工具类 负责对象字节数组的相互转换,传输数据用 package com.yq.utils; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectInputStream; import java.io.ObjectOutputStream; public class BeanUtil { /** * @D

关于librdkafka库的介绍,可以参考kafka的c/c++高性能客户端librdkafka简介,本文使用librdkafka库来进行kafka的简单的生产.消费 一.producer librdkafka进行kafka生产操作的大致步骤如下: 1.创建kafka配置 rd_kafka_conf_t *rd_kafka_conf_new (void) 2.配置kafka各项参数 rd_kafka_conf_res_t rd_kafka_conf_set (rd_kafka_conf_t *c

首先说明一点,像Confluent.Kafka这种开源的组件,三天两头的更新.在搜索引擎搜索到的结果往往用不了,浪费时间.建议以后遇到类似的情况直接看官网给的Demo. 因为搜索引擎搜到的文章,作者基本上都没有说明用的是哪个版本的dll.所以你nuget安装了后,不一定能使用. 截止目前,我用的Confluent.Kafka是最新版本:1.2.1. GitHub上源码地址:https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-dotnet,上面附有生产和

使用spring+springMVC+mybatis+kafka做了两个web项目,一个是生产者,一个是消费者. 通过JMeter测试工具模拟100个用户并发访问生产者项目,发送json数据给生产者的接口,生产者将json数据发送到kafka集群, 消费者监听到kafka集群中的消息就开始消费,并将json解析成对象存到MySQL数据库. 下面是使用JMeter测试工具模拟100个并发的线程设置截图: 请求所发送的数据: 下面是100个用户10000个请求的聚合报告: 下面是生产者截图生产完10

前言 在上一篇中讲述如何搭建kafka集群,本篇则讲述如何简单的使用 kafka .不过在使用kafka的时候,还是应该简单的了解下kafka. Kafka的介绍 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. Kafka 有如下特性: 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. 支持Kafka Serv

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

在测试过程中有用到kafka,由于开发说我往kafka里面生产了消息,通知了对方要消费....看到这块一头雾水 kafka主要2个功能生产和消费 ##查询topic列表 ./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:21810 ###模拟生产数据./kafka-console-producer.sh --broker-list 10.12.70.18:9092,10.12.70.19:9092,10.12.70.20:9092 --topic pa

目录 一. 通过rmi实现远程服务的生产与消费 远程服务提供者实现. 创建rmi-provider项目(Maven) 远程服务消费者实现 创建rmi-consumer项目 二. 通过WebService实现远程服务的生产与消费 远程服务提供者实现. 查看远程服务文档wdsl 远程服务消费者实现. 三. 通过HttpClient实现远程服务的生产与消费 远程服务提供者实现 远程服务消费者实现 四. 通过spring提供的RestTemplate实现远程服务的生产与消费 远程服务消费者实现. 本文将

Kafka 是一个高度可扩展的分布式消息系统,在实时事件流和流式处理为中心的架构越来越风靡的今天,它扮演了这个架构中核心存储的角色.从某种角度说,Kafka 可以看成实时版的 Hadoop 系统.Hadoop 可以存储和定期处理大量的数据文件,而 Kafka 可以存储和持续处理大型的数据流. Hadoop 和文件系统提供文件流的读取位点( offset ),并支持通过 seek 方法将文件流移动到特定位置:Kafka 对应的提供了主题下每个分区的消费位点( offset ),并允许消费者设置分区

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

       系列1 曾经说过:每个线程都有自己的资源,但代码区是共享的,即每个线程都可以执行相同的函数.        这可能带来的问题就是多个线程同时执行一个函数,并修改同一变量值,这将导致数据的混乱,产生不可预料的结果.看下面的示例: private void btnThread_Click(object sender, EventArgs e) { Thread t1 = new Thread(ChangeTextBox); t1.Start(); Thread t2 = new Thr

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

一.启动RocketMQ [root@master ~]# cat /etc/hosts # Do not remove the following line, or various programs # that require network functionality will fail. 127.0.0.1               localhost.localdomain localhost ::1             localhost6.localdomain6 local

/** * 2019年8月8日17:42:23 * 目的:Java多线程实现生产与消费 * @author 张涛 * * 多态: * 一个父类的引用既可以指向父类对象 * 也可以指向子类对象 * 它会根据当前时刻指向的不同 * 自动调用该对象里面的属性和方法 * * this: * this在构造方法中表示正在构造的对象 * this在一般方法中表示正在调用的对象 */ //构建栈(杯子)类 class synstack { //数组相当于货架,每次只能放入6个 char[] data = ne

Hi,大家好,我是Mic 一个工作5年的粉丝找到我. 他说: "Mic老师,你要是能回答出这个问题,我就佩服你" 我当场就懵了,现在打赌都这么随意了吗? 我问他问题是什么,他说"Kafka如何避免重复消费的问题!" 下面看看普通人和高手的回答! 普通人: Kafka怎么避免重复消费就是我们可以通过 我们可以在那个消息消费的这一端就是我们可以用类似于分布式锁的这样一个设计吧. 我消费一个消息的时候我可以直接用比如说redis里面的setNx这样一个指令,然后去把那个消

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.

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>

docker 搭建kafka环境 version: '2' services: zk1: image: confluentinc/cp-zookeeper:latest hostname: zk1 container_name: zk1 restart: always ports: - "12181:2181" environment: ZOOKEEPER_SERVER_ID: 1 ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181 ZOOKEEPER_TICK_TIME: 200

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

参考网址: https://blog.csdn.net/lansetiankong12/article/details/54946641 1.新建Maven项目-KafkaMaven ->点击next按钮 ->点击next按钮 ->点击finish按钮,项目新建成功 2.生产者配置文件:kafka-producer.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns=&qu

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 kafka_2.11-0.11.0.0 zookeeper-3.4.6 生产者: package com.qyg.test; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kaf