由于项目原因,最近经常碰到Kafka消息队列拥堵的情况.碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用,需要大家手动的清理Kafka Log.但是清理Kafka Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志,中间关联的很多东西需要手动同时去清理,否则可能会导致删除后客户端无法消费的情况. 在介绍手动删除操作之前,先简单的介绍一下Kafka消费Offset原理. 一.Kafka消费Offset 在通过Client端消费Kafka中的消息时,消费的消息会同时在Zookeeper和Kafka Log中保存,如

查看各个patition消息的最大位移 sh kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic mytopic --time -1 --broker-list host1:9092,host2:9092,host3:9092 查看各个partition消息的最小位移 sh kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic mytopic --time -2 --broker-lis

1,查看kafka topic列表,使用--list参数 >bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --list __consumer_offsets lx_test_topic test 2,查看kafka特定topic的详情,使用--topic与--describe参数 >bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --topic lx_test_topic --describe Top

场景介绍 说起Kafka,许多使用者对它是又爱又恨.Kafka是一种分布式的.基于发布/订阅的消息系统,其极致体验让人欲罢不能,但操心的运维.复杂的安全策略.可靠性易用性的缺失等,仍需要使用者付出诸多的背后工作.即使你是Kafka老手,也难免会有上述同样的烦恼. 与其整日操心Kafka的部署,不如试试云上Kafka带给你的惊喜?目前国内主流的云服务厂商均提供了云上的Kafka服务,为应用系统提供异步的消息队列服务.通过高可用的消息缓冲队列,实现应用解耦.突发流量处理及与第三方的互通和集成,具有大

前置条件 kafka版本:2.2.1 jmeter版本:5.3 插件:ApacheJMeter_ssh-1.2.0.jar 1.拷贝 ApacheJMeter_ssh-1.2.0.jar 到/lib/ext目录下2.拷贝 jsch-0.1.55.jar 到/lib目录下3.启动jmeter后,在Sampler下找到SSH Command和SSH SFTP进行配置后,可以让jmeter与linux进行交互 kafka 常用指令: 查看offset 使用kafka bin路径下kafka-run-c

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

场景:在sts中执行自动部署时候maven提示No space left on device错误,后来经检查发现是磁盘空间满了,用下面的方法分析发现tomcat下面的logs目录占用了很大的空间,删除多余的日志问题解决! 1 Linux下查看文件和文件夹大小 当磁盘大小超过标准时会有报警提示,这时如果掌握df和du命令是非常明智的选择. df可以查看一级文件夹大小.使用比例.档案系统及其挂入点,但对文件却无能为力. du可以查看文件及文件夹的大小. 两者配合使用,非常有效.比如用df查看哪个一级

Topic日志清理 server.properties: log.cleanup.policy=delete (默认) 1. 按时间维度进行Kafka日志清理 log.retention.hours=1 log.retention.minutes=60 log.retention.ms=3600000 2. 按空间维度进行Kafka日志清理 log.retention.bytes=1073741824 无论时间还是空间维度,只要满足其中一个log就会被清理. 一小时后发现log已经被清除.

场景:在sts中执行自动部署时候maven提示No space left on device错误,后来经检查发现是磁盘空间满了,用下面的方法分析发现tomcat下面的logs目录占用了很大的空间,删除多余的日志问题解决!   1 Linux下查看文件和文件夹大小 当磁盘大小超过标准时会有报警提示,这时如果掌握df和du命令是非常明智的选择. df可以查看一级文件夹大小.使用比例.档案系统及其挂入点,但对文件却无能为力.  du可以查看文件及文件夹的大小. 两者配合使用,非常有效.比如用df查看哪

ELK+kafka构建日志收集系统   原文  http://lx.wxqrcode.com/index.php/post/101.html   背景: 最近线上上了ELK,但是只用了一台Redis在中间作为消息队列,以减轻前端es集群的压力,Redis的集群解决方案暂时没有接触过,并且Redis作为消息队列并不是它的强项:所以最近将Redis换成了专业的消息信息发布订阅系统Kafka, Kafka的更多介绍大家可以看这里: 传送门 ,关于ELK的知识网上有很多的哦, 此篇博客主要是总结一下目前

架构.分布式.日志队列,标题自己都看着唬人,其实就是一个日志收集的功能,只不过中间加了一个Kafka做消息队列罢了. kafka介绍 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 特性 Kafka是一种高吞

背景: 最近线上上了ELK,但是只用了一台Redis在中间作为消息队列,以减轻前端es集群的压力,Redis的集群解决方案暂时没有接触过,并且Redis作为消息队列并不是它的强项:所以最近将Redis换成了专业的消息信息发布订阅系统Kafka, Kafka的更多介绍大家可以看这里:传送门  ,关于ELK的知识网上有很多的哦, 此篇博客主要是总结一下目前线上这个平台的实施步骤,ELK是怎么跟Kafka结合起来的.好吧,动手! ELK架构拓扑: 然而我这里的整个日志收集平台就是这样的拓扑: 1,使用

一.删除Kafka topic 运行./bin/kafka-topics  --delete --zookeeper [zookeeper server]  --topic [topic name]:如果kafaka启动时加载的配置文件中server.properties没有配置delete.topic.enable=true,那么此时的删除并不是真正的删除,而是把topic标记为:marked for deletion 可以通过命令:./bin/kafka-topics --zookeeper

一.操作日志 首先附上kafka 操作日志配置文件:log4j.properties 根据相应的需要设置日志. #日志级别覆盖规则 优先级:ALL < DEBUG < INFO <WARN < ERROR < FATAL < OFF #1.子日志log4j.logger会覆盖主日志log4j.rootLogger,这里设置的是日志输出级别,Threshold设置appender的日志接收级别: #2.log4j.logger级别低于Threshold,appender接

关于 Topic 和 Partition Topic 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,都会被

转载自 huxihx,原文链接 [原创]Kafka 0.11消息设计 目录 一.Kafka消息层次设计 1. v1格式 2. v2格式 二.v1消息格式 三.v2消息格式 四.测试对比 Kafka 0.11版本增加了很多新功能,包括支持事务.精确一次处理语义和幂等producer等,而实现这些新功能的前提就是要提供支持这些功能的新版本消息格式,同时也要维护与老版本的兼容性.本文将详细探讨Kafka 0.11新版本消息格式的设计,其中会着重比较新旧两版本消息格式在设计上的异同.毕竟只有深入理解了K

********************* 部署过程 ************************** 一:场景描述 对于线上大流量服务或者需要上报日志的nginx服务,每天会产生大量的日志,这些日志非常有价值.可用于计数上报.用户行为分析.接口质量.性能监控等需求.但传统nginx记录日志的方式数据会散落在各自nginx上,而且大流量日志本身对磁盘也是一种冲击. 我们需要把这部分nginx日志统一收集汇总起来,收集过程和结果需要满足如下需求: 支持不同业务获取数据,如监控业务,数据分析统计

本文介绍了 Kafka Topic 的体系结构,并讨论了如何使用分区进行故障转移和并行处理. 1. Kafka Topic, Log, Partition Kafka Topic(主题) 是一个有名字的记录流,Kafka 把 Record(记录)存储在 log 日志文件中. 一个主题被分解为多个 Partition(分区). Kafka 把 log 的多个分区分散到多个服务器中. 把一个 Topic 分解为多个分区,是为了速度.扩展性.存储量. Topic 是天生的发布/订阅类型的消息传递方式,

简介 在很多数据采集场景下,Flume作为一个高性能采集日志的工具,相信大家都知道它.许多人想起Flume这个组件能联想到的大多数都是Flume跟Kafka相结合进行日志的采集,这种方案有很多他的优点,比如高性能.高吞吐.数据可靠性等.但是我们如果要求对日志进行实时的采集,这显然不是一个好的解决方案.原因如下: 就目前来说,Flume能支持实时监控一个目录的数据文件,一旦对某个目录的文件采集完成,就会打上completed的标志,若之后再有数据进入这个文件中,Flume则不会检测到. 所以,我们

概述 日志段及其相关代码是 Kafka 服务器源码中最为重要的组件代码之一.你可能会非常关心,在 Kafka 中,消息是如何被保存和组织在一起的.毕竟,不管是学习任何消息引擎,弄明白消息建模方式都是首要的问题.因此,你非常有必要学习日志段这个重要的子模块的源码实现.今天,我会带你详细看下日志段部分的源码.不过在此之前,你需要先了解一下 Kafka 的日志结构日志是 Kafka 服务器端代码的重要组件之一,很多其他的核心组件都是以日志为基础的,比如后面要讲到的状态管理机和副本管理器等. 总的来说,

摘要:Offset 偏移量,是针对于单个partition存在的概念. 本文分享自华为云社区<Kafka Topic Partition Offset 这一长串都是啥?>,作者: gentle_zhou. Kafka,作为一款分布式消息发布和订阅系统,被广泛应用于大数据传输场景:因为其高吞吐量.内置分区.冗余及容错性的特点,可谓是一个很好的大规模消息处理应用的解决方案(行为追踪,日志收集). 基本架构组成 Kafka里几有如下大基本要素: Producer:消息生产者,向Kafka clust