通常情况下,企业中会采取轮询或者随机的方式,通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据,来尽可能保证Kafka分区之间的数据是均匀分布的. 在分区数据均匀分布的前提下,如果我们针对要处理的topic数据量等因素,设计出合理的Kafka分区数量.对于一些实时任务,比如Spark Streaming/Structured-Streaming.Flink和Kafka集成的应用,消费端不存在长时间"挂掉"的情况即数据一直在持续被消费,那么一般不会产生Kafka数据积压的情况. 但

背景现象 1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量,在之后的1个小时时间内,积压量呈上升趋势,一路到达50W左右,第二天的图没贴出具体是50W数字,以下是第一天晚上的贴图部分. 现象一: 现象二: 当时现场图后来就找不回来了,凭印象说明了一下数字. 简要说明一下上述两个图 图一:其实很明显,明显看出,消费者消费速度明显跟不上生产者的发送速度,导致出现积压情况. 图二:图二就有点意思了,因为上游通过Kafka消息队列发送消息给我,分区数是20个.由于消费组内消费者实例是17个,所以从宏观上分析

前言 首先说一点,企业中最常用的实际上既不是RocketMQ,也不是Kafka,而是RabbitMQ. RocketMQ很强大,但主要是阿里推广自己的云产品而开源出来的一款消息队列,其实中小企业用RocketMQ的没有想象中那么多. 深层次的原因在于兔宝在中小企业普及更早,经受的考验也更久,很容易产生「回头客」,当初随RabbitMQ成长的一批人才如今大部分都已成为企业中的中坚骨干,技术选型亲睐RabbitMQ的几率就更高. 至于Kafka,主要还是用在大数据和日志采集方面,除了一些公司有特定的

消息重复和丢失是kafka中很常见的问题,主要发生在以下三个阶段: 生产者阶段 broke阶段 消费者阶段 一.生产者阶段重复场景 1.根本原因 生产发送的消息没有收到正确的broke响应,导致producer重试. producer发出一条消息,broke落盘以后因为网络等种种原因发送端得到一个发送失败的响应或者网络中断,然后producer收到一个可恢复的Exception重试消息导致消息重复. 2.重试过程 说明: 1. new KafkaProducer()后创建一个后台线程KafkaT

基本可用软状态最终一致事务 本用例分两个数据库分别是用户库和交易库,不使用分布式事务,使用基于消息驱动实现基本可用软状态最终一致事务(BASE).现在说明下事务逻辑演化步骤,尊从CAP原则,即分布式系统不能全部确保一致性.可用性.分区容错性,只能三选二.文章里从一致性模式讨论,例子里每次出售物品时,将一行添加到交易表中,并更新买方和卖方的数量. 使用ACID风格的事务这是强一致性事务,SQL将如图所示.

1.Kafka消息丢失的情况: (1)auto.commit.enable=true,消费端自动提交offersets设置为true,当消费者拉到消息之后,还没有处理完 commit interval 提交间隔就到了,提交了offersets.这时consummer又挂了,重启后,从下一个offersets开始消费,之前的消息丢失了. (2)网络负载高.磁盘很忙,写入失败,又没有设置消息重试,导致数据丢失. (3)磁盘坏了已落盘数据丢失. (4)单 批 数 据 的 长 度 超 过 限 制 会 丢

1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 场景:几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多.线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕.这个肯定不行.一个消费者一秒是1000条,一秒3个消费者是3000条,一分钟是18万条,1000多万条. 所以如果你积压了几百万到上千万的数据,即使消费者恢复了,也需要大概1小时的时间才能恢复过来. 解决方案:" 这种时候只能操作临时扩容,以更快的速

晚上变更 怎么都推不过去,蛋疼,睡饱后加了个hosts没想到好了,然后搜了一下,大概是如下的原因 转自 https://www.cnblogs.com/linlianhuan/p/9258061.html kafka配置的问题排查    问题反馈: xx现场测试环境下,整个平台的数据,除了原始数据模块,其他模块正常运行.相同版本的包,在线上环境上原始数据的订阅是正常的,但是测试环境没有,查看所有相关的日志,均没有报异常,且日志中有正常显示已经把数据发送到kafka.但是从kafka的日志里查,没

前言 之前我们一起了解了使用RocketMQ事务消息解决生产者发送消息时消息丢失的问题,但使用了事务消息后消息就一定不会丢失了吗,肯定是不能保证的. 因为虽然我们解决了生产者发送消息时候的消息丢失问题,但也只是保证Broker正确的接收到了消息,实际上接收到的消息会保存在os cache中,如果此时broker机器突然宕机,os cache中的消息数据就丢失掉了. 而且就算是os cache中的消息已经刷盘到了磁盘中,如果磁盘突然就坏了,消息是不是也就丢失了. 所以我们还要考虑Broker如何保

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

最近碰到了消息时间戳的问题,于是花了一些功夫研究了一下,特此记录一下.   Kafka消息的时间戳 在消息中增加了一个时间戳字段和时间戳类型.目前支持的时间戳类型有两种: CreateTime 和 LogAppendTime 前者表示producer创建这条消息的时间:后者表示broker接收到这条消息的时间(严格来说,是leader broker将这条消息写入到log的时间)   为什么要加入时间戳? 引入时间戳主要解决3个问题: 日志保存(log retention)策略:Kafka目前会定

1.概述 在开发工作当中,消费 Kafka 集群中的消息时,数据的变动是我们所关心的,当业务并不复杂的前提下,我们可以使用 Kafka 提供的命令工具,配合 Zookeeper 客户端工具,可以很方便的完成我们的工作.随着业务的复杂化,Group 和 Topic 的增加,此时我们使用 Kafka 提供的命令工具,已预感到力不从心,这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察消费应用的详情. 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统.我们在早期,有使用 KafkaMonitor 和

苦恼中寻找方法 在开始做即时通信时就知道了消息回执这个概念,目的是解决通讯消息因为各种原因未送达对方而提供的一种保障机制.产生这个问题的原因主要是网络不稳定.服务器或者客户端一些异常导致没有接收到消息. 因为产品中使用的是openfire和spark的组合,所以一直就想在这个范围内找一个现成的方案,只不过通过阅读一些开发者的总结提到说openfire没有消息回执的方案.于是也看到了别人的方案: 发送者发送消息给服务端 服务端接收到消息后发送回执给发送者 发送者确认收到则结束,如果未收到就重发 服

转载:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1583469327946027281&wfr=spider&for=pc 消息发送方式 想清楚Kafka发送的消息是否丢失,需要先了解Kafka消息的发送方式. Kafka消息发送分同步(sync).异步(async)两种方式 默认是使用同步方式,可通过producer.type属性进行配置: Kafka保证消息被安全生产,有三个选项分别是0,1,-1 通过request.required.acks属性进行配置: 0

Kafka简介及使用PHP处理Kafka消息 Kafka 是一种高吞吐的分布式消息系统,能够替代传统的消息队列用于解耦合数据处理,缓存未处理消息等,同时具有更高的吞吐率,支持分区.多副本.冗余,因此被广泛用于大规模消息数据处理应用. Kafka的特点: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能. 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输.[据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB),

最近用Maxwell解析MySQL的Binlog,发送到Kafka进行处理,测试的时候发现一个问题,就是Kafka的Offset严重倾斜,三个partition,其中一个的offset已经快200万了,另外两个offset才不到两百.Kafka数据倾斜的问题一般是由于生产者使用的Partition接口实现类对分区处理的问题,一般是对key做hash之后,对分区数取模.当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势(参考Apache Kaf

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,

实现用例分析 上篇基于Kafka消息驱动最终一致事务(一)介绍BASE的理论,接着我们引入一个实例看如何实现BASE,我们会用图7显示的算法实现BASE.

kafka在大数据.分布式架构中都很流行.kafka可以进行流式计算,也可以做为日志系统,还可以用于消息队列. 本篇主要是消息队列相关的知识. 零.kafka作为消息队列的优点: 分布式的系统 高吞吐量.即使存储了许多TB的消息,它也保持稳定的性能. 数据保留在磁盘上,因此它是持久的. 一.pull模式 消息队列有push模式和pull模式.push模式是消息队列推送给消息消费者,pull模式是消息消费者从消息队列中拉取. 二.发布 - 订阅消息系统 kafka是一个分布式的发布 - 订阅(pu

Kafka消息重新发送   1.  使用kafka消息队列做消息的发布.订阅,如果consumer端消费出问题,导致数据并没有消费,此时不需要担心,数据并不会立刻丢失,kafka会把数据在服务器的磁盘上默认存储7天,或者自己指定有两种方式:1)指定时间,log.retention.hours=168:2)指定大小,log.segment.bytes=1073741824.此时就可以通过重置某个topic的offset来是消息重新发送,进行消费   2.        查看topic的offset

apache kafka中国社区QQ群:162272557 apache kafka参考 http://kafka.apache.org/documentation.html 消息队列分类: 点对点: 消息生产者生产消息发送到queue中,然后消息消费者从queue中取出并且消费消息.这里要注意: 消息被消费以后,queue中不再有存储,所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息. Queue支持存在多个消费者,但是对一个消息而言,只会有一个消费者可以消费. 发布/订阅 消息生产者(发布)将消息