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

Apache Kafka是大量使用磁盘和页缓存(page cache)的,特别是对page cache的应用被视为是Kafka实现高吞吐量的重要因素之一.实际场景中用户调整page cache的手段并不太多,更多的还是通过管理好broker端的IO来间接影响page cache从而实现高吞吐量.我们今天就来讨论一下broker端的各种IO操作. 开始之前,还是简单介绍一下page cache:page cache是内核使用的最主要的磁盘缓存(disk cache)之一——实际上Linux中还有其

这部分内容对了解系统和提高软件性能都有很大的帮助,kafka官网上也给出了比较详细的配置详单,但是我们还是直接从代码来看broker到底有哪些配置需要我们去了解的,配置都有英文注释,所以每一部分是干什么的就不翻译了,都能看懂: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

本文来自于腾讯优测公众号(wxutest),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/8BiKIt3frq9Yv9KV5FXlGw 1.3新问题的进一步挖掘 在上一节里,我们介绍了内存测试的基本流程,讲述了如何发现并处理简单的内存问题.对于Dalvik Heap部分总结出了一些常见的问题模式,以及如何使用工具识别和处理这些常见的内存问题. 当简单问题不再是问题的时候,我们就会开始遇上一些奇怪问题了,类似于下面这些: "我们这个版本引入了一个挺简单的库

转载请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/5621303.html 最近发现kafka一台服务器producer客户端写入时一直报错,查看该broker服务日志发现日志一直输出下面的内容,看上去应该是broker尝试在zk上注册节点但是产生了session冲突之类的问题. [2016-06-27 17:05:56,608] INFO I wrote this conflicted ephemeral node [{"jmx_port&quo

jvm内存增长问题排查 排查个jvm 内存占用持续增加的问题,纪录一下,引以为戒. 运维发现应用jvm内存占用在发布后回落,然后持续增高,,dump后分析一下: 占内存的大部分是这种名字相似的bean,哪里会产生这么多相同类产生的bean呢? 应用使用了动态语言groovy,请求走逻辑时,动态拿到脚本执行. 其中核心代码就是groovy脚本转成spring ioc 管理的bean,需要注入依赖其他bean: public <T> T getScriptedObject(String scrip

jvm内存增长问题排查 排查个jvm 内存占用持续增加的问题,纪录一下,引以为戒. 运维发现应用jvm内存占用在发布后回落,然后持续增高,,dump后分析一下: 占内存的大部分是这种名字相似的bean,哪里会产生这么多相同类产生的bean呢? 应用使用了动态语言groovy,请求走逻辑时,动态拿到脚本执行. 其中核心代码就是groovy脚本转成spring ioc 管理的bean,需要注入依赖其他bean: public <T> T getScriptedObject(String scrip

Kafka 单节点多Kafka Broker集群 接前一篇文章,今天搭建一下单节点多Kafka Broker集群环境. 配置与启动服务 由于是在一个节点上启动多个 Kafka Broker实例,所以我们需要使用不同的端口来实现. $ cp config/server.properties config/server-1.properties $ cp config/server.properties config/server-2.properties 修改 config/server-1.pr

下载与安装 从 http://www.apache.org/dist/kafka/ 下载最新版本的 kafka,这里使用的是 kafka_2.12-0.10.2.1.tgz $ tar zxvf kafka_2.12-0.10.2.1.tgz $ cd kafka_2.12-0.10.2.1 运行 启动 zookeeper 服务 $ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 启动 kafka Broker 服务 $ bin

valgrind是linux下对C++和C程序进行内存泄露检测的工具,除了内存检测,valgrind还提供了很多其他的功能,这里主要介绍下valgrind的内存检测的功能. 首先是文件的下载,valgrind的官方网址是http://valgrind.org/,最新版本的valgrind是3.9,下载地址如下:http://valgrind.org/downloads/.下载好的文件是tar.bz2格式的文件——valgrind-3.9.0.tar.bz2,linux下可以使用tar命令对压缩包

首先看一下 KafkaServer 这个类的声明: Represents the lifecycle of a single Kafka broker. Handles all functionality required to start up and shutdown a single Kafka node. 代表了单个 broker 的生命周期,处理所有功能性的请求,以及startup 和shutdown 一个broker node. 在这个类的startup中,有一个线程池被实例化了:

一.问题描述:Kafka生产集群中有一台机器cdh-003由于物理故障原因挂掉了,并且系统起不来了,使得线上的spark Streaming实时任务不能正常消费,重启实时任务都不行.查看kafka topic状态,发现broker Leader出现-1的情况,如下图 二.问题分析Kafka Broker Leader 为-1,表示有partition在选举Leader的时候失败了,因此引起了消费该Topic的实时任务都出现了异常,经过排除发现挂掉的cdh-003机器正好是broker id为25

1.目标 在这个Apache Kafka教程中,我们将学习Kafka Broker.Kafka Broker管理主题中的消息存储.如果Apache Kafka有多个代理,那就是我们所说的Kafka集群.此外,在本Kafka Broker教程中,我们将学习如何启动Kafka Broker和Kafka命令行选项.那么,让我们开始Apache Kafka Broker. Kafka Broker | 命令行选项和过程 2.什么是Kafa经纪人? Kafka代理也称为Kafka服务器和Kafka节点.这

首先必须要了解vector是一种特殊的数组,因此其内存必然是连续的 其次它的连续是建立在不断地对内存的预分配上的,即不断地销毁当前,重新建立内存,效率有点低.所以存在几个函数capacity, size 一.前言 首先说明,vector可以理解为动态数组,既然是数组,那么它在内存中就应该是一块连续的内存,但vector是如何支持动态增长的呢?关于这个问题,网上有很对说法,但其中有些说法是错误的,最近看到有一篇博友的解释就非常正确vector空间动态增长,这里就针对的他的解释进行进一步的阐述,并进

Log的读写.删除流程---日志管理器(log manager)负责创建日志.获取日志.清理日志.所有的日志读写操作都交给具体的日志实例来完成. KafkaServer启动的时候,初始化三个类: LogManager SocketServer the request handlers - KafkaRequestHandlers 按照顺序组件有: KafkaScheduler LogManager SocketServer ReplicaManager KafkaController Group

Kafka发行包里自带的配置样本可以用来安装单机服务,但并不能满足大多数安装场景的要求.kafka有很多配置选项,Kafka有很多配置选项,涉及安装和调优的方方面面.不过大多数调优选项可以使用默认配置,除非你对调优有特别的要求. 常规配置和主题配置(服务端的配置文件) kafka安装包里自带的config目录下有一个名字叫做server.properties的配置文件,这里面的配置项对应的就是标题里说的常规配置和主题配置了.在我的试验环境下,这个文件的绝对路径是:/usr/local/kafka

在server.properties文件中配置: 1.broker.id kafka集群是由多个节点组成的,每个节点称为一个broker,中文翻译是代理.每个broker都有一个不同的brokerId,由broker.id指定,是一个不小于0的整数,各brokerId必须不同,但不必连续.如果我们想扩展kafka集群,只需引入新节点,分配一个不同的broker.id即可. 启动kafka集群时,每一个broker都会实例化并启动一个kafkaController,并将该broker的broker

一.整体架构 1.1 核心逻辑 1个Acceptor线程+N个Processor线程(network.threads)+M个Request Handle线程(io threads) 多线程多Reactor模型,Acceptor独占一个selector,每个Processor有自己的selector 每个Processor都有一个名为newConnections的ConcurrentLinkedQueue[SocketChannel](),Acceptor会round-robin轮询Process

从来没写过Blog,想想也是,工作十多年了,搞过N多的架构.技术,不与大家分享实在是可惜了.另外,从传统地ERP行业转到互联网,也遇到了很所前所未有的问题,原来知道有一些坑,但是不知道坑太多太深.借着填坑的机会,把过程Log下来. 言归正传,先说说背景吧.Teld的业务平台中存在大量的物联网终端传感数据和车辆运行数据,这些数据中蕴含着大量的财富.So,要存储.Teld的充电终端还是很NB的,现在已经有2W+,而且每隔30S上报一次数据,当然单条数据量不会很大.这才是开始,按照国家规划,到2020

这篇博客是基于Spark Streaming整合Kafka-0.8.2.1官方文档. 本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据.Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法,一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式,另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式.这两种方式的代码编写,性能表现都不相同.本文后续部分对这两种方式逐一进行分析. 一.基于Receiver的模式 这种模

用于Kafka 0.10的结构化流集成从Kafka读取数据并将数据写入到Kafka. 1. Linking 对于使用SBT/Maven项目定义的Scala/Java应用程序,用以下工件artifact连接你的应用程序: 对于Python应用程序,你需要在部署应用程序时添加上面的库及其依赖关系.查看Deploying子节点. 2. Reading Data from Kafka 从Kafka读取数据 2.1 Creating a Kafka Source for Streaming Queries