参考:https://kafka.js.org/docs 确保同一个消息发送到同一个partition,一个topic,一个partition,一个consumer,内部单线程消费1.封装kafkaUtil类const { Kafka, logLevel } = require('kafkajs') //const cache = require('../conn/redis.js'); const kafka = new Kafka({ clientId: 'my-app', brokers:

前言: 我始终坚信的一点是,学习的效果80%来自总结,甚至全部都是.总结的好处就是让你能翻出你的过往,指出其中的不足,看到未来的改进方法,好的总结更能让知识产生飞跃,所以在工作之余,部署项目之际,总结一番. 架构处理: 一.背景 公司数据量庞大,万花筒一样的领导随即用上了pipeline_kafka这样的流式数据架构.其实在接手项目之前,作为一个应用开发.我是不太清楚kafka是什么鬼的,还有stream.transform.等等一系列名词,听起来很高大上,但是很懵比=-=. 领导的目标是做一个

因公司数据安全和分析的需要,故调研了一下 GlusterFS + lagstash + elasticsearch + kibana 3 + redis 整合在一起的日志管理应用: 安装,配置过程,使用情况等续 一,glusterfs分布式文件系统部署: 说明: 公司想做网站业务日志及系统日志统一收集和管理,经过对mfs, fastdfs 等分布式文件系统的调研,最后选择了 glusterfs,因为Gluster具有高扩展性.高性能.高可用性.可横向扩展的弹性特点,无元数据服务器设计使glust

检查端口占用 lsof -i:[port] netstat -anp |grep [port] 监控网络客户TCP连接数 netstat -anp | grep tcp |wc -l 获取某进程中运行中的线程数量 ls /proc/[PID]/task | wc -l 输出进程内存的状况,分析线程堆栈 pmap 统计文档容量 du -sh [目录|文件|正则] 例如:查看日志文件大小,从而判定日志是否被入侵者清理掉. du -sh /var/log/* 查看文件系统挂载点容量 df -h |gr

近日基于项目的解耦与削峰需求,决定在项目中引入消息队列.因为同时项目部分业务已经迁移到Java上,所以消息队列组件又要兼顾Java环境下的使用,选来选去对比了RabbitMQ.RocketMQ和Kafka,最后还是决定使用Kafka.Kafka原是Linkin的日志收集组件,慢慢的已经发展成为了一个具有消息队列/存储/流处理功能的的高效组件,需基于Zookeeper使用.我们项目因Dubbox已经有现成的Zookeeper可供使用,同时又有日志收集的需求,所以就选它了. 选定了组件后,Java是

日志分析平台,架构图如下: 架构解读 : (整个架构从左到右,总共分为5层) 第一层.数据采集层 最左边的是业务服务器集群,上面安装了filebeat做日志采集,同时把采集的日志分别发送给两个logstash服务. 第二层. logstash服务把接受到的日志经过格式处理,转存到本地的kafka broker+zookeeper集群中. 第三层.数据转发层 这个单独的Logstash节点会实时去kafka broker集群拉数据,转发至ES DataNode. 第四层.数据持久化存储 ES Da

一. 什么是消息队列? 消息(Message)是指在应用间传送的数据.消息可以非常简单,比如只包含文本字符串,也可以更复杂,可能包含嵌入对象. 消息队列(Message Queue)是一种应用间的通信方式,消息发送后可以立即返回,由消息系统来确保消息的可靠传递.消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取,消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的.这样发布者和使用者都不用知道对方的存在. 二. 常用的消息队列有哪些? RabbitMQ.RocketMQ.ActiveMQ.Kafka

消息队列中间件(Message Queue)相信大家不会陌生,如Kafka.RabbitMQ.RocketMQ等,已经非常成熟,在大大小小的公司和项目中也已经广泛使用. 有些项目中,如果是只使用初步的消息队列功能(比如少量客户端和简单的消息中转),对于追求“简洁美”的程序猿.攻城狮们,实在不愿意部署.维护一个消息队列中间件,那么就自己动手吧,编写几十行代码,嵌入到现有的模块,消息队列功能就能正常运转起来,是不是很有成就感呢? 下面我抛砖引玉,使用nodejs+UDP实现一个简单的消息队列.你可以

.elk解释 ELK分别是Elasticsearch.Logstash.Kibana三个开源框架缩写 Elasticsearch 开源分布式搜索引擎,提供存储.分析.搜索功能.特点:分布式.基于reasful风格.支持海量高并发的准实时搜索场景.稳定.可靠.快速.使用方便等. 接收搜集的海量结构化日志数据,并提供给kibana查询分析 Logstash 开源日志搜集.分析.过滤框架,支持多种数据输入输出方式. 用于收集日志,对日志进行过滤形成结构化数据,并转发到elasticsearch中 Ki

前言 近期在研究各种消息队列方案,为了有一个直观的使用体验,我把Kafka,RocketMQ,RabbitMQ各自部署了一遍,并使用了最基本的生产与消费消息功能.在部署过程中也遇到一些问题,特此记录.本文只适用于没有使用过消息队列,还停留在安装部署阶段的新手用户,要了解一个软件,最好的开始方法是开始使用他,这样才会有一个直观的印象.本篇文章的作用也在于此,至于需要了解更深入的架构与细节,则需要查询其他的文档资料,这也不是本文的目的.我这里使用的操作系统是Centos 6.x,硬件配置一般即可.

内容整理自官方开发文档 系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For React 完整接入详解 Sentry For Vue 完整接入详解 Sentry-CLI 使用详解 Sentry Web 性能监控 - Web Vitals Sentry Web 性能监控 - Metrics Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry

Dapr 是一个可移植的.事件驱动的运行时,它使任何开发人员能够轻松构建出弹性的.无状态和有状态的应用程序,并可运行在云平台或边缘计算中,它同时也支持多种编程语言和开发框架.Dapr 确保开发人员专注于编写业务逻辑,不必分神解决分布式系统难题,从而显著提高了生产力.Dapr 降低了构建微服务架构类现代云原生应用的门槛. 系列 本地使用 Docker Compose 与 Nestjs 快速构建基于 Dapr 的 Redis 发布/订阅分布式应用 安装 Dapr CLI MacOS & Dapr 1

OS Node.js提供了一些基本的底层操作系统的模块OS. API var os = require('os'); console.log('[arch] 操作系统CPU架构'+os.arch()); console.log('[cpus] 每个CPU/内核的信息:'+JSON.stringify(os.cpus())); console.log('[endianness] CPU 的字节序:'+os.endianness()); console.log('[freemem] 操作系统空闲内存

Path模块 NodeJs提供的Path模块,使得我们可以对文件路径进行简单的操作. API var path = require('path'); var path_str = '\\Users\\Administrator\\Desktop\\event.js'; console.log('文件名带后缀:',path.basename(path_str)); console.log('文件名不带后缀:',path.basename(path_str, '.html')); console.l

关于调试 当我们只专注于前端的时候,我们习惯性F12,这会给我们带来安全与舒心的感觉. 但是当我们使用NodeJs来开发后台的时候,我想噩梦来了. 但是也别泰国担心,NodeJs的调试是很不方便!这是肯定的. 但是还好,我们有## node-inspector ##来帮助我们解决一部分的调试问题,但是对于异步能力很强的NodeJs它还是有点力不从心. node-inspector 安装node-inspector 依旧是通过npm来全局安装node-inspector npm install -

环境:ubuntu16.04 ubuntu中安装NodeJs 通过apt-get命令安装后发现只能使用nodejs,而没有node命令 如果想避免这种情况请看下面连接的这种安装方式: 拓展见:Linux下Nodejs安装(完整详细) 如果想解决问题的话,输入下面的命令即可 sudo ln -s /usr/bin/nodejs /usr/bin/node npm intsall安装依赖报错 在package.json中添加: "private": true 拓展见:npm WARN pa

一.child_process child_process是NodeJs的重要模块.帮助我们创建多进程任务,更好的利用了计算机的多核性能. 当然也支持线程间的通信. 二.child_process的几个API 异步: child_process.exec(command[, options][, callback]) child_process.execFile(file[, args][, options][, callback]) child_process.fork(modulePath[

1. 建库连库 连接MySQL数据库需要安装支持 npm install mysql 我们需要提前安装按mysql sever端 建一个数据库mydb1 mysql> CREATE DATABASE mydb1; mysql> SHOW DATABASES; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | mydb1 | | performance_sch

我在访问时光网.网易云音乐等网站时,发现将它们页面中的一些图片URL修改一下就可以得到不同尺寸的图片,于是思考了其实现方案,我的思路是:URL Rewrite + 实时处理 + 缓存,对用户请求的URL进行重写,然后利用图片处理类库对图片进行处理,接着缓存该尺寸图片并输出到浏览器.使用PHP和Node.js实现了一遍,基本达到了需要的效果. 1.Nginx+Node.js(express)实现 URL重写 这里Nginx主要是做一个URL重写和反向代理的功能,配置如下所示: location ~

我们先实现从指定路径读取图片然后输出到页面的功能. 先准备一张图片imgs/dog.jpg. file.js里面继续添加readImg方法,在这里注意读写的时候都需要声明'binary'.(file.js 在上一篇文章nodejs进阶3-路由处理中有完整的内容) readImg:function(path,res){         fs.readFile(path,'binary',function(err,  file)  {             if  (err)  {        

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏