在上文中介绍了Producer API的使用,现在我们已经知道如何将消息通过API发送到Kafka中了,那么现在的生产者/消费者模型就还差一位扮演消费者的角色了。因此,本文将介绍Consumer API的使用,使用API从Kafka中消费消息,让应用成为一个消费者角色。
序 本文主要讲一下怎么简单使用kafka0.10 client去收发消息 maven <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>0.10.2.1</version> <exclusions> <exclusion>
上篇描述的kafka案例是个库存管理平台。是一个公共服务平台,为其它软件模块或第三方软件提供库存状态管理服务。当然,平台管理的目标必须是共享的,即库存是作为公共资源开放的。这个库存管理平台是一个Kafka消费端独立运行的软件。kafka的生产方即平台的服务对象通过kafka生产端producer从四面八方同时、集中将消息写入kafka。库存管理平台在kafka消费端不间断监控kafka里新的未读过的消息并及时读取,解析消息获取发布者对库存管理的指令,然后按指令更新库存状态。
引言| 要确保Kafka在使用过程中的稳定性,需要从kafka在业务中的使用周期进行依次保障。主要可以分为:事先预防(通过规范的使用、开发,预防问题产生)、运行时监控(保障集群稳定,出问题能及时发现)、故障时解决(有完整的应急预案)这三阶段。
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 引言| 要确保Kafka在使用过程中的稳定性,需要从kafka在业务中的使用周期进行依次保障。主要可以分为:事先预防(通过规范的使用、开发,预防问题产生)、运行时监控(保障集群稳定,出问题能及时发现)、故障时解决(有完整的应急预案)这三阶段。 事先预防 事先预防即通过规范的使用、开发,预防问题产生。主要包含集群/生产端/消费端的一些最佳实践、上线前测试以及一些针对紧急情况(如消息积压等)的临时开关功能。 Kafka调优原则: 1.确定优化目标,并且定量给出目标(Kafka
导语:本篇文章主要从元数据,controller 逻辑等方面介绍了如何解决支撑百万 partition 的问题,运营大规模集群其实还涉及到磁盘故障、冷读、数据均衡等数据方面的问题,监控和报警服务同样非常的重要。
导语:本篇文章主要从元数据,controller 逻辑等方面介绍了如何解决支撑百万 partition 的问题,运营大规模集群其实还涉及到磁盘故障、冷读、数据均衡等数据方面的问题,监控和报警服务同样非常的重要。(编辑:中间件小Q妹)
KafkaConsumer是非线程安全的,多线程需要处理好线程同步,多线程的实现方式有多种,这里介绍一种:每个线程各自实例化一个KakfaConsumer对象,这种方式的缺点是:当这些线程属于同一个消费组时,线程的数量受限于分区数,当消费者线程的数量大于分区数时,就有一部分消费线程一直处于空闲状态
刚开始了解Kafka时对其中多个名词表示懵逼,broker是啥?咋还有分区?有没有跟和我一样有很多???本文就我对Kafka的理解梳理各个角色以及功能,欢迎大家一起来沟通交流。
0.9.0相比0.8.2,引入了一个新的Consumer API,这个API不再使用high level和low level的基于zookeeper的client;不过仍然支持0.8.0的client。
一个6年工作经验的小伙伴,被问到这样一个问题,说Kafka是如何避免消息重复消费的?面试完之后,这位小伙伴来找到我,希望我能给一个思路。今天,我给大家分享一下我的思路。另外,我花了很长时间,准备了一份500页的PDF面试资料文档和一份10W字的Java总结面试题和答案,
前面博客小编向大家分享了 kafka如何保证消息不丢失?,基本是从producer和broker来分析的,producer要支持重试和acks,producer要做好副本和及时刷盘落地。
答:Kafka是一个发布 - 订阅的消息队列中间件。这个消息传递应用程序是用“scala”编码的。 kafka 支持的协议是防AMQP协议,支持集群,负载均衡和动态扩容(zk), 不支持事务;
现在基本上大数据的场景中都会有kafka的身影,那么为什么这些场景下要用kafka而不用其他传统的消息队列呢?例如rabbitmq。主要的原因是因为kafka天然的百万级TPS,以及它对接其他大数据组件的流处理功能,比如可以更好的对接Apache storm。本文只是讨论kafka作为消息队列的功能及一些用法。
答:Apache Kafka是一个发布 - 订阅开源消息代理应用程序。这个消息传递应用程序是用“scala”编码的。基本上,这个项目是由Apache软件启动的。Kafka的设计模式主要基于事务日志设计。
了解了什么是kafka( https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11226880.html)以后
##为什么使用High Level Consumer 在某些应用场景,我们希望通过多线程读取消息,而我们并不关心从Kafka消费消息的顺序,我们仅仅关心数据能被消费就行。High Level 就是用于抽象这类消费动作的。 消息消费已Consumer Group为单位,每个Consumer Group中可以有多个consumer,每个consumer是一个线程,topic的每个partition同时只能被某一个consumer读取,Consumer Group对应的每个partition都有一个最新的
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常。举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题。
kafka 算是很麻烦的一件事儿,起因是最近需要采集大量的数据,原先是只用了典型的 high-level Consumer 的 API,最经典的不过如下:
kafka算是很麻烦的一件事儿,起因是最近需要采集大量的数据,原先是只用了典型的high-level Consumer的API,最经典的不过如下:
在一套kafka架构中有多个Producer,多个Broker,多个Consumer,每个Producer可以对应多个Topic,每个Consumer只能对应一个ConsumerGroup。
一,KafkaConsumer使用要点解释 1,基本介绍 该客户端用户透明的处理kafka Broker的失败,透明的适应topic在集群中的迁移。这种客户端也可以使用消费者组的概念与kafka cluster进行交互,来进行均衡消费负载。 消费者维护着到必要的Broker上的TCP链接,用以获取data。使用之后未关闭消费者的话会导致链接泄漏。该消费者不是线程安全的,具体详见下文的多线程版本。 2,跨版本的兼容性 该版本的适用于kafka0.10+版本。老版本或者过新的版本会导致一些特征失效。比如,0.1
场景描述:Kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区分布保存在不同的broker上,实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作,而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。对于producer而言,它实际上是用多个线程并发地向不同分区所在的broker发起Socket连接同时给这些分区发送消息;而consumer,同一个消费组内的所有consumer线程都被指定topic的某一个分区进行消费。
我们系统最开始选用 kafka,互联网医院系统每天上午下午高峰期,系统的并发量不小,公司规定各部门都要轮流值班,出现线上问题时能及时处理。
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kafka-0.8.2 新特性 producer不再区分同步(sync)和异步方式(async),所有的请求以异步方式发送,这样提升了客户端效率。producer请求会返回一个应答对象,包括偏移量或者错误信。这种异步方地批量的发送消息到kafka broker节点,因而可以减少server端资源的开销。新的producer和所有的服务器网络通信都是异步地,在ack=-1模式下需要等待所有的replica副本完成复制时,可以大幅减少等待时间。 在0.8.2之前,kafka删除topic的功能存在bug。 在0.8.2之前,comsumer定期提交已经消费的kafka消息的offset位置到zookeeper中保存。对zookeeper而言,每次写操作代价是很昂贵的,而且zookeeper集群是不能扩展写能力的。在0.8.2开始,可以把comsumer提交的offset记录在compacted topic(__comsumer_offsets)中,该topic设置最高级别的持久化保证,即ack=-1。__consumer_offsets由一个三元组< comsumer group, topic, partiotion> 组成的key和offset值组成,在内存也维持一个最新的视图view,所以读取很快。 kafka可以频繁的对offset做检查点checkpoint,即使每消费一条消息提交一次offset。 在0.8.1中,已经实验性的加入这个功能,0.8.2中可以广泛使用。auto rebalancing的功能主要解决broker节点重启后,leader partition在broker节点上分布不均匀,比如会导致部分节点网卡流量过高,负载比其他节点高出很多。auto rebalancing主要配置如下, controlled.shutdown.enable ,是否在在关闭broker时主动迁移leader partition。基本思想是每次kafka接收到关闭broker进程请求时,主动把leader partition迁移到其存活节点上,即follow replica提升为新的leader partition。如果没有开启这个参数,集群等到replica会话超时,controller节点才会重现选择新的leader partition,这些leader partition在这段时间内也不可读写。如果集群非常大或者partition 很多,partition不可用的时间将会比较长。 1)可以关闭unclean leader election,也就是不在ISR(IN-Sync Replica)列表中的replica,不会被提升为新的leader partition。unclean.leader.election=false时,kafka集群的持久化力大于可用性,如果ISR中没有其它的replica,会导致这个partition不能读写。 2)设置min.isr(默认值1)和 producer使用ack=-1,提高数据写入的持久性。当producer设置了ack=-1,如果broker发现ISR中的replica个数小于min.isr的值,broker将会拒绝producer的写入请求。max.connections.per.ip限制每个客户端ip发起的连接数,避免broker节点文件句柄被耗光。
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常。举例:比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题。
生产者: rabbitMQ支持事务,可以在发送中进行捕获异常,如果出现未接受异常进行回滚操作。
Apache Kafka最早是由LinkedIn开源出来的分布式消息系统,现在是Apache旗下的一个子项目,并且已经成为开源领域应用最广泛的消息系统之一。Kafka社区非常活跃,从0.9版本开始,Kafka的标语已经从“一个高吞吐量,分布式的消息系统”改为"一个分布式流平台"。
这是典型的kafka消费端消费数据的代码,但可以看出这是十分典型的单线程消费。不能直接用在生产实践中。
作者:Sriharsha Chintalapani, Jay Kumar SenSharma 译者:java达人 来源:https://community.hortonworks.com/articles/80813/kafka-best-practices-1.html
我的上家公司是做餐饮系统的,每天中午和晚上用餐高峰期,系统的并发量不容小觑。为了保险起见,公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班,防止出现线上问题时能够及时处理。
了解了kafka原理之后,对kafka的的应用场景有了一些想法。在下面的一系列讨论中把最近一个项目中关于kafka的应用介绍一下。
最近,有些读者去头条二面,被面试官问了一个关于Kafka的问题:多个Kafka消费者如何同时消费相同Topic下的相同Partition的数据? 看似一个简单的问题,竟然把这位读者问懵了!
上周客串了一下面试官,在这里就简单记录一下期间我问到的一些关于 Kafka 的面试题目,这些都是我平时在学习 Kafka 的一些总结要点。
1.背景 最近因为工作需要,调研了追求高吞吐的轻量级消息系统Kafka,打算替换掉线上运行的ActiveMQ,主要是因为明年的预算日流量有十亿,而ActiveMQ的分布式实现的很奇怪,所以希望找一个适合分布式的消息系统。 以下是内容是调研过程中总结的一些知识和经验,欢迎拍砖。 2.基础知识 2.1.什么是消息队列 首先,我们来看看什么是消息队列,维基百科里的解释翻译过来如下: 队列提供了一种异步通信协议,这意味着消息的发送者和接收者不需要同时与消息保持联系,发送者发送的消息会存储在队列中,直到接收者拿到它。
介绍 分布式消息系统kafka的提供了一个生产者、缓冲区、消费者的模型 broker:中间的kafka cluster,存储消息,是由多个server组成的集群 topic:kafka给消息提供的分类
kafka中的topic可以细分为不同的partition,一个topic可以将消息存放在不同的partition中。
在Kafka中的每一条消息都有一个topic。一般来说在我们应用中产生不同类型的数据,都可以设置不同的主题。一个主题一般会有多个消息的订阅者,当生产者发布消息到某个主题时,订阅了这个主题的消费者都可以接收到生产者写入的新消息。
首先要明白,在kafka中,单个partition是kafka并行操作的最小单元,在producter和broker端,向每一个分区写入数据是完全可以并行的,此时,可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量,例如对数据进行压缩,在consumer端,kafka只允许单个partition的数据被一个consumer线程消费,因此,在consumer端,每个consumer group内部的consumer并行度完全依赖与被消费的分区数量。综上,通常情况下,在一个kafka集群中,partition的数量越多,意味这可以到达的吞吐量越大。
场景:数据比较集中且实时要求不是太高,如果同步处理,假如业务高峰需要4台服务支撑,那么在业务高峰过了之后,就会出现资源闲置,如果引入消息队列的话,将数据放到消息队列后直接返回成功,提升了响应时间,真正的业务在消息队列后面消费处理,可能2台服务就能够支撑的住,而且流量更加均匀。
通过之前的文章《Kafka分区分配策略》和《Kafka高性能揭秘》,我们了解到:Kafka高吞吐量的原因之一就是通过partition将topic中的消息保存到Kafka集群中不同的broker中。无论是Kafka的producer,还是consumer都可以并发操作topic中的partition,因此partition是Kafka并行度调优的最小单元。
面试官:如何保证消息的顺序性,可以简单聊聊什么场景需要避免这种问题的发生以及如何解决吗?
1、zookeeper集群搭建:zookeeper安装以及使用_燕少༒江湖的博客-CSDN博客_zookeeper
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