1. 实现IBolt接口的bolt需要显式调用collector.ack(); 2. 继承自BaseBasicBlot的bolt, 会帮你自动调用ack的…

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }…

问题描述: 在使用过程中,当遇到大量报错的时候,我们到eagle后台看到报错的那个consumer的消费情况到到lag 远远大于0(正常情况应该为0),activie  节点没有,kibana面板上没有数据. 因为我们报警使用的是logstash 的email 插件,这里猜测是因为大量的报错,导致email 处理不过来,然后消费进程堵在了email 这里,所以管道堵塞,导致无法消费,所以这里的解决方案是 把logstash 的 email 换成  elastialert…

问题 向kafka写数据,然后读kafka数据,生产的数据量和消费的数据量对不上. 开始怀疑人生,以前奠定的基础受到挑战... 原来的测试为什么没有覆盖生产量和消费量的对比? 消费者写的有问题?反复检,无果... 再反过来梳理生产者的代码,检查了几遍,也并无发现疏漏. 开始怀疑Kafka 以前看过文章,说kafka数据有可能重复和丢失数据,难道kafka的这么不精确,丢了这么多数据? 原因 最后排查到生产者,kafka生产者使用confluent-kafka-go. 向kafka生产数据的伪代码…

Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题. 1.丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 解决方案:首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区…

今天我司线上kafka消息代理出现错误日志,异常rebalance,而且平均间隔2到3分钟就会rebalance一次,分析日志发现比较严重.错误日志如下 08-09 11:01:11 131 pool-7-thread-3 ERROR [] - commit failed org.apache.kafka.clients.consumer.CommitFailedException: Commit cannot be completed since the group has already r…

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi…

使用同步模式的时候,有3种状态保证消息被安全生产,在配置为1(只保证写入leader成功)的话,如果刚好leader partition挂了,数据就会丢失.还有一种情况可能会丢失消息,就是使用异步模式的时候,当缓冲区满了,如果配置为0(还没有收到确认的情况下,缓冲池一满,就清空缓冲池里的消息),数据就会被立即丢弃掉. 在数据生产时避免数据丢失的方法: 只要能避免上述两种情况,那么就可以保证消息不会被丢失.就是说在同步模式的时候,确认机制设置为-1,也就是让消息写入leader和所有的副本.还有,…

在做分布式编译的时候,每一个worker都有一个consumer,适用的kafka+zookeep的配置都是默认的配置,在消息比较少的情况下,每一个consumer都能均匀得到互不相同的消息,但是当消息比较多的时候,这个时候consumer就有重复消费的情况. 如何排查这种问题呢? 最开始以为是系统资源的瓶颈,编译worker和kafka cluster都在一个集群上,导致消息同步不及时,所以就另外找了几个机器,kafka和编译worker分开.但是还是会遇到上述问题. 然后就想集群环境一致性最…

一.kafka自带的消费机制 kafka有个offset的概念,当每个消息被写进去后,都有一个offset,代表他的序号,然后consumer消费该数据之后,隔一段时间,会把自己消费过的消息的offset提交一下,代表我已经消费过了.下次我要是重启,就会继续从上次消费到的offset来继续消费. 但是当我们直接kill进程了,再重启.这会导致consumer有些消息处理了,但是没来得及提交offset.等重启之后,少数消息就会再次消费一次. 其他MQ也会有这种重复消费的问题,那么针对这种问题,我…

在之前的基础上,基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用.这里思考一下:Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢?为什么呢? 要确定Kafka的消息是否丢失或重复,从两个方面分析入手:消息发送和消息消费 1.消息发送 Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置.Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产: 0---表示不进行消息接收是否成功的确认: 1---表示当Leader…

一.如何保证百万级写入速度: 目录 1.页缓存技术 + 磁盘顺序写 2.零拷贝技术 3.最后的总结 “这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理,这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点. Kafka是高吞吐低延迟的高并发.高性能的消息中间件,在大数据领域有极为广泛的运用.配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万.上百万的超高并发写入. 那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来一点一点说一下. 1.页缓存技术 + 磁盘顺序写 首先Kafka每次接收到数据都会往…

关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks…

Hi,大家好,我是Mic 一个工作5年的粉丝找到我. 他说: "Mic老师,你要是能回答出这个问题,我就佩服你" 我当场就懵了,现在打赌都这么随意了吗? 我问他问题是什么,他说"Kafka如何避免重复消费的问题!" 下面看看普通人和高手的回答! 普通人: Kafka怎么避免重复消费就是我们可以通过 我们可以在那个消息消费的这一端就是我们可以用类似于分布式锁的这样一个设计吧. 我消费一个消息的时候我可以直接用比如说redis里面的setNx这样一个指令,然后去把那个消…

一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他…

kafkautil: import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.ProducerConfig; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; public class KafkaUtil { @Value("#{sys['connect']}") private static…

最近收到好几个类似的问题:使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的时候,出现消息重复消费的问题.通过沟通与排查下来主要还是用户对消费组的认识不够.其实,在之前的博文以及<Spring Cloud微服务实战>一书中都有提到关于消费组的概念以及作用. 那么什么是消费组呢?为什么要用消费组?它解决什么问题呢?摘录一段之前博文的内容,来解答这些疑问: 通常在生产环境,我们的每个服务都不会以单节点的方式运行在生产环境,当同一个服务启动多个实例的时候,这些实例都会绑定到…

一.整合说明 Storm官方对Kafka的整合分为两个版本,官方说明文档分别如下: Storm Kafka Integration : 主要是针对0.8.x版本的Kafka提供整合支持: Storm Kafka Integration (0.10.x+) : 包含Kafka 新版本的 consumer API,主要对Kafka 0.10.x +提供整合支持. 这里我服务端安装的Kafka版本为2.2.0(Released Mar 22, 2019) ,按照官方0.10.x+的整合文档进行整合,不…

一.整合说明 Storm 官方对 Kafka 的整合分为两个版本,官方说明文档分别如下: Storm Kafka Integration : 主要是针对 0.8.x 版本的 Kafka 提供整合支持: Storm Kafka Integration (0.10.x+) : 包含 Kafka 新版本的 consumer API,主要对 Kafka 0.10.x + 提供整合支持. 这里我服务端安装的 Kafka 版本为 2.2.0(Released Mar 22, 2019) ,按照官方 0.10…

分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践 RocketMQ基础:https://github.com/apache/rocketmq/tree/rocketmq-all-4.5.1/docs/cn 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性…

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成均匀的消息流,从而和storm比较完善的结合,这样才可以实现稳定的流式计算,那么我们接下来开发一个简单的案例来实现storm和kafka的结合 s…

前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks…

我们在使用consumer消费数据时,有些情况下我们需要对已经消费过的数据进行重新消费,这里介绍kafka中两种重新消费数据的方法. 1. 修改offset 我们在使用consumer消费的时候,每个topic会产生一个偏移量,这个偏移量保证我们消费的消息顺序且不重复.Offest是在zookeeper中存储的,我们可以设置consumer实时或定时的注册offset到zookeeper中.我们修改这个offest到我们想重新消费的位置,就可以做到重新消费了.具体修改offest的方法这里就不详…

storm集成kafka的应用,从kafka读取,写入kafka by 小闪电 0前言 storm的主要作用是进行流式的实时计算,对于一直产生的数据流处理是非常迅速的,然而大部分数据并不是均匀的数据流,而是时而多时而少.对于这种情况下进行批处理是不合适的,因此引入了kafka作为消息队列,与storm完美配合,这样可以实现稳定的流式计算.下面是一个简单的示例实现从kafka读取数据,并写入到kafka,以此来掌握storm与kafka之间的交互. 1程序框图 实质上就是storm的kafkasp…

转自:http://blog.csdn.net/haoyifen/article/details/54692503 kafka与其他消息队列不同的是, kafka的消费者状态由外部( 消费者本身或者类似于Zookeeper之类的外部存储 )进行维护, 所以kafka的消费就更加灵活, 但是也带来了很多的问题, 因为客户端消费超时被判定挂掉而消费者重新分配分区, 导致重复消费, 或者客户端挂掉而导致重复消费等问题. 本文内容简介 kafka的消费者有很多种不同的用法及模型. * 本文着重探讨0.9…

原因分析: 当某个consumer宕机时,消费位点(例如2s提交一次)尚未提交到zookeeper,此时Kafka集群自动rebalance后另一consumer来接替该宕机consumer继续消费,因为先前宕机consumer最近的消费位点尚未提交,导致数据重复消费 突发流量.跨机房(网络请求延时高).网络不稳定,出现丢包现象 业务逻辑有偏差 常见丢包现象如突然掉线.页面卡住.视频卡住.图片加载卡主等,使用Ping测量丢包的最佳方法是向一个IP地址发送大量的Ping命令,然后检查没有应答的那些…

1.幂等性 幂等(idempotent.idempotence)是一个数学与计算机学概念,常见于抽象代数中. 在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同.幂等函数,或幂等方法,是指可以使用相同参数重复执行,并能获得相同结果的函数.这些函数不会影响系统状态,也不用担心重复执行会对系统造成改变.例如,"setTrue()"函数就是一个幂等函数,无论多次执行,其结果都是一样的.更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现. 简单来说,幂等性就是一个数据…

建立kafka消费类ConsumerRunnable ,实现Runnable接口: import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; impo…

根据最新的统计显示,仅在过去的两年中,当今世界上90%的数据都是在新产生的,每天创建2.5万亿字节的数据,并且随着新设备,传感器和技术的出现,数据增长速度可能会进一步加快. 从技术上讲,这意味着我们的大数据处理将变得更加复杂且更具挑战性.而且,许多用例(例如,移动应用广告,欺诈检测,出租车预订,病人监护等)都需要在数据到达时进行实时数据处理,以便做出快速可行的决策.这就是为什么分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因. 如今,有许多可用的开源流框架.有趣的是,几乎所有它们都是相当新的,仅在最…

前言 在之前的MQ专题中,我们已经解决了消息中间件的一大难题,消息丢失问题. 但MQ在实际应用中不是说保证消息不丢失就万无一失了,它还有两个令人头疼的问题:重复消费和乱序. 今天我们就来聊一聊这两个常见的问题,看看RocketMQ是如何解决这两个问题的. 为什么会重复消费 首先我们来聊一聊重复消费的问题,要解决一个问题最开始的一步当然是去查找问题发生的原因了. 那出现重复消费的原因到底是什么呢? 我们先来思考一下生产者发送消息这一过程中是不是有可能重复发送消息到MQ呢? 答案是肯定的,比如生产者…