Kafka集群优化篇-调整broker的堆内存(heap)案例实操 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.查看kafka集群的broker的堆内存使用情况 1>.使用jstat查看gc的信息([root@kafka116 ~]# jstat -gc 12698 1s 30) 参数说明:S0C:第一个幸存区的大小 S1C:第二个幸存区的大小 S0U:第一个幸存区的使用大小 S1U:第二个幸存区的使用大小 EC:伊甸园区的大小 EU:伊甸园区的使用大小 OC:老年代大

本文将分享bluestacks视窗界面调整及内存调整的经验,可以有效解决Bluestacks缓慢.卡的问题! 一.bluestacks视窗界面调整 1.进入注册表: 2.找到下图中的键值: 3.修改键值: 需要注意的点: 1.界面单位是 Pixels,请先记录下默认的值再更改,以防改错后各种麻烦事: 2.有些助手/辅助对界面有要求800 X 600,请务必小心谨慎更改. 二.Bluestacks内存调整经验 1.与上方类似,需要进入注册表: 2.按下图中的做法修改即可: 需要注意的点: 1.Bl

Apache kafka编译 前言 github网站kafka项目的README.md有关于kafka源码编译的说明 github地址:https://github.com/apache/kafka 编译环境准备 java maven gradle 编译 失败原因:gradle版本太高,降低到4.8就ok了  编译(执行如下命令) 会在kafka/core/build/distributions目录下生成需要的tar包 CDH kafka编译 源码还是从github获取 git clone ht

注:本文来源:小颜Kevin   <oracle数据库内存调整之增加内存> 模拟操作系统内存从2G增加为8G后,调整数据库内存参数,示例中参数不作为实际生产环境参考,因为因需所取,调整参数需要根据数据库相应调整,避免小牛拉大车,大牛拉小车的现象. 查看原始配置数据 [oracle@rac1 ~]$ sqlplus / as sysdba SQL*Plus: Release 11.2.0.4.0 Production on Sat Jan 7 18:42:30 2017 Copyright (c

内存调整: myeclipse.ini里配置后 1.设置Default VM Arguments 在myEclipse中,打开Windows-> Preferences->Java->Installed JREs->点击正在使用的JDK->Edit->Default VM Arguments文本框中输入:-Xms64m -Xmx256m 2.如果是web工程还报内存溢出,可能就要设置tomcat内存. (1)tomcat的安装根目录%tomcat%bin/catalin

JVM内存调整 先试着调整一下idea的 找到软件安装位置/bin/idea64.exe.vmoptions 给他直接整个起飞的,改成 -Xms512m -Xmx1500m 找到Java安装的位置/jre/lib/amd64/jvm.cfg 加上 -Xms512m -Xmx1024m 打开idea,在运行中找到编辑配置 然后打开环境,能看到虚拟机选项,给其整上 -Xms512m -Xmx1024m 看到个有意思的经典配置 -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewR

       1.操作 (oracle使用内存约等于 SGA+PGA,所以可以减少SGA与PGA解决你的问题,生产库慎用)alter system set sga_max_size=100m scope=spfile; --减少SGA大小,静态参数,重启后生效alter system set sga_target=80m scope=both; --动态参数:oracle推荐:启动时修改此参数,不要动态设置此参数alter system set pga_aggregate_target=40m

单台服务器8G内存,2核 系统里装了redis, rocketmq, mysql, zookeeper, 还有20个左右的微服务,每个微服务的jvm 参数 -Xms128m -Xmx256m -Xmn64m -XX:PermSize=64m -XX:MaxPermSize=128m redis,rocketmq,zookeeper 基本是用最小配置 执行free 只有100m左右的free内存,经常执行一些java命令就返回无法分配内存错误 通过ps -aux|sort -4knr|head -

top查看java占用的内存比较多 top - :: up days, :, user, load average: 0.03, 0.05, 0.05 Tasks: total, running, sleeping, stopped, zombie %Cpu(s): 0.0 us, 1.3 sy, 0.0 ni, 98.7 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem : total, used, buff/cache KiB Swap: total, u

#当前内存大小为512MB,安装oracle时执行检查... Checking physical memory requirements ... Expected result: 922MB Actual Result: 500MB Check complete. The overall result of this check is: Failed <<<< Problem: The system does not have sufficient physical memory

基本上每个成熟的框架或者工具都有一套内存管理机制 BufferPool 是Kafka  用来管理内存的工具类         BufferPool内存管理包含2个部分,已用空间+可用空间(未申请空间+已申请未使用空间) 的总和代表BufferPool的总量,用totalMemory表示(由buffer.memory配置): 可使用的空间,它又包括两个部分:上半部分代表未申请未使用的部分,用availableMemory表示:下半部分代表已经申请但没有使用的部分,用一个ByteBuffer队列(D

一.现象 服务部署后内存总体呈上升趋势 二.排查过程 通过go tool pprof收集了三天内存数据 2月11号数据: 2月14号数据: 2月15号数据: 可以看到newPartitionProducer持续增长,可定位到是kafka的问题.而newPartitionProducer是分区生产者,因此查看分区相关的数据. 最近增加的topic:ai_face_process_topic,这个是AI换脸的,每生成一个视频都要通过Kafka中转消息到视频处理服务器. 查阅数据库看视频生成记录.20

1.打开VS,进入工具,选项. 2.点击设备,在右侧选中要调整的模拟器,点属性. 3.点击仿真器选项. 4.勾选 指定RAM大小. 5.重启仿真管理器.

本文主要是通过在网上找到的例子进行演示: 一.说明      开发环境如下:      idea + jdk 1.8 + maven      maven 中引用的架包如下: 二. 生产者 import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; /** * Created

一:WebLogic配置问题:  由于WebLogic的配置问题,我们的测试出现了失败情况.原因是为WebLogic分配的内存太少了.通过修改commom\bin\commEnv.cmd文件来增加内存分配. 修改的部分如下: :bea if "%PRODUCTION_MODE%" == "true" goto bea_prod_mode set JAVA_VM=-jrockit set MEM_ARGS=-Xms768m -Xmx1024m set JAVA_OPT

java的metaspce怎么调大 元空间虚拟机控制元空间的增长.但是有些时候我们想限制其增长,比如通过显式在命令行中设置-XX:MaxMetaspaceSize.默认情况下,-XX:MaxMetaspaceSize的值没有限制,因此元空间甚至可以延伸到交换区,但是这时候当我们进行本地内存分配时将会失败. /opt/atlassian/jira/bin/catalina.sh     编辑 #JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS $JSSE_OPTS"JAVA_OPTS=&quo

1.Kafka的客户端缓冲机制 首先,先得给大家明确一个事情,那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候,一定是有一个内存缓冲机制的. 也就是说,消息会先写入一个内存缓冲中,然后多条消息组成了一个Batch,才会一次网络通信吧把Batch发送过去. 2.内存缓冲造成的频繁GC问题 那么这种内存缓冲机制的本意,其实就是把多条消息组成一个Batch,一次网络请求就是一个Batch或者多个Batch. 这样每次网络请求都可以发送很多数据过去,避免了一条消息一次网络请求.从而提升了吞吐量,即单位时间

介绍 一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统 消息类型:主体Topic(广播).队列Queue(一对一) 消息系统类型:同步消息系统.异步消息系统 常见消息产品:Redis.Kafka.JMS 术语 Producer:生产者,向 Kafka Broker 上的 Topic 发布消息的应用程序 Broker:缓存代理服务进程,一个Kafka 集群由多个 Broker 组成,Broker 负责接收和处理客户端发送过来的请求,以及对消息进行持久化 Message:消息,通信的基本单位,每个 Produc

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

配置文件都在:/etc/服务名, 看hadoop的classpath |grep conf /etc/hadoop/conf log都在: /var/log/服务名 看scm的log: tail -1000 /var/log/cloudera-scm-server/cloudera-scm-server.log |grep error hive: /opt/cloudera/parcels/CDH-6.2.0-1.cdh6.2.0.p0.967373/lib/hive as HIVE_HOME

1.概述 最近有同学留言在使用Kafka的过程中遇到一些问题,比如在拉取的Topic中的数据时会抛出一些异常,今天笔者就为大家来分享一下Kafka的Fetch流程. 2.内容 2.1 背景 首先,我们来了解一下,Fetch Session的目标.Kafka在1.1.0以后的版本中优化了Fetch问题,引入了Fetch Session,Kafka由Broker来提供服务(通信.数据交互等).每个分区会有一个Leader Broker,Broker会定期向Leader Broker发送Fetch请求