最近在使用kafka,过程中遇到了一些疑问,在查阅了一些资料和相关blog之后,关于手动提交offset的问题,做一下总结和记录. 消费端手动提交offset代码如下: /** * 这是手动提交的消费方式 * @param record * @param ack * @throws Exception */ @KafkaListener(topics = TopicConstants.COMMON_PAY,groupId = "写自己的消费组 id") public void list

一  Kafka HA设计解析 1.1 为何需要Replication 在Kafka在0.8以前的版本中,是没有Replication的,一旦某一个Broker宕机,则其上所有的Partition数据都不可被消费,这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖.同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中. 如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送message.send.max.retries(默认值为3)次后抛出Exc

今天我司线上kafka消息代理出现错误日志,异常rebalance,而且平均间隔2到3分钟就会rebalance一次,分析日志发现比较严重.错误日志如下 08-09 11:01:11 131 pool-7-thread-3 ERROR [] - commit failed org.apache.kafka.clients.consumer.CommitFailedException: Commit cannot be completed since the group has already r

摘要 在这篇文章中,我将从消息在Kafka中的物理存储方式讲起,介绍分区-日志段-日志的各个层次. 然后我将接着上一篇文章的内容,把消费者的内容展开讲一讲,区分消费者与消费者组,以及这么设计有什么用. 根据消费者的消费可能引发的问题,我将介绍Kafka中的位移主题,以及消费者要怎么提交位移到这个位移主题中. 最后,我将聊一聊消费者Rebalance的原因,以及不足之处. 1. log 在上一篇文章中,我们提到了"partition"的概念. 我们那个时候所表达的意思是,消息的生产跟消费

kafka架构,消息存储和生成消费模型,Kafka与其他队列对比,零拷贝,Kafka基本介绍 一.初识kafka 1.1SparkStreaming+Kafka好处: 1.2Kafka的架构: 二.kafka的消息存储和生成消费模型 三.kafka特点 四.kafka与其他消息队列对比 五.零拷贝 六.kafka概念 kafka思维导图下载地址 一.初识kafka kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

首先登陆进入Mysql命令行  执行sql      show variables like 'slow_query%';  结果为OFF 说明还未开启慢查询 执行sql     show variables like 'long_query_time';  可以看到具体的慢查询 “”时限“ 我们先开启慢查询 执行sql set global slow_query_log='ON'; 这是再去查询一下(show variables like 'slow_query%';)发现已经开启了. 也可以

消费组发生再平衡时分区会被分配给新的消费者,为了保证新消费者能够从分区的上一次消费位置继续拉取并处理消息,每个消费者需要将分区的消费进度,定时地同步给消费组对应的协调者节点 .新AP I为客户端提供了两种提交偏移盐的方式:异步模式和同步模式 . 另外,如果消费者客户端设置了向动提交( enable . auto . commit=true ,默认开启)的选项,会在客户端的轮询操作中调度定时任务,定时任务也属于异步模式提交偏移量的一种运用场景 自动提交任务 如果消费者开启自动提交 消费者会通过“消

今天由于kafka集群搭建时的配置不当,由于一台主消费者挂掉(服务器崩了,需要维修),导致了所有新版消费者(新版的offset存储在kafka)都无法拉取消息. 由于是线上问题,所以是绝对不能影响用户的,使用老版客户端(offset存储在zk)进行消费,然后将kafka迁移到备用服务. 下面来说一下这次事故的具体处理思路 首先要确保获取到的消息不能丢失,所以老版消费者进行消费 线上服务通过均衡负载一台一台的进行切换kafka服务,当原生产者数据都消费完时,将消费者切换到备用服务 开始配置线上ka

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

1. 保证消息被消费 即使消息发送到了消息队列,消息也不会万无一失,还是会面临丢失的风险. 我们以 Kafka 为例,消息在Kafka 中是存储在本地磁盘上的, 为了减少消息存储对磁盘的随机 I/O,一般我们会将消息写入到操作系统的 Page Cache 中,然后在合适的时间将消息刷新到磁盘上. 例如,Kafka 可以配置当达到某一时间间隔,或者累积一定的消息数量的时候再刷盘,也就是所谓的异步刷盘. 不过,如果发生机器掉电或者机器异常重启,那么 Page Cache 中还没有来得及刷盘的消息就会

消费者要从头开始消费某个topic的全量数据,需要满足2个条件(spring-kafka): (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest: 对应的spring-kafka消费者客户端配置参数为: <!-- 指定消费组名 --> <entry key="group.id" value="fg11"/&g

1.建立生产者发送数据 (1)配置zookeeper属性信息props (2)通过 new KafkaProducer[KeyType,ValueType](props) 建立producer (3)通过 new ProducerRecord[KeyType,ValueType](topic,key,value) 封装消息message (4)通过 producer.send(message) 发送消息 package SparkDemo import java.util import org.

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test1 2181 是zookeeper 端口 图示为创建成

使用CentOS6.5.python3.6.kafkaScala 2.10  - kafka_2.10-0.8.2.2.tgz (asc, md5) 一.下载kafka 下载地址 https://kafka.apache.org/downloads 里面包含zookeeper 二.安装Kafka 1.安装zookeeper mkdir /root/kafka/ tar -vzxf kafka_2.10-0.8.2.2 cd /root/kafka/kafka_2.10-0.8.2.2 cat 

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper zk1:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic hello replication-factor:副本数,包含主节点,不能

根据订单号,同一订单号的消息,会被发送到同一个topic下的同一个queue,发送端的有序,会导致topic中消息的有序,而consumer和queue是一对多?的关系.可以保证topic中的有顺序的消息,会被同一个consumer有顺序的消费 解决重复消费:靠自己程序的逻辑:比如多个修改数据库某条状态从1到2的消息,可以用数据库语句来实现过滤,已经修改为2的话,后面的语句就忽略了.

Microsoft SQL Server 提供一个称为 bcp 的流行的命令提示符实用工具,用于将数据从一个表移动到另一个表(表既可以在同一个服务器上,也可以在不同服务器上).SqlBulkCopy 类允许编写提供类似功能的托管代码解决方案.还有其他将数据加载到 SQL Server 表的方法(例如 INSERT 语句),但相比之下SqlBulkCopy 提供明显的性能优势. 使用 SqlBulkCopy 类只能向 SQL Server 表写入数据.但是,数据源不限于 SQL Server:可以

说明1:假设有一个放商品的盘子(此盘子只能放下一个商品).生产者每次生产一个商品之后,放到这个盘子里,然后唤醒消费者来消费这个面包.消费者消费完这个商品之后,就唤醒生产者生产下一个商品.前提是,只有盘子里没有商品时,生产者才生产商品,只有盘子里有商品时,消费者才来消费.因此第一个程序是一个“单生产”  “单消费” 的问题.代码如下所示: import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.locks.L

本文介绍了DefaultMQPushConsumerImpl消费者,客户端负载均衡相关知识点.本文从DefaultMQPushConsumerImpl启动过程到实现负载均衡,从源代码一步一步分析,共分为6个部分进行介绍,其中第6个部分 rebalanceByTopic 为负载均衡的核心逻辑模块,具体过程运用了图文进行阐述.   介绍之前首先抛出几个问题: 1. 要做负载均衡,首先要解决的一个问题是什么? 2. 负载均衡是Client端处理还是Broker端处理? 个人理解: 1. 要做负载均衡,

/// <summary> /// EXCEL批量导入 /// </summary> /// <param name="filePath">文件路径</param> /// <param name="shop">店铺</param> /// <returns></returns> public string BatchUploadProduct(string filePa