一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序

使用kafka的bin目录下面的kafka-consumer-groups.sh命令可以查看offset消费情况,注意,如果你的offset是存在kafka集群上的,就指定kafka服务器的地址bootstrap-server: [root@QA-6-10 bin]# ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.17.6.10:9092 --describe --group friend-group Note: This will only

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东

转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的

consumer group consumer instance 一个消费组可能有一个或者多个消费者.同一个消费组可以订阅一个或者多个主题.主题的某一个分区只能被消费组的某一个消费者消费.那么分区和消费者之间是如何对应的呢? 假设消费组cg1(group.id=cg1)订阅了topic1,cg1有3个消费者c1.c2.c3,topic1有5个分区p1.p2.p3.p4.p5.那么c1消费topic1的哪个或者哪些分区呢?p1要被cg1的哪个消费者消费呢? kafka2.2.0源码中有一个Part

原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 背景 上一篇文章记录了kafka的副本机制和容错功能的说明,本篇则主要在上一篇文章的基础上,验证多分区Topic的消费者的功能验证: 目录: 消费组功能验证 消费者与分区的对应关系总结 消费者数据重复问题说明 生产者的可靠性保证 Kafka 生产者CP系统 Kafka 生产者AP系统 命令汇总 消费组功能验证 新建1副本,2分区的Topic做测试验证 ./kafka-topics.sh

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线

前置资料  kafka kafka消费中的问题及解决方法: 情况1: 问题:脚本读取kafka 数据,写入到数据库,有时候出现MySQL server has gone away,导致脚本死掉.再次启动,这过程中的kafka数据丢失. 原因:MySQL server has gone away 出现可能是连接超时,可能超过每秒请求上限-这些异常是小概率事件,难以避免.git kafka 的demo脚本是实时监听的脚本, 简单明了,没有再去针对kafka偏移量研究:但是一旦断掉, 过程中的kafk

前言 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳

一.Kafka监控的几个指标 1.lag:多少消息没有消费 lag=logsize-offset 2.logsize:Kafka存的消息总数 3.offset:已经消费的消息 Kafka管理工具 介绍:  https://www.iteblog.com/archives/1605.html   二.查看zookeeper配置 cat /home/app/zookeeper/zookeeper/conf/zoo.cfg | egrep -v "^$|^#" clientPort=2181

摘要:Kafka中的位移是个极其重要的概念,因为数据一致性.准确性是一个很重要的语义,我们都不希望消息重复消费或者丢失.而位移就是控制消费进度的大佬.本文就详细聊聊kafka消费位移的那些事,包括: 概念剖析 kafka的两种位移 关于位移(Offset),其实在kafka的世界里有两种位移: 分区位移:生产者向分区写入消息,每条消息在分区中的位置信息由一个叫offset的数据来表征.假设一个生产者向一个空分区写入了 10 条消息,那么这 10 条消息的位移依次是 0.1.-.9: 消费位移:消

1.概述 最近有同学咨询Kafka的消费和心跳机制,今天笔者将通过这篇博客来逐一介绍这些内容. 2.内容 2.1 Kafka消费 首先,我们来看看消费.Kafka提供了非常简单的消费API,使用者只需初始化Kafka的Broker Server地址,然后实例化KafkaConsumer类即可拿到Topic中的数据.一个简单的Kafka消费实例代码如下所示: public class JConsumerSubscribe extends Thread { public static void ma

linux系统下,查看端口占用情况的命令:lsof -i[root@www ~]# lsof -i

查看硬盘使用情况 df -hl [root@localhost ~]# df -hl文件系统         容量    已用    可用    已用%.     挂载点/dev/sda3      49G    52M    49G      1%.        /devtmpfs        1.9G      0   1.9G       0%        /devtmpfs             1.9G      0    1.9G       0%.     /dev/shm

linux free命令查看内存使用情况 时间:2016-01-05 06:47:22来源:网络 导读:linux free命令查看内存使用情况,free命令输出结果的各选项的含义,以及free结果中buffer与cache的区别.   linux free命令查看内存使用情况 free命令查看内存使用: 复制代码代码如下: [root@prdmis-db /]# free            total       used       free     shared    buffers 

查看端口占用情况   netstat -an|grep LIST|grep 15     数据库监听占用情况. netstat -an|grep 1521                  1521为端口号    使用如下语句kill占用端口的进程   linux下杀掉占用端口的进程 ps -efww|grep appltest|grep -v grep|cut -c 9-15|xargs kill -9    AIX下杀掉占用端口的进程 ps -ef | grep "appltest"

单独查看内存使用情况的命令:free -m查看内存及cpu使用情况的命令:top也可以安装htop工具,这样更直观,安装命令如下:sudo apt-get install htop安装完后,直接输入命令:htop就可以看到内存或cpu的使用情况了. 

MSSQL优化之——查看语句执行情况 在写SQL语句时,必须知道语句的执行情况才能对此作出优化.了解SQL语句的执行情况是每个写程序的人必不可少缺的能力.下面是对查询语句执行情况的方法介绍. 一.设置STATISTICS STATISTICS选项有PROFILE,IO ,TIME. SET STATISTICS PROFILE ON:显示每个查询执行后的结果集,代表查询执行的配置文件. SET STATISTICS IO ON:报告与语句内引用的每个表的扫描数.逻辑读取数(在高速缓存中访问的页数

# 查看磁盘使用情况 $ df -l # 查看某个目录在哪个分区,比如查看/root文件夹在哪个分区 $ df /root # 查看linux系统具体分区情况 $ fdisk -l