title: 自定义log4j2发送日志到Kafka tags: log4j2,kafka 为了给公司的大数据平台提供各项目组的日志,而又使各项目组在改动上无感知.做了一番调研后才发现log4j2默认有支持将日志发送到kafka的功能,惊喜之下赶紧看了下log4j对其的实现源码!发现默认的实现是同步阻塞的,如果kafka服务一旦挂掉会阻塞正常服务的日志打印,为此本人在参考源码的基础上做了一些修改. log4j日志工作流程 log4j2对于log4j在性能上有着显著的提升,这点官方上已经有了明确的

开发测试时给 Kafka 发消息的 UI 发送器――Mikasa 说来话长,自从入了花瓣,整个人就掉进连环坑了. 后端元数据采集是用 Storm 来走拓扑流程的,又因为 @Zola 不是很喜欢 Java,所以退而求其次选择了 Clojure,所以正在苦逼地学习 Clojure 和 Storm 中. 目前来说外面的 Storm 拓扑的 Spout 是从 Kafka 中流入数据的.但是我们要给 Kafka 发送测试数据的时候,就需要跑到 Kafka 的测试服务器打开它的一个发送脚本进去发送,非常蛋疼

通过kafka客户端发送数据,由KafkaSpout进行接收消息,传输到ConsumerBolt进行实时数据处理. maven依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka-clients --> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>ka

2015-01-05 大数据平台 Hadoop大数据平台 基本概念 kafka的工作方式和其他MQ基本相同,只是在一些名词命名上有些不同.为了更好的讨论,这里对这些名词做简单解释.通过这些解释应该可以大致了解kafka MQ的工作方式. Producer (P):就是网kafka发消息的客户端 Consumer (C):从kafka取消息的客户端 Topic (T):可以理解为一个队列 Consumer Group (CG):这是kafka用来实现一个topic消息的广播(发给所有的consum

之前使用 Kafka 的客户端消费者比较多一点,而且也是无脑订阅使用也没有深入了解过具体的参数.总的来说使用不够细节. 这次公司项目活动期间暴露非常多的问题,于是有了这篇文章. 首先我们来拆解一下 Kafka KafkaProducer 类给我们暴露的参数,我会依次介绍一下这些参数的功能以及效果,其中也包括比较重要的自定义 paritiition 的参数. 1. bootstrap_servers bootstrap_servers: 'host[:port]' string (or list

Kafka——分布式消息系统 架构 Apache Kafka是2010年12月份开源的项目,采用scala语言编写,使用了多种效率优化机制,整体架构比较新颖(push/pull),更适合异构集群. 设计目标: (1) 数据在磁盘上的存取代价为O(1)(2) 高吞吐率,在普通的服务器上每秒也能处理几十万条消息(3) 分布式架构,能够对消息分区(4) 支持将数据并行的加载到hadoop Kafka实际上是一个消息发布订阅系统.producer向某个topic发布消息,而consumer订阅某个top

转载自 huxihx,原文链接 Kafka无消息丢失配置 目录 一.Producer端二.Consumer端 Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会,但有些情况下的确有可能会发生.下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证数据的持久性(当然是trade-off,牺牲了吞吐量).笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论,有兴趣的同学可以看下后面的分析. block.on.buffer.full = true acks = all retries = MAX

Kafka 是LinkedIn 开发的一个高性能.分布式的消息系统. 用途:广泛用于日志收集.流式数据处理.在线和离线消息分发等场景. 1. Kafka 将消息流按Topic 组织,保存消息的服务器称为Broker,消费者可以订阅一个或者多个Topic.为了均衡负载,一个Topic 的消息又可以划分到多个分区(Partition),分区越多,Kafka并行能力和吞吐量越高. Kafka 集群需要zookeeper 支持来实现集群,最新的kafka 发行包中已经包含了zookeeper,部署的时候

kafka的吞吐量很大,在保证带宽的情况下,网上的一些测试表明3台broker,没有replication,6个partition的情况下,一般的写入速度可以达到300MB/s.参考:kakfa测试 kafka生产消息的速度和什么相关又和什么不相关呢? 相关项: 1,producer线程数:这个不言而喻,多个生产者肯定比一个生产者要快得多. 2,同步发送还是异步发送:一般异步发送要快,速度可以提倍.batch的大小也可能绝对速度的大小,毕竟减少了磁盘的IO.当然,如果kafka的生产场景中生产消

来自:http://blog.163.com/chengwei_1104/blog/static/53645274201382315625329/ ActiveMQ 是Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线.ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现,尽管JMS规范出台已经是很久的事情了,但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位. 下面详细的解释常用类的作用 ConnectionFactory 接口(连接工厂) 用

Kafka 分布式消息队列 类似产品有JBoss.MQ 一.由Linkedln 开源,使用scala开发,有如下几个特点: (1)高吞吐 (2)分布式 (3)支持多语言客户端 (C++.Java) 二.组成: 客户端是 producer 和 consumer,提供一些API,服务器端是Broker,客户端提供可以向Broker内发布消息.消费消息,服务器端提供消息的存储等功能 Kafka 特点是支持分区.分布式.可拓展性强 三.Kafka 的消息分几个层次 (1)Topic 一类主题 (2)Pa

Commit Log Kafka储存消息的文件被它叫做log,按照Kafka文档的说法是: Each partition is an ordered, immutable sequence of messages that is continually appended to—a commit log 这反应出来的Kafka的行为是:消息被不断地append到文件末尾,而且消息是不可变的. 这种行为源于Kafka想要实现的功能:高吞吐量,多副本,消息持久化.这种简单的log形式的文件结构能够更好

KAFKA分布式消息系统  转自:http://blog.chinaunix.net/uid-20196318-id-2420884.html Kafka[1]是linkedin用于日志处理的分布式消息队列,linkedin的日志数据容量大,但对可靠性要求不高,其日志数据主要包括用户行为(登录.浏览.点击.分享.喜欢)以及系统运行日志(CPU.内存.磁盘.网络.系统及进程状态). 当前很多的消息队列服务提供可靠交付保证,并默认是即时消费(不适合离线).高可靠交付对linkedin的日志不是必须的

转载自http://blog.chinaunix.net/uid-20196318-id-2420884.html Kafka[1]是linkedin用于日志处理的分布式消息队列,linkedin的日志数据容量大,但对可靠性要求不高,其日志数据主要包括用户行为(登录.浏览.点击.分享.喜欢)以及系统运行日志(CPU.内存.磁盘.网络.系统及进程状态). 当前很多的消息队列服务提供可靠交付保证,并默认是即时消费(不适合离线).高可靠交付对linkedin的日志不是必须的,故可通过降低可靠性来提高性

大家都知道 Kafka 是一个非常牛逼的消息队列框架,阿里的 RocketMQ 也是在 Kafka 的基础上进行改进的.对于初学者来说,一开始面对这么一个庞然大物会不知道怎么入手.那么这篇文章就带你先了解一下 Kafka 的技术架构,让你从全局的视野认识 Kafka.了解了 Kafka 的整体架构和消息流程之后,脑海里就会有一个大致的结构,这时候再去学习每个部分就容易得多了. 我们先来看一下 Kafka 的整体架构图: Kafka 的架构图可以分为四个部分: Producer Cluster:生

原文地址:https://www.cnblogs.com/chanshuyi/p/quick_start_of_kafka.html 大家都知道 Kafka 是一个非常牛逼的消息队列框架,阿里的 RocketMQ 也是在 Kafka 的基础上进行改进的.对于初学者来说,一开始面对这么一个庞然大物会不知道怎么入手.那么这篇文章就带你先了解一下 Kafka 的技术架构,让你从全局的视野认识 Kafka.了解了 Kafka 的整体架构和消息流程之后,脑海里就会有一个大致的结构,这时候再去学习每个部分就

前文已经讲了log4j2的AsyncAppender的实现[log4j2异步日志解读(一)AsyncAppender],今天我们看看AsyncLogger的实现. 看了这个图,应该很清楚AsyncLogger调用Disruptor,然后直接返回.至于高性能队列 这里已经展开讲了是如何实现的. AsyncLogger的调用流程 我们来看看AsyncLogger的调用流程,log.info()首先会调用抽象类AbstractLogger,然后调用了Logger的logMessage. //Logge

log4j.logback.log4j2 历史和关系,我们就在这里不展开讲了.直接上干货,log4j2突出于其他日志的优势,异步日志实现. 看一个东西,首先看官网文档 ,因为前面文章已经讲解了disruptor源码,本文主要展开说说异步日志AsyncAppender和AsyncLogger(基于disruptor实现). AsyncLogger笔者下文展开讲. 一.AsyncAppender 我们先来看看AsyncApperder核心,就是logger将数据通过append方法放入到阻塞队列中,

前面两篇文章简单介绍了ActorSystem.actor以及dispatcher和mailbox的创建,下面我们就来看一下actor发消息的内部机制. val system = ActorSystem("firstActorSystem",ConfigFactory.load()) val helloActor = system.actorOf(Props(new HelloActor),"HelloActor") helloActor ! "Hello&

阿里Canal项目请先了解:canal 考虑可能binlog大批量变更,如果直接通过Canal订阅binlog变动,会造成CanalClient会瞬间爆掉.为了解决这个问题,我们可以引入kafka做一层封装,可以解决这个问题. 公司实现一套框架,拿来分享大家.感谢原作者. 1. 服务端-封装Canal订阅binlog消息并推送到kafka binlogService server 启动端: import java.util.concurrent.Executors import com.toda

Kafka[1]是linkedin用于日志处理的分布式消息队列,linkedin的日志数据容量大,但对可靠性要求不高,其日志数据主要包括用户行为(登录.浏览.点击.分享.喜欢)以及系统运行日志(CPU.内存.磁盘.网络.系统及进程状态). 当前很多的消息队列服务提供可靠交付保证,并默认是即时消费(不适合离线).高可靠交付对linkedin的日志不是必须的,故可通过降低可靠性来提高性能,同时通过构建分布式的集群,允许消息在系统中累积,使得kafka同时支持离线和在线日志处理. 注:本文中发布者(p