原因分析:producer向不存在的topic发送消息,用户可以检查topic是否存在 或者设置auto.create.topics.enable参数
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一个流程中,有两个重要子任务:一是数据迁移,将kafka实时数据落Es,二是将kafka数据做窗口聚合落hbase,两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游 Topic 的 tps 高峰达到5-6w。
一个流程中,有两个重要子任务:一是数据迁移,将kafka实时数据落Es,二是将kafka数据做窗口聚合落hbase,两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游Topic的 tps高峰达到5-6w。
"麻烦先找下我们的小马甲——公共服务",这句话还没发出去,对方已经先把环境信息给发了过来。
本文章部分内容摘自 朱忠华老师的《深入理解Kafka:核心设计与实践原理》,也特别推荐广大读者购买阅读。
Producer 的拦截器(Interceptor)和 Consumer 的 Interceptor 主要⽤于实现Client端的定制化控制逻辑。 对于Producer⽽⾔,Interceptor使得⽤户在消息发送前以及Producer回调逻辑前有机会对消息做⼀些定制化需求,⽐如修改消息等。同时,Producer允许⽤户指定多个Interceptor按序作⽤于同⼀条消息从⽽形成⼀个拦截链(Interceptor Chain)。Intercetpor 的实现接⼝是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor,其定义的⽅法包括:
在第一篇博客我们了解到一个kafka系统,通常是生产者Producer 将消息发送到 Broker,然后消费者 Consumer 去 Broker 获取,那么本篇博客我们来介绍什么是生产者Producer。
Kafka 事务在流处理中应用很广泛,比如原子性的读取消息,立即处理和发送,如果中途出现错误,支持回滚操作。这篇文章来讲讲事务是如何实现的,首先来看看事务流程图。
构建的消息对象ProducerRecord并不是单纯意义上的消息,它包含了多个属性,原本需要发送的业务相关的消息体只是其中的一个value属性,比如“hello world”,ProducerRecord的源码如下:
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台,你都需要通过一个生产者向kafka写入数据,通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如,在信用卡交易处理系统中,有一个客户端的应用程序(可能是一个在线商店)在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物,确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态,并将他们存储在数据库中,以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API,开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中,我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka,以及如何处理kafak可能返回的错误。之后,我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后,我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
KafkaProducer通过解析producer.propeties文件里面的属性来构造自己。 例如 :分区器、Key和Value序列化器、拦截器、RecordAccumulator消息累加器 、元信息更新器、启动发送请求的后台线程
部分消费组无法通过broker(new-consumer)正常消费数据,更改消费组名后恢复正常。
本项目采用 Maven 构建,想要调用 Kafka 生产者 API,需要导入 kafka-clients 依赖,如下:
在日常开发过程中使用kafka来实限流削峰作用但是往往kafka会存放多份副本来防止数据丢失,那你知道他的机制是什么样的吗?本篇文章就带给大家讲解下。
上一篇文章我们主要介绍了什么是 Kafka,Kafka 的基本概念是什么,Kafka 单机和集群版的搭建,以及对基本的配置文件进行了大致的介绍,还对 Kafka 的几个主要角色进行了描述,我们知道,不管是把 Kafka 用作消息队列、消息总线还是数据存储平台来使用,最终是绕不过消息这个词的,这也是 Kafka 最最核心的内容,Kafka 的消息从哪里来?到哪里去?都干什么了?别着急,一步一步来,先说说 Kafka 的消息从哪来。
KafkaProducer 是线程安全的,可以在多个线程中共享单个 KafkaProducer 实例,也可以将 KafkaProducer 实例进行池化来供其他线程调用。
Kafka的bin目录下shell脚本是kafka自带的管理工具,提供topic的创建/删除/配置修改、消费者的监控、分区重载、集群健康监控、收发端TPS压测、跨机房同步等能力,Kafka运维者可以使用这些工具进行集群的管理。
Kafka 是由 Linkedin 公司开发的,它是一个分布式的,支持多分区、多副本,基于 Zookeeper 的分布式消息流平台,它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。
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上篇聊了Kafka概况,包含了Kafka的基本概念、设计原理,以及设计核心。本篇单独聊聊Kafka的生产者,包括如下内容:
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分,提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说,只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector,比如,JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说,Kafka Connect 提供了丰富的 API,如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外,还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
一直没机会做spring生态圈的框架,公司选择的是一些小众的微服务,鉴于此考虑,丰富自己的技术栈,花了两天时间从网上各网站上学习了springboot一些基础知识。 本章只介绍springboot微服务集成kafka,跟rabbitmq用法相同,作为一个消息中间件收发消息使用,本章仅介绍集成后的基础用法,研究不深,请各位谅解。
每个分区(Partition)都是有序的(所以每一个Partition内部都是有序的),不变的记录序列,这些记录连续地附加到结构化的提交日志中。分区中的每个记录均分配有一个称为偏移的顺序ID号,该ID 唯一地标识分区中的每个记录。
了解了什么是kafka( https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11226880.html)以后
把消息发送给服务器,但并不关心它是否正常到达。大多数情况下,消息会正常到达,因为 Kafka 是高可用的,而且生产者会自动尝试重发。不过,使用这种方式有时候也会丢失一些消息。
以下是一个操作Kafka Topic 的工具类,其中方法设计到:创建主题、删除主题、修改主题配置、删除出题配置、增加分区、分区副本重分配、获取主题元数据以及打印主题元数据信息。
我在之前《Kafka源码阅读的一些小提示》写了一些关于Kafka源码阅读的注意事项。
是不是觉得很简单?虽然使用起来是很简单,但是要使用好也不是那么容易噢。。。这里请注意以下几点: 1、一定要记得close producer,以免造成资源浪费 2、send() 是异步的,所以上面的代码是有点问题的,producer.close();应该在合适的机会调用,而不是代码末尾 3、如果你想使用同步发送,那么只需要简单的producer.send().get() 使用get()函数就可以了
0x00 前言简述 描述: 每个业务系统都有自己的日志, 日志的重要作用在于当系统出现问题时可以准确快速排查和解决问题, 所以日志收集整理显得尤为重要, 在系统机器比较少时(单台)通常可以直接在服务器
新建一个 ConsumerAwareListenerErrorHandler 类型的异常处理方法,用@Bean注入,BeanName默认就是方法名,然后我们将这个异常处理器的BeanName放到@KafkaListener注解的errorHandler属性里面,当监听抛出异常的时候,则会自动调用异常处理器,
在消息发生的过程中,设计到了两个线程——main线程和Sender线程。在main线程中创建了一个双端队列线程将消息发给RecordAccumulator,Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka Broker。
Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中,涉及到了两个线程——main线程和Sender线程,以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator,Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka broker。
为了在生产环境中运行kafka或者编写使用它的应用程序,并不一定要理解kafka的内部原理。然而,理解kafka的工作原理,有助于故障排查,理解kafka的工作行为。具体代码实现细节本书不做深入描述,但是,kafka有关的从业人员,必须关注如下三个内容:
说明:这两个参数分别指定了 TCP socket 接收和发送数据包的缓冲区大小。如果它们被设为 -1,就使用操作系统的默认值。如果生产者或消费者与 broker 处于不同的数据中心,那么可以适当增大这些值,因为跨数据中心的网络一般都有比较高的延迟和比较低的带宽。
一、消息队列 Apache Pulsar Pulsar 与 Kafka 对比 二、Kafka基础 三、Kafka架构及组件 四、Kafka集群操作 五、Kafka的JavaAPI操作 六、Kafka中的数据不丢失机制 七、Kafka配置文件说明 八、CAP理论 九、Kafka中的CAP机制 十、Kafka监控及运维 十一、Kafka大厂面试题
这篇文章主要讲述 Kafka 事务性的实现,这部分的实现要比幂等性的实现复杂一些,幂等性实现是事务性实现的基础,幂等性提供了单会话单 Partition Exactly-Once 语义的实现,正是因为 Idempotent Producer 不提供跨多个 Partition 和跨会话场景下的保证,因此,我们是需要一种更强的事务保证,能够原子处理多个 Partition 的写入操作,数据要么全部写入成功,要么全部失败,不期望出现中间状态。这就是 Kafka Transactions 希望解决的问题,简单来说就是能够实现 atomic writes across partitions,本文以 Apache Kafka 2.0.0 代码实现为例,深入分析一下 Kafka 是如何实现这一机制的。
在使用Apache Kafka时,你可能会遇到一个名为 "NoBrokersAvailableError" 的异常。这篇博客文章将深入讲解这个错误的原因、可能的解决方法以及如何避免它。
kafka-connect-hive sink插件实现了以ORC和Parquet两种方式向Hive表中写入数据。Connector定期从Kafka轮询数据并将其写入HDFS,来自每个Kafka主题的数据由提供的分区字段进行分区并划分为块,每个数据块都表示为一个HDFS文件,文件名由topic名称+分区编号+offset构成。如果配置中没有指定分区,则使用默认分区方式,每个数据块的大小由已写入HDFS的文件长度、写入HDFS的时间和未写入HDFS的记录数决定。
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1、Producer的拦截器interceptor,和consumer端的拦截器interceptor是在kafka0.10版本被引入的,主要用于实现clients端的定制化控制逻辑,生产者拦截器可以用在消息发送前做一些准备工作,使用场景,如下所示:
根据 KafkaProducer 类上的注释上来看 KafkaProducer 具有如下特征:
KnowStreaming 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,可以联系我呀 。
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