Kafka-生产者性能调优

我的 Kafka 旅程 - 性能调优

Producer 于 config/producer.properties 配置文件中的项 # 序列化数据压缩方式 [none/gzip/snappy/lz4/zstd] compression.type = snappy # default=none # 内存队列缓冲区总大小 buffer.memory = 67108864 # default=32M # 数据块/批次单个大小 batch.size = 32768 # default=16K # 数据块/批次过期毫秒 linger.ms…

Kafka性能调优 - Kafka优化的方法

今天,我们将讨论Kafka Performance Tuning.在本文“Kafka性能调优”中,我们将描述在设置集群配置时需要注意的配置.此外,我们将讨论Tuning Kafka Producers,Tuning Kafka Consumers和Tuning Kafka Brokers.那么,让我们从Kafka Performance Tuning开始吧. Kafka性能调优 - Kafka优化的方法 2. Kafka Performance Tuning是什么? 在我们讨论Kafka性能调优…

【Kafka】Kafka-副本-分区设置-性能调优

Kafka-副本-分区设置-性能调优 SparkKafkaDemo - Executors kafka replication 负载均衡_百度搜索 Kafka 高性能吞吐揭秘 - 友盟博客 - SegmentFault Kafka集群partitions/replicas默认分配解析 - CSDN博客 kafka源码分析之kafka的consumer的负载均衡管理 - 综合编程类其他综合 - 红黑联盟 Kafka深度解析 - CSDN博客揭秘Kafka高性能架构之道 - Kafka设计解析(六…

Kafka跨集群迁移方案MirrorMaker原理、使用以及性能调优实践

序言Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案.其实现原理,其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster,即普通的消息生产和消费.用户只要通过简单的consumer配置和producer配置,然后启动Mirror,就可以实现准实时的数据同步. 1. Kafka MirrorMaker基本特性Kafka Mirror的基本特性有: 在Target Cluster没有对应的Topic的时候,Kafka Mir…

Kafka技术专题之「性能调优篇」消息队列服务端出现内存溢出OOM以及相关性能调优实战分析

内存问题本篇文章介绍Kafka处理大文件出现内存溢出 java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory,主要内容包括基础应用.实用技巧.原理机制等方面,希望对大家有所帮助. bin目录下的kafka-run-class.sh中须要配置的参数 kafka是由scala和java编写的.因此须要调一些jvm的参数.java的内存分为堆内内存和堆外内存. JVM参数系列 -Xms2048m, -Xmx2048m,设置的是堆内内存. -Xms是初始可用的…

DataPipeline ｜ApacheKafka实战作者胡夕：Apache Kafka监控与调优

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610644333184173190&wfr=spider&for=pc DataPipeline |ApacheKafka实战作者胡夕:Apache Kafka监控与调优 DataPipeline 18-09-0412:13 胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言虽然目前Apache…

Spark Streaming性能调优详解

Spark Streaming性能调优详解 Spark 2015-04-28 7:43:05 7896℃ 0评论分享到微博下载为PDF 2014 Spark亚太峰会会议资料下载.<Hadoop从入门到上手企业开发视频下载[70集]>.<炼数成金-Spark大数据平台视频百度网盘免费下载>.<Spark 1.X 大数据平台V2百度网盘下载[完整版]>.<深入浅出Hive视频教程百度网盘免费下载> 转发微博有机会获取<Spark大数据分析实战…

Spark Streaming性能调优详解（转）

原文链接:Spark Streaming性能调优详解 Spark Streaming提供了高效便捷的流式处理模式,但是在有些场景下,使用默认的配置达不到最优,甚至无法实时处理来自外部的数据,这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改.由于现实中场景和数据量不一样,所以我们无法设置一些通用的配置(要不然Spark Streaming开发者就不会弄那么多参数,直接写死不得了),我们需要根据数据量,场景的不同设置不一样的配置,这里只是给出建议,这些调优不一定试用于你的程序,一个好的配置是需要慢慢地尝试…

ActiveMQ 性能调优

本章重点学习普通的性能调优技巧怎么优化生产者和消费者调优实例简介 ActiveMQ 的性能高度依赖于多种不同的因素,包括:网络代理拓扑架构,传输层,底层网络的服务质量和速度,硬件,操作系统和 Java 虚拟机. 但是,你可以使用一些优化技术来提升 ActiveMQ 的性能,且不论其所处环境.你的应用也许需要保证可靠分发,那么高可靠性,非持久化的消息就会有较高的性能.也就是说,你可以使用嵌套代理来降低路径序列化的花销.并且,一系列的调优参数可以使用.本章我们将讲解标准的架构微调,调优诀窍以…

《Tomcat和JVM的性能调优你真的学会了吗？》总结篇

Tomcat性能调优: 找到Tomcat根目录下的conf目录,修改server.xml文件的内容.对于这部分的调优,我所了解到的就是无非设置一下Tomcat服务器的最大并发数和Tomcat初始化时创建的线程数的设置,当然还有其他一些性能调优的设置,下图是我根据我机子的性能设置的一些参数值,给各位详细解释一下吧: 1. URIEncoding=“UTF-8” :设置Tomcat的字符集.这种配置我们一般是不会设置的,因为关于乱码的转换我们会在具体项目中具体处理,直接修改Tomcat的字符集未免过…

鲲鹏性能优化十板斧（二）——CPU与内存子系统性能调优

1.1 CPU与内存子系统性能调优简介调优思路性能优化的思路如下: l 如果CPU的利用率不高,说明资源没有充分利用,可以通过工具(如strace)查看应用程序阻塞在哪里,一般为磁盘,网络或应用程序的业务处理中存在休眠或信号等待,这些优化措施在后续其它章节描述. l 如果CPU利用率高,通过优化软件硬件的配置参数来更好适配业务场景,减少CPU占用率,让整个系统有更多的CPU时间来处理业务. 我们也可以选择更好的硬件,根据CPU的能力配置合适的内存条,建议内存满通道配置,发挥内存最大带…

storm杂记+性能调优

1.默认情况下: 1个supervisor节点启动4个worker进程. 每一个topology默认占用一个worker进程. 每个worker会启动executor. 每个executor默认启动一个task. 2.并行度什么是并行度?在 Storm 的设定里,并行度大体分为3个方面: 一个 topology 指定多少个 worker 进程并行运行: 一个 worker 进程指定多少个 executor 线程并行运行: 一个 executor 线程指定多少个 task 并行运行. 一般来说,…

ElasticSearch中的JVM性能调优

ElasticSearch中的JVM性能调优前一段时间被人问了个问题:在使用ES的过程中有没有做过什么JVM调优措施? 在我搭建ES集群过程中,参照important-settings官方文档来的,并没有对JVM参数做过多的调整.但谈到JVM配置参数,少不了操作系统层面上的一些配置参数,比如 page cache 和文件描述符的个数:(/etc/security/limits.conf).另外ES jvm.options配置文件也针对JVM参数做了一些优化,这里简要介绍一下ElasticSea…

java开发性能调优

从总体上来看,对于大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发,需要合理的加大服务器和带宽的投入,并且需要充分的利用系统中软件.硬件的缓存机制,将能缓存的内容都进行缓存存储,减少计算层和存储层的压力. 2.其次需要对业务服务器和业务支撑服务器进行合理的分层,并且采用并行计算和分布式算法对大量计算进行处理,并且在开发的过程中需要采用Java SDK中并发包(Concurrency)进行编码实现. 3.存储…