编写构建脚本执行，发现脚本执行出错，不会中断构建过程，导致最后展现的构建结果是错误的。
最近在做.net项目中遇到无法捕获到错误的问题，即使在全局的错误捕获中，也依然没有捕获到，直接造成系统奔溃，究其原因是用了async void 的方法，async void是要避免使用的，详情可以看MSDN...public void DoFoo() { try { Foo(); } catch (Exception ex) { // 这里永远不会被捕获到...} } 根据MSDN文章以下代码才是最佳做法： // 最重要的是需要捕获错误的方法，要避免async void，改成 async Task public async Task Foo() {...void DoFoo() { try { await Foo(); } catch (Exception ex) { // 这里可捕获到错误...void DoFoo() { try { Foo().Wait(); } catch (Exception ex) { // 这里可捕获到错误
，两个原因 1、kafka自带的zk是单机的，修改配置也能改成集群，但是有风险，搞不好把kafka改坏了 2、讲道理，虽然kafka依赖zk，但是这毕竟是两个组件，独立出来当然更好，我们应该降低耦合度...1、进入/opt目录，创建kafka文件夹 mkdir /opt/kafka cd /opt/kafka 2、进去下载kafka安装包 wget https://archive.apache.org/...kafka 进入kafka的config目录 cd /opt/kafka/kafka_2.11-1.0.0/config/ 里面有个 server.properties 文件 把这个文件重命名并且复制两份...zookeeper三个myid文件的值，server1.properties写1，2写2，3写3 listeners：监听端口，把下面的 ip 换成你服务器的私有地址（如果填127.0.0.1或localhost可能无法从外面访问...kafka服务 cd /opt/kafka/kafka_2.11-1.0.0 .
1.问题描述 使用kafka命令删除某个topic之后，查看集群的topic列表时，被删除的tpoic依然存在 # /data/kafka/bin/kafka-topics.sh --delete...删除命令是执行成功的，但是topic依然存在 # /data/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper zk_ip | grep system system...2.解决方法 既然在kafka中无法删除topic，我们直接去zookeeper中删除topic 1）进入zookeeper控制台 # ....deletall命令删除topic [zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] deleteall /brokers/topics/system 3）topic已经被删除 # /data/kafka.../bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper zk_ip | grep system 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
问题描述 曾经碰到一种奇怪的Crash场景：Windows程序Crash，每次用windbg attach或者ntsd/cdb产生dump，总是不能捕获到程序出错时候的栈，而且crash的时候只能看到少数甚至只剩一个线程的信息...大家平时碰到的Crash，大多数都是非法资源的访问，实际上还有一种可能存在的场景，就是进程被Kill/Terminate掉，此时捕获的Dump信息不一定是程序出错时候的栈。
kafka作为消息中间件应用在离线和实时的使用场景中,而kafka的数据上游和下游一直没有一个无缝衔接的pipeline来实现统一,比如会选择flume或者logstash采集数据到kafka,然后kafka...又通过其他方式pull或者push数据到目标存储.而kafka connect旨在围绕kafka构建一个可伸缩的，可靠的数据流通道，通过kafka connect可以快速实现大量数据进出kafka从而和其他源数据源或者目标数据源进行交互构造一个低延迟的数据...debezium是一个开源的分布式CDC（变更数据捕获）系统，支持对接各种数据源，将上游已持久化的数据变更捕获后写入消息队列，其特性查看官网How it works，类似的CDC系统还有Canal。...debezium使用 部署kafka confluent 如何部署kafka confluent这里不再描述，可以参考我的Kafka Confluent安装部署这篇文章。...关键词 confluent, kafka, kafka connect, debezium, schemas-registry
结合文章 揭开Spark Streaming神秘面纱④ - job 的提交与执行我们画出了如下 job 调度执行流程图：
前段时间写了MySql实时数据变更事件捕获kafka confluent之debezium,使用的是confluent整套的，接下来这篇将会介绍完整实战。...本文将会实现一套完整的Debezium结合Kafka Connect实时捕获MySQL变更事件写入Elasticsearch并实现查询的流程....* 启动kafka [Quickstart](https://kafka.apache.org/quickstart) 在安装目录下执行`bin/kafka-server-start.sh config.../server.properties` * 启动kafka connect [Running Kafka Connect ](https://kafka.apache.org/documentation...kafka的topic中.
max_attachment_size 这个参数的默认值是 50MB 讲道理，我们没有修改默认值应该不会触发文件上传这里的校验错误，出问题的应该是在后续的逻辑里，也就是文件上传完以后，继续处理的部分发送数据到 kafka...艰难的找到了 relay 打印的日志 可以看到 rust 打印提示发送到 kafka 的消息过大，对应的代码如下。...里可以过滤包体里的内容，因为我发现 Minidump 文件的文件头有一个魔数 "MDMP" 于是就可以过滤了，在 wireshark 中输入 frame contains "MDMP"，就可以找到对应的kafka...这里有非常多的包，如何快速定位到 kafka 可能发生错误的包呢，wireshark 足够智能可以分析 Kakfa 的包，这里有一个骚操作，kafka 的头部里都有两字节表示的 error 字段，如果无异常...tcp.stream eq 2 and kafka.error != 0 这下就可以真的确认，我们的那个 MiniDump 的包，确实在发送到 kafka 的时候发生了错误。
前言：最近在做kafka、mq、redis、fink、kudu等在中间件性能压测，压测kafka的时候遇到了一个问题，我用jmeter往kafka发消息没有时间戳，同样的数据我用python...一、jmeter怎么往kafka发送数据 jmeter往kafka发送数据我之前有写过博客，大家可以参考下，遇到我前言说的问题就可以参考本篇文章 二、jmeter生成错误key解决方案 我们用了kafka...插件后jmeter中引入界面展示如下： {PARAMETER_KAFKA_KEY}我们可以改为其他参数，这个是没有问题的，但是我项目kafka不需要key这个参数，当时我想填空值的，没想到填了空值后一运行...jmeter后{PARAMETER_KAFKA_KEY}就自动填充进去了，导致发送到kafka的数据就多了一个错误的key 这个时候我们就需要找到kafka插件的jar包源码，修改一下源码重新生成jar...包 只要把第156行的defaultParameters.addArgument(PARAMETER_KAFKA_KEY, " 三、jmeter生成kafka数据没有时间戳 上面的问题解决了，但是又发现一个新的问题
，无法消费到数据。...listeners和advertised.listeners的大概意思就是，listeners是Kafka服务器用于监听客户端连接的地址，包括外部客户端和其他Kafka服务器之间的连接，用于客户端与kafka...kafka容器，所以这样修改之后，只要在这个云服务器上就可以直接用这个镜像，构建外网可访问的kafka容器。...docker cp server.properties kafka:/etc/kafka/docker/替换完成，然后重启Kafka容器即可。...结语这就是我云服务器部署kafka时，遇到外网无法访问的问题复现和解决思路。整篇文章表达的技术性不高，主要是对docker的一些基础命令的使用。
--topic connect-mysql-increment-stu --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092 这种模式的缺点是无法捕获行上更新操作...（例如，UPDATE、DELETE）的变更，因为无法增大该行的 id。...Topic 中的记录如下图所示： 这种模式可以捕获行上 UPDATE 变更，同样也不能捕获 DELETE 变更： 只有更新的行导入了 kafka： 这种模式的缺点是可能造成数据的丢失。...总结 incrementing 模式的缺点是无法捕获行上更新操作（例如，UPDATE、DELETE）、timestamp 模式存在丢数据的风险。...如果无法更新 Schema，则不能使用本文中的模式。 因为需要不断地运行查询，因此会对数据库产生一些负载。
这个异常通常表示消费者尝试将当前消费的位移提交到 Kafka 时出现了问题。 代表的问题： 位移提交失败： CommitFailedException 通常表示消费者无法成功提交当前消费的位移。...在发生异常时，消费者可能无法将位移信息成功写入 Kafka，导致位移未被更新。...： 如果 Kafka 集群不可用，消费者可能无法将位移信息提交到集群中，从而触发 CommitFailedException。...网络问题： 在存在网络问题的情况下，消费者无法与 Kafka 集群正常通信，导致位移提交失败。 权限问题： 如果消费者没有足够的权限将位移信息提交到特定的主题或分区，提交操作可能会失败。...提交频率过高： 在某些情况下，如果消费者在短时间内频繁地尝试提交位移，而 Kafka 集群或网络无法及时处理这些提交请求，也可能导致提交失败。
当你尝试连接到 Kafka 集群时，它表示无法找到可用的 broker 节点。错误原因无效的连接配置：检查你的连接配置是否正确，包括 Kafka 服务器地址和端口号。...确保你的代码与实际的 Kafka 集群配置相匹配。网络连接问题：确认你的应用程序能够访问 Kafka 集群。如果存在防火墙或网络配置限制，可能会导致无法连接到 Kafka broker。...检查网络连接是否正常，并确保防火墙允许与 Kafka 集群进行通信。Kafka broker 宕机：如果 Kafka cluster 中的所有 broker 都宕机，你将无法连接到集群。...如果在连接到Kafka集群时发生"NoBrokersAvailableError"错误，except块会捕获这个错误，并打印出相应的错误信息。...但无论在何种情况下，通过捕获和处理"NoBrokersAvailableError"错误，我们可以确保应用程序能够在正确连接到Kafka集群时正常运行，并在连接错误发生时进行适当的处理。
Sqoop, Kafka JDBC Source Canal, Maxwell, Debezium 执行模式 Batch Streaming 捕获所有数据的变化 ❌ ✅ 低延迟，不增加数据库负载 ❌...✅ 不侵入业务（LastUpdated字段） ❌ ✅ 捕获删除事件和旧记录的状态 ❌ ✅ 捕获旧记录的状态 ❌ ✅ 经过以上对比，我们可以发现基于日志 CDC 有以下这几种优势： 能够捕获所有数据的变化...，捕获完整的变更记录。...，在查询 CDC 中，周期的查询无法感知中间数据是否删除 ?...Q & A 1、GROUP BY 结果如何写到 Kafka ？ 因为 group by 的结果是一个更新的结果，目前无法写入 append only 的消息队列中里面去。
本文将作为一一进行介绍 CDC概念 CDC的全称是Change Data Capture，在广义的概念上，只要是能够捕获数据变更的技术，都可以成为是CDC。...目前通常描述的CDC技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术，CDC的应用非常广泛。...依赖表中的更新时间字段，每次执行查询去捕获表中的最新数据 无法捕获的是删除事件，从而无法保证数据一致性问题 无法保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟 基于日志的CDC 实时消费日志，流处理。...+计算程序+存储系统 采用Debezium订阅MySql的Binlog传输到Kafka，后端是由计算程序从kafka里面进行消费，最后将数据写入到其他存储。...通常说CDC技术是一种 用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC技术应用场景非常广泛。
[image.png] 不难看出，因为协议不兼容，0.10.1.0客户端无法获取topic_metadata字段，所以直接退出，服务端没有相关数组越界的报错。...和任务开发同学确认逻辑后发现，他在整段代码做了一层异常捕获，且没有在异常捕获里对SchemaException做处理。按照相关逻辑处理后，成功复现问题。...[image.png] 笔者注:如何正确处理Java中的异常一直是Java开发中的难点，当出现SchemaException时，客户端已经是无法和服务端正常通信，此时直接退出是比较合理的处理方法。...幸运的是高版本的kafka已经完全移除这部分的实现。 三、总结 kafka0.10.1.0是一个过渡版本，用户并不是很多，所以相关报错日志在网络上几乎检索不到。...kafka0.9.0.1这个古老的版本bug实在是太多了，今年会裁撤所有该版本的集群。 kafka协议的设计算是比较不错，将复杂的内容梳理得很清晰，值得学习。
本文将作为一一进行介绍CDC概念CDC的全称是Change Data Capture，在广义的概念上，只要是能够捕获数据变更的技术，都可以成为是CDC。...目前通常描述的CDC技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术，CDC的应用非常广泛。...依赖表中的更新时间字段，每次执行查询去捕获表中的最新数据无法捕获的是删除事件，从而无法保证数据一致性问题无法保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟基于日志的CDC实时消费日志，流处理。...Flink提供了changelog-json format，可以使changelog数据写入到离线数据仓库(Hive)；对于消息队列Kafka，Flink支持通过changelog的upset-kafka...connector直接写入到kafka的compacted topic。
Apache Kafka 在大型组织中广泛用于存储和交换数据，但它有一个大问题：你无法轻松查询这些数据。必须始终将数据复制到常规数据库才能对其进行查询。...Kafka 非常适合构建流式提取、转换和加载 (ETL)，它可以实时捕获、转换和将数据加载到另一个地方，这与在计划的基础上（每 X 分钟）定义的传统批处理相反。...一切都很好，但 Kafka 有一个很大的缺点：它无法使数据可访问。 Kafka 对于查询来说不是很好 Apache Kafka 通常是组织中所有数据在移入其他应用程序之前创建的地方。...然后所有应用程序通过 Kafka 进行通信并生成数据。但不知何故，这些数据对于包括数据科学家、分析师和产品所有者在内的非开发人员来说几乎无法访问。...这些团队还使用 Debezium 等变更数据捕获 (CDC) 工具将数据移出 Kafka，这会稀释数据所有权、安全性和责任。 但 Apache Kafka 不是数据库……是吗？
，Debezium）：将记录发送到 Kafka Sink Connector：将 Kafka Topic 中的记录发送到其他系统 下图展示了基于 Debezium 的变更数据捕获 Pipeline 架构...： 如上图所示，部署了 MySQL 和 PostgresSQL 的 Debezium Connector 以捕获这两种类型数据库的变更。...下图展示了基于 Debezium Server 的变更数据捕获 Pipeline 架构： Debezium Server 配置使用 Debezium Source Connector 来捕获源数据库中的变更...每个 Connector 都通过使用该数据库的变更数据捕获 (CDC) 功能从不同的数据库中获取变更。...可以捕获删除操作。 可以捕获旧记录状态以及其他元数据，例如，事务 ID，具体取决于数据库的功能和配置。
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