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记一次关于位移提交的问题回答

今晚撸得正兴奋时，有个朋友突然问了我一个关于位移提交的问题，他最近刚接触 Kafka，在一篇博客中看到了这么一段话： ? 然后他给我举了不是那么常规的一个问题，如下： ?...我一看问题就觉得有点奇怪了，我知道这个朋友肯定是从 RocketMQ 过来的，因为在 RocketMQ 的位移提交机制，只能是提交已消费的最小位移： ?...，导致了这位朋友切换到 kafka 需要手动处理位移的时候，产生了以上的困惑。...对 Kafka 来说，它提供了手动位移提交的机制，可以暴露出来让用户自行实现位移的提交，也就意味着你可以对分区的位移有控制权，这完全取决于你本身的实现逻辑。...如果是按照例子的描述操作，此时分区最新消费偏移量就是 7 消息的位移，因为 Kafka 它本身并没有重试对列机制，基于这个前提下，如果这条消息消费失败了，要么你客户端捕捉到再进行重试消费，要么就丢弃，消费后面的消息

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滴滴开源Logi-KafkaManager 一站式Kafka监控与管控平台

，流量大的用户会耗尽系统资源从而影响其他用户的使用，造成集群的节点故障； 需要注明说明一点，kafka gateway 的设计很巧妙的将这些功能实现在 kafka 引擎内部。...体贴的细节 kafka 云平台的建设，它有着自己的设计理念，如：应用、权限、限流等；kafka 集群的 broker 和 topic 的上也存在着各种指标，操作任务，审批流程等，这些都会对用户的使用造成困惑...“大厂出品” ，相比目前几款主流开源的 kafka 管理平台，在页面美观程度上大大超出其他同类产品，可以说是“我花开后百花杀”。...针对监控发现出来的分区不足的 topic，由运维人员手动进行扩分区，或者 kafka manager 根据当前集群整个容量情况自动进行扩分区。...同类对比 我们来和外部类似的产品进行一个简要的功能对比如下： 经过简单的对比，我们可以看到，经过平台化、可视化、智能化、安全建设之后，滴滴kafka manager在安全性、用户体验、监控、运维管控上都有着显著的优势

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    ，流量大的用户会耗尽系统资源从而影响其他用户的使用，造成集群的节点故障； 需要注明说明一点，kafka gateway 的设计很巧妙的将这些功能实现在 kafka 引擎内部。...体贴的细节    kafka 云平台的建设，它有着自己的设计理念，如：应用、权限、限流等；kafka 集群的 broker 和 topic 的上也存在着各种指标，操作任务，审批流程等，这些都会对用户的使用造成困惑...“大厂出品” ，相比目前几款主流开源的 kafka 管理平台，在页面美观程度上大大超出其他同类产品，可以说是“我花开后百花杀”。...针对监控发现出来的分区不足的 topic，由运维人员手动进行扩分区，或者 kafka manager 根据当前集群整个容量情况自动进行扩分区。...同类对比 ---- 我们来和外部类似的产品进行一个简要的功能对比如下： 经过简单的对比，我们可以看到，经过平台化、可视化、智能化、安全建设之后，滴滴kafka manager在安全性、用户体验、监控、

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    Apache Kafka元素解析

    具体可参考如下： 目前，Apache Kafka有以下几种不同类型的事件： 1、非密钥事件：无需使用密钥的事件。它描述了系统中发生的单个事实。...2、实体事件：最重要的事件。它描述了给定时间点上业务对象的状态。它必须具有唯一键，该键通常与业务对象的ID有关。它们在事件驱动的体系结构中扮演着主要角色。...每一个Topic被划分为多个较小部分，称之为“分区” 。分区可以描述为提交日志。消息可以附加到日志中，并且可以按从头到尾的顺序为只读。分区旨在提供冗余和可伸缩性。...综上所述，分区和偏移量用于在Apache Kafka系统中精确定位消息。管理补偿是每个消费者的主要责任。 消费者的概念很容易。但是缩放呢？如果我们有许多消费者，但只想阅读一次该怎么办？...以上为Apache Kafka体系中的基本元素的简要解析，只有将基础的概念梳理清楚，才能在后续的架构实践中容易上手，以便能够解决项目中的问题。

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    MQ消息积压

    背景现象 今天跟大家分享一篇去年我首发在博客园的关于kafka消息积压的文章，一直未同步到公众号，这两天浏览了一下数据，4200+阅读量了，想着同步一下公众号，给大家做个参考。...这个Topic是我申请的，多个上游应用会将上送的消息一一转发给这个Topic，我作为其消费者，负责消费里面的数据，经过一定的过滤、计算、清洗，将最终的结果发送给业务方。...简要说明一下上述两个图 图一：其实很明显看出，消费者消费速度跟不上生产者的发送速度，导致出现积压情况。 图二：就有点意思了，因为上游通过Kafka消息队列发送消息给我，topic对应的分区数是20个。...2、调用下游服务响应延迟高 这个我上述图二已经有详细描述了 解决方案 调整Client 消费线程数，从原来的5调整到20个线程 增加KAFKA的分片数，临时方案，当时让中间件从原来的分片数20调整到60...因为消费组内的消费者实例一个承担了基本3-4个分区消息数。 （提高地图服务的吞吐量目前看来还是不现实）

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    kafka的访问控制

    的描述信息，例如分区信息，分区leader信息等（生产/消费都需要该消息） DescribeConfigs 获取topic的配置信息（常用于kafkaAdmin） Alter 改变topic的描述信息（...例如创建新分区） AlterConfigs 修改topic的配置信息 对于消费者组涉及的操作包括： 操作 描述 Read 加入、离开、同步消费者组，提交偏移等 Describe 查询消费者组的情况，例如查看有哪些消费者组...，消费者组的偏移位置等 Delete 删除消费者组 对于集群涉及的操作包括： 操作 描述 ClusterAction follow从leader获取分区信息、副本同步、集群关闭等操作需要该权限 IdempotentWrite...注：kafka自身需要有对cluster的各种访问权限，尤其是ClusterAction，这个涉及分区leader选举、ISR同步等等操作，可以理解为生产消费的基础，否则即便给用户配置了read、write...【总结】 ---- 小结一下，本文简要概述了Kafka中的访问控制，如何配置，如何增删查ACL，以及背后的实现逻辑。

    1.8K30

    如何理解分布式系统下的CAP理论？

    前言曾经有一段时间对CAP理论感到非常困惑，不理解“一个分布式系统无法同时满足一致性、可用性和分区容错性”的说法。尤其是在网上看到一些误导性的说法，就更是不理解了。...如果有同样困惑的，希望通过本文的表述能够为你提供解答。...为什么对CAP理论感到困惑理论表述的不完整性在网上经常可以看到一些CAP理论的文章，大多数都是简单地列出了CAP三个要素的定义，然后开启“一致性、可用性和分区容错性为什么不能同时成立”的解释。...对CAP理论的正确理解CAP理论针对的不是整个分布式系统“共享数据的互连节点的集合”证实了我第一个疑惑，这里的“集合”不就是集群吗？...CA同时满足前提：不存在网络分区的情况下。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！

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    干货 | 你是不是也有多进程管理的困惑呢？

    场景二： kafka多个通道的数据借助kafka_connector 或者logstash_input_kafka同步到ES中， 如下图所示： ?...2、多进程困惑 困惑1：需要大量重复操作。 个位数内的进程数还能接受，二十个甚至更多个进程的重复操作会很繁琐。...比如，针对N个进程的操作： 1）更新jar包，多个进程需要拷贝N次；如果各业务进程jar包名称不一致，需要改名N次。 2）重启业务，多个进程需要挨个重启N次。 困惑2：多进程管理很不直观、很繁琐。...这点，解决了我得困惑！ 3）memmon——此插件旨在用作主管事件侦听器，它监视配置的子进程的内存使用情况，并在超过配置的最大大小时重新启动它们。...发件人邮箱密码 -m "我是邮件内容" 邮件的具体内容 至此，以前复杂多进程的管理，改成一个配置文件就能搞定。

    1.1K20

    Kafka 为什么会丢消息？

    Kafka 是一个分布式的高可用、高性能消息队列，它可以用于大规模的数据处理和流式计算场景。...下面我将从多个方面探讨 Kafka 为什么会丢失消息，并对其解决办法和优化策略进行简要描述。 硬件故障 Kafka 集群通常由多个节点组成，每个节点都有自己的硬件设备，如 CPU、内存、磁盘等。...解决该问题的方法是增加硬件资源、进行数据备份和冗余设计等方式。 网络异常 Kafka 集群中的各个节点之间都需要经过网络互联，这也使得网络成为 Kafka 中的重要因素。...配置问题 Kafka 的配置可以说是非常灵活的，用户可以根据自己的需求对其进行调整。但在实际应用过程中，过度或错误的配置也可能会导致消息丢失，例如设置了太短的时间参数、错误添加了分区等。...解决该问题的方法是在消费信息时确保足够的消费能力，并尽可能避免处理出现崩溃的情况。 Kafka 自身问题 Kafka 分布式系统的设计是基于一些重要的开发概念，包括副本、ISR 等。

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    记一次 Kafka 重启失败问题排查

    背景 在 2 月10 号下午大概 1 点半左右，收到用户方反馈，发现日志 kafka 集群 A 主题 的 34 分区选举不了 leader，导致某些消息发送到该分区时，会报如下 no leader 的错误信息...由于 A 主题 34 分区的 leader 副本在 broker0，另外一个副本由于速度跟不上 leader，已被踢出 ISR，0.11 版本的 kafka 的 unclean.leader.election.enable...按我自己的理解描述下： Kafka 在启动的时候，会检查 kafka 是否为 cleanshutdown，判断依据为 ${log.dirs} 目录中是否存在 .kafka_cleanshutDown 的文件...问题就出在这里，在删除并重建索引过程中，就可能出现如上问题，在 issues.apache.org 网站上有很多关于这个 bug 的描述，我这里贴两个出来： https://issues.apache.org.../jira/browse/KAFKA-4972 https://issues.apache.org/jira/browse/KAFKA-3955 这些 bug 很隐晦，而且非常难复现，既然后续版本不存在该问题

    2.4K20

    10 Confluent_Kafka权威指南 第十章：监控kafka

    在kafka的许多部署中，出站率很容易使入站率的6倍。这就是分别对这两个参数进行监控的原因。...如果有一个客户端读取集群中的所有消息，则字节输出速率将使字节输出速率的两倍，如果你不知道计算的使什么，那么在查看度量标准的时候可能感到困惑。...对于下表中的所有有示例，我们将使用示例的topic名称topic以及分区0，在访问所描述的指标时，确保替换合适的集群的topic和分区号。...请记住，进入kafka broker的出站流量与入站流量的比值，在没有消费者消费的情况下， 都是等于副本因子的数量。根据用户数量的不同，出站网络流量很容易比入站流量大一个数量级。...此外，者意味着如果你复杂允许的kafka集群而不是客户机，那么限制还必须监视所有的客户机。你真正需要知道的是： 我可以想kafka集群写入消息吗？ 我可以消费kafka集群中的消息吗？

    2.2K31

    一文搞懂 Kafka 开源可视化 Web UI - Kafdrop

    Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下与 Kafka 有关的观测性话题- Kafdrop。...接下来，我们来简要看一下 Kafdrop 的核心功能，具体如下所示： 1、查看 Kafka 代理 -主题和分区分配以及控制器状态 2、查看主题 -分区数，复制状态和自定义配置...Kafka 集群所有相关的信息，例如，Topic（主题）总数、Topic（主题）名称、Partitions（分区）、Broker（代理）详细信息等详细信息等。...此时，我们点击要查看其详细信息的任何 Kafka 主题，它将打开一个页面，其中包含分区计数、复制因子、偏移延迟、复制不足的分区等详细信息，如下图所示： 这里，我们模拟生产者生产消息，然后去平台对应的...如果你喜欢技术，不喜欢呻吟，那么恭喜你，来对地方了，关注我，共同学习、进步、超越～ 您的每一个点赞、在看及分享，我都认真当成了喜欢 ～

    5.5K160

    全网最通俗易懂的Kafka入门

    众所周知，消息队列的产品有好几种，这里我选择学习Kafka的原因，无他，公司在用。 我司使用的是Kafka和自研的消息队列(Kafka和RocketMQ)改版，于是我就想学学Kafka这款消息队列啦。...想要保证消息（数据）是有序的，怎么做？ 为什么在消息队列中重复消费了数据 下面我以Kafka为例对这些问题进行简单的解答，进而入门Kafka。...Kafka分区 所以，生产者实际上是往一个topic名为Java3y中的分区(Partition)丢数据，消费者实际上是往一个topic名为Java3y的分区(Partition)取数据 ?...生产者和消费者实际上操作的是分区 一台Kafka服务器叫做Broker，Kafka集群就是多台Kafka服务器： ?...我来简要回答一下： 使用消息队列不可能是单机的（必然是分布式or集群） Kafka天然是分布式的，往一个topic丢数据，实际上就是往多个broker的partition存储数据 数据写到消息队列，可能会存在数据丢失问题

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    传统强者Kafka？谁更强

    通过快速搜索，你会看到这两个最著名的开源消息传递系统之间正在进行的"战争"。 作为 Kafka 的用户，我着实对 Kafka 的某些问题感到困惑，但 Pulsar 却让人眼前一亮、令我非常兴奋。...所以最后，我设法花了一些时间了解背景资料，并且做了很多研究。在本文中，我将重点介绍 Pulsar 的优势，并说明 Pulsar 胜于 Kafka 的理由。让我们开始！...Kafka 快速，易于安装，非常受欢迎，可用于广泛的范围或用例。从开发人员的角度来看，尽管 Apache Kafka 一直很友好，但在操作运维方面却是一团糟。...，有可能丢失消息；•必须提前计划和计算 broker、topic、分区和副本的数量（确保计划的未来使用量增长），以避免扩展问题，这非常困难；•如果仅需要消息传递系统，则使用偏移量可能会很复杂；•集群重新平衡会影响相连的生产者和消费者的性能...结论 我是 Kafka 的忠实粉丝，我对 Pulsar 如此感兴趣的原因是：竞争驱动创新。

    2.1K10

    掌握Kafka转存MySQL数据的终极优化策略！

    某网站一网友说:"今天去面试阿里p6，面试官问我消费kafka转存到mysql数据，吞吐量很差，一秒才几十条，如何优化提高写入量。我说加个高速cache批量写，他说我回去等消息吧，我说错了吗？"...性能优化问题主要是采用分析定位确认性能瓶颈、提出解决方案、测试调整的流程,来逐步提升系统性能。主要解决思路如下： 分析现有的系统架构,确认性能瓶颈在哪个环节。...是消费kafka的效率不高还是写入mysql的效率低,需要定位。 根据定位,提出对应的优化方案: 如果是消费kafka效率低,可以考虑采用多线程并发消费提高单位时间内处理消息的数量。...并对数据库结构进行优化,减少不必要的查询和IO。 可以考虑使用缓存,如redis,减少数据库直接查询的次数。 可以通过kafka分区、增Machine提高kafka整体吞吐量。...问题可能出现在其他新的环节,需要持续优化。 以上是我的简要思路,如果得到面试官进一步提问,我会根据具体情况再深入分析优化方案。主要是采用分析定位、提出解决方案、测试调整的流程,来逐步提升系统性能。

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    全网最通俗易懂的Kafka入门

    众所周知，消息队列的产品有好几种，这里我选择学习Kafka的原因，无他，公司在用。 我司使用的是Kafka和自研的消息队列(Kafka和RocketMQ)改版，于是我就想学学Kafka这款消息队列啦。...想要保证消息（数据）是有序的，怎么做？ 为什么在消息队列中重复消费了数据 下面我以Kafka为例对这些问题进行简单的解答，进而入门Kafka。...Kafka分区 所以，生产者实际上是往一个topic名为Java3y中的分区(Partition)丢数据，消费者实际上是往一个topic名为Java3y的分区(Partition)取数据 ?...生产者和消费者实际上操作的是分区 一台Kafka服务器叫做Broker，Kafka集群就是多台Kafka服务器： ?...我来简要回答一下： 使用消息队列不可能是单机的（必然是分布式or集群） Kafka天然是分布式的，往一个topic丢数据，实际上就是往多个broker的partition存储数据 数据写到消息队列，可能会存在数据丢失问题

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    你可能用错了 kafka 的重试机制

    Kafka 简介 阅读本文的读者应该都对 Kafka 有所了解。网上也有一些介绍 Kafka 及其使用方法的深度文章。话虽如此，我们这里还是先简要回顾一下对我们的讨论很重要的一些概念。...Kafka 允许通过一个**分区键（partition key）**来确定性地将消息分配给各个分区。分区键是一段数据（通常是消息本身的某些属性，例如 ID），其上会应用一个算法以确定分区。...Kafka 将确保给定分区中的任何消息将始终由组中的同一消费者实例读取。 在微服务中使用 Kafka Kafka 非常强大。所以它可用于多种环境中，涵盖众多用例。...总结 处理重试似乎很复杂，那是因为它就是这么麻烦——和一切正常时 Kafka 相对优雅的风格相比之下尤其明显。...如果你喜欢本文，欢迎关注我，订阅更多精彩内容 关注我回复「加群」，加入Spring技术交流群 Spring For All社区3.0开始测试啦！ 学习的路上不孤单，快来注册分享与交流吧！

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    kill -9 导致 Kakfa 重启失败的惨痛经历！

    按我自己的理解描述下： Kafka 在启动的时候，会检查 kafka 是否为 cleanshutdown，判断依据为 ${log.dirs} 目录中是否存在 .kafka_cleanshutDown 的文件...问题就出在这里，在删除并重建索引过程中，就可能出现如上问题，在 issues.apache.org 网站上有很多关于这个 bug 的描述，我这里贴两个出来： https://issues.apache.org.../jira/browse/KAFKA-4972 https://issues.apache.org/jira/browse/KAFKA-3955 这些 bug 很隐晦，而且非常难复现，既然后续版本不存在该问题...其中最关键的描述是：它可以是也可以不是第一条记录的偏移量。 kafka.log.OffsetIndex#append ?...经过以上问题分析与排查之后， 我专门对分区不可用进行故障重现，并给出我的一些骚操作来尽量减少数据的丢失。

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    通过Kafka, Nifi快速构建异步持久化MongoDB架构

    本文主要讨论这几个问题： 基本架构 适用场景 搭建步骤 小结 基本架构 本文将描述如何利用Apache Kafka(消息中间件)，Apache Nifi(数据流转服务)两个组件，通过Nifi的可视化界面配置...应用服务集群作为Kafka消息的producer，发送要保存或更新的数据到Kafka Broker集群。 2....高可用和伸缩：这里简要介绍下架构中各部分对高可用和可伸缩性的支持。MongoDB不必多说，通过副本集以及分片集群的部署架构，实现系统的高可用和分布式伸缩能力。...其中Kafka通过日志分区(partition)实现消息数据分布式存储，以及对分区日志提供副本和容错机制实现高可用。...4）易于配置和管理：Apache Nifi通过提供一系列可视化组件，可以很容易的配置数据流转流程，并且可以随时启动，暂停，修改流程。还可以通过自定义组件或脚本的方式，扩充流程和功能。

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