 0 -1 命令导致慢查询，这个命令直接查询全量元素，当元素个数过万会导致慢查询。2、key没有加超时时间因为redis是使用内存存储，而内存的容量一般很有限，对key不加expire时间可能导致内存使用很快占满。3、不同业务数据存在同一个dbredis默认有16个db（从db0到db15）
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2023-08-07 23:39:37
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大Key： 1、单个简单的key存储的value体积大； 2、hash， set，zset，list 中存储过多的元素 3、Key的数量太多应对方案： 1、单个简单的key存储的value很大 （1）对象需要每次都整存整取 可以尝试将对象分拆成几个key-value， 使用multiGet获取值，这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力，将操作压力平摊到多个redis实例中，降低对单个redis的IO
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2023-08-15 21:11:58
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文章目录Kafka生产者kafka生产消息到broker步骤生产者的配置属性生产者发送消息的方式序列化器自定义序列化使用Avro序列化—共享数据文件的方式在kafka里使用Avro分区器Kafka消费者消费者和消费者组分区再均衡创建kafka消费者消费者配置偏移量的作用数据重复消费，丢失原理自动提交手动同步提交手动异步提交同步和异步组合提交提交特定的偏移量再均衡监听器从特定偏移量处开始处理记录实
kafka topic的制定，我们要考虑的问题有很多，比如生产环境中用几备份、partition数目多少合适、用几台机器支撑数据量，这些方面如何去考量？笔者根据实际的维护经验，写一些思考，希望大家指正。1.replicas数目 可以从上图看到，备份越多，性能越低，因为kafka的写入只写入主分区，备份相当于消费者从主分区pull数据，这样势必会造成性能的损耗，故建议在生产环境中使用
docker socket systemd 僵尸进程问题
原创
2021-03-21 20:39:37
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回答一、 [root@lxadmin nginx]# cat /proc/sys/fs/file-max8192文件系统最大可打开文件数[root@lxadmin nginx]# ulimit -n1024程序限制只能打开1024个文件使用[root@lxadmin nginx]# ulimit -n 8192调整一下或者永久调整打开文件数 可在启动文件/etc/rc.d/rc.local末尾添加
本文介绍如何解决连接Outlook时因数量过多导致的报错问题
原创
精选
2014-07-21 19:59:09
4938阅读
实现"pnp4nagios文件数量过多"的解决方案
## 目录
- [前言](#前言)
- [解决方案](#解决方案)
- [步骤一：理解问题](#步骤一理解问题)
- [步骤二：分析解决方案](#步骤二分析解决方案)
- [步骤三：实施解决方案](#步骤三实施解决方案)
- [总结](#总结)
## 前言
在开始解决问题之前，我们需要先了解一下pnp4nagios是什么。PNP4Nagi
在日常的 Redis 运维过程中，经常会发生重载 RDB 文件操作，主要情形有：主从架构如果主库宕机做高可用切换，原从库会挂载新主库重新获取数据主库 QPS 超过10万，需要做读写分离，重新添加从库节点服务器资源整合、机房迁移、架构调整等在上述操作之后，你会发现新从库的 keys 数量和原主库的数量不一致，那么，为什么会这样呢？问题解密：在Redis中，内存的大小是有限的，所以为了防止内存饱和，需
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2023-09-10 17:10:20
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一、Kafka机器数量计算Kafka机器数量（经验公式）= 2 *（峰值生产速度 * 副本数 / 100）+ 1先拿到峰值生产速度，再根据设定的副本数，就能预估出需要部署Kafka的数量。1）峰值生产速度峰值生产速度可以压测得到。2）副本数副本数默认是1个，在企业里面2-3个都有，2个居多。副本多可以提高可靠性，但是会降低网络传输效率。比
文章目录1.Kafka 核心概念2. 生产消费模型讲解2.1 点对点2.2 发布、订阅模型3. 生产者实战讲解3.1 生产者投递数据到broker分区的策略3.2 生产者常见配置3.2 ProduceRecord 介绍4. 消费者实战讲解4.1 Consumer消费者机制和分区策略4.2 消费者常用配置5. Kafka数据文件存储-ISR核心讲解5.1 Kafka数据存储流程和log日志6. S
1.若没有分区，一个topic对应的消息集在分布式集群服务组中，就会分布不均匀，即可能导致某台服务器A记录当前topic的消息集很多，若此topic的消息压力很大的情况下，服务器A就可能导致压力很大，吞吐也容易导致瓶颈。有了分区后，假设一个topic可能分为10个分区，kafka内部会根据一定的算法把10分区尽可能均匀分布到不同的服务器上，比如：A服务器负责topic的分区
话不多说，线上一张基本名词思维导图Broker: Kafka集群中包含一个或者多个服务器，每个服务器节点称为一个broker。Producer： 生产者。即消息的发布者，其会将某topic的消息发布到相应的partition中。Topic： 主题、逻辑概念，一类消息的标识。Kafka可以同时负责多个topic的分发。Partition: kafka 中 Topic 被分成多个 Partition
