0x00 概述 在之前的博客中,介绍了Kafka Web Console这 个监控工具,在生产环境中使用,运行一段时间后,发现该工具会和Kafka生产者.消费者.ZooKeeper建立大量连接,从而导致网络阻塞.并且这个 Bug也在其他使用者中出现过,看来使用开源工具要慎重!该Bug暂未得到修复,不得已,只能研究下其他同类的Kafka监控软件. 通过研究,发现主流的三种kafka监控程序分别为: Kafka Web Conslole Kafka Manager KafkaOffsetMonito

这里主要分析kafka 客户端实现 (代码分析以perl kafka实现为准) kafka客户端分为生产者和消费者,生产者发送消息,消费者获取消息. 在kafka协议里客户端通信中用到的最多的四个协议命令是fetch,fetchoffset,send,metadata.这四个分别是获取消息,获取offset,发送消息,获取metadata.剩下的其他协议命令大多都是kafka server内部通信用到的.offsetcommit这个命令在有些语言的client api的实现里给出了接口可以自己提

原文出自:http://www.jianshu.com/p/2db7abddb9e6 各种TimeoutException问题 会抛出org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:message可能为各种: Batch Expired Failed to update metadata after 60000 ms. ailed to update metadata after ... 原因 原因是发布到zookeeper的advertised.

Erlang 编写 Kafka 客户端之最简单入门 费劲周折,终于测通了 erlang 向kafka 发送消息,使用了ekaf 库,参考: An advanced but simple to use, Kafka producer written in Erlang https://github.com/helpshift/ekaf 1 准备kafka客户端 准备2台机器,一台是ekaf运行的kafka客户端(192.168.191.2),一台是kafka服务端(zookeeper+kafka)

kafka0.8.1 一 问题 10月22号应用系统忽然报错: [2014/12/22 11:52:32.738]java.net.SocketException: 打开的文件过多 [2014/12/22 11:52:32.738]       at java.net.Socket.createImpl(Socket.java:447) [2014/12/22 11:52:32.738]       at java.net.Socket.connect(Socket.java:577) [201

1.服务端软件对比 https://github.com/mqtt/mqtt.github.io/wiki/servers 名称(点名进官网) 特性 简介 收费 支持的客户端语言 IBM MQ 完整的MQTT v3.1 IBM MQ JMS 企业级 IBM MQ(之前称作 WebSphere MQ)是一个安全的消息传递软件, 可以快速地在应用.系统和服务之间传递消息数据. 试用  c.java IBM MessageSight MQTT V3.1.1 QoS 0.1 . 2 - 竭尽全力.至少一

Swoole 协程 MySql 客户端与 异步回调 MySql 客户端的对比 为什么要对比这两种不同模式的客户端? 异步 MySQL 回调客户端是虽然在 Swoole 1.8.6 版本就已经发布了, 但是异步回调的层层嵌套,让编码变得很别扭. 如今 Swoole 4.3 版本都已经发布了,并且已经支持协程化的 MySQL 客户端, 这意味着可以完全采用同步编码的模式,来进行程序开发了, 对于开发者来说这是一个大好的消息. 而且在 Swoole 4.3 版本之后,就已经移出了异步回调客户端, 官方

kafka客户端发布record(消息)到kafka集群. 新的生产者是线程安全的,在线程之间共享单个生产者实例,通常单例比多个实例要快. 一个简单的例子,使用producer发送一个有序的key/value(键值对),放到java的main方法里就能直接运行, Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("

kafka的认证方式一般有如下3种: 1. SASL/GSSAPI  从版本0.9.0.0开始支持 2. SASL/PLAIN   从版本0.10.0.0开始支持 3. SASL/SCRAM-SHA-256 以及 SASL/SCRAM-SHA-512   从版本0.10.2.0开始支持 其中第一种SASL/GSSAPI的认证就是kerberos认证,对于java来说有原生的支持,但是对于python来说配置稍微麻烦一些,下面说一下具体的配置过程,confluent kafka模块底层依赖于lib

1.目标 - Kafka客户端 在本文的Kafka客户端中,我们将学习如何使用Kafka API 创建Apache Kafka客户端.有几种方法可以创建Kafka客户端,例如最多一次,至少一次,以及一次性消息处理需求.因此,在这个Kafka客户端教程中,我们将学习所有三种方式的详细描述.此外,我们将详细介绍如何使用Avro客户端. 那么,让我们开始Kafka客户端教程. 如何创建Kafka客户端:Avro Producer和Consumer Client 2. Kafka客户是什么? 创建Kaf

上一节,我们实现了搭建kafka集群.本节我们将从0开始,使用Java,搭建kafka客户端生产消费模型. 1.创建maven项目2.kafka producer3.kafka consumer4.结果生产者:消费者:可能遇到的坑:最后: 1.创建maven项目    首先我们使用idea创建项目.   这里我们使用maven来管理jar包,所以创建的是一个maven项目.  然后输入GroupId和ArtifactId即可,这两个id在maven中相当于“坐标”,其中ArtifactId是你的

Kafka客户端Producer与Consumer 一.pom.xml 二.相关配置文件 producer.properties log4j.properties base.properties 三.Producer客户端 一.pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.11</artifactId&g

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

消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 发布订阅模型 RabbitMQ的消息模型 交换器的类型 direct topic fanout headers Kafka的消息模型 RocketMQ的消息模型 参考 消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 早起的消息队列是按照"队列"的数据结构来设计的. 生产者(Producer)产生消息,进行入队操作,消费者(Consumer)接收消息,就是出队操作,存在于服务端的消息容器就称为消息队列. 当然消费者也可能不止一个,存在的多个消费者是竞争的关

kafka 0.10.0 java客户端使用slf4j作为日志门面,需要我们加入具体的日志实现依赖才能打印日志,日志框架:http://www.cnblogs.com/set-cookie/p/8836496.html 1 客户端依赖jar包 使用命令 mvn dependency:tree -Dverbose 查看客户端依赖的那些包,可以看到java客户端只依赖了slf4j,并没有具体的日志实现: 运行客户端,会打印slf4j的warn提示 2 使用log4j2 加入依赖 <dependenc

转载:http://backend.blog.163.com/blog/static/202294126201431724652597/ 可以使用服务器端下载的kafka二进制包及依赖,也可以通过mavne获取(注意实测发现该方式拿到的包是用jdk7打的): <dependency> <groupId>com.sksamuel.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <vers

轻量级虚拟化容器 Docker,自发布以来便广受业界关注,在开源界和企业界掀起了一阵风.Docker 容器相对于 VM 有以下几个优势:启动速度快:资源利用率高:性能开销小. 从图中可以看出 Docker 和 虚拟机的差异,虚拟机的 Guest OS 和 Hypervisor 层在 Docker 中被 Docker Engine 层所替代,Docker 有着比虚拟机更少的抽象层.由于 Docker 不需要通过 Hypervisor 层实现硬件资源虚拟化,运行在 Docker 容器上的程序直接使用

属性 描述 类型 默认值 bootstrap.servers 用于建立与kafka集群的连接,这个list仅仅影响用于初始化的hosts,来发现全部的servers.格式:host1:port1,host2:port2,…,数量尽量不止一个,以防其中一个down了 list   acks Server完成 producer request 前需要确认的数量.acks=0时,producer不会等待确认,直接添加到socket等待发送:acks=1时,等待leader写到local log就行:a

一.引言 有段时间没有写东西了,当然不是没得写,还有MongoDB的系列没有写完呢,那个系列还要继续.今天正好是周末,有点时间,来写新东西吧.最近公司用了Kafka做为消息的中间件,最开始写的那个版本不是很好,我就要来优化它,所以就抽了一些时间来研究Kafka.很多概念性的东西就不写了,今天主要是上干货,主要是代码,今天就把Kafka的消费者和生产者的代码贴出来,以供大家参考,当然这个是代码样板,最后我也会把地址贴出来.以后有时间我会把我自己实现的Kafka消息的生产者和消费者的代码贴出来.好了

本文不对三者之间的性能进行对比,只是从三者的特性上区分他们,并指出三者的不用应用场景. 1.publish/subscribe 发布订阅模式如下图所示可以具有多个生产者和发布者,redis.kafka.rebittMQ都满足这样的要求. 但是三者有各自的特色. 1.1 redis redis的特征就是快,由于其数据是存储在内存中的,处理速度相对另外两者快了不少.通过使用redis可以实现一个简单具有实时通信功能的聊天室. 2.2 kafka kafka的设计初衷是一个日志系统,其队列中的数据能够

转发请注明原创地址:https://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/10602799.html 某日晚高峰忽然集群某个大流量业务收到lag报警,查看客户端日志发现reblance一直无法成功,日志如下 根据客户端日志显示consumer在尝试joingroup的过程中收到了服务端COORDINATOR状态不正常的信息,怀疑是服务端负责这个consumer-group的broker在coordinator元信息管理上出现了问题. 于是跑到对应的节点上看一下serve