今天有个小伙伴跟我反馈，在 Kafka 客户端他明明设置了 batch.size 参数，以提高 producer 的吞吐量，但他发现报了如下错误： ?...于是我又得去撸源码，搞清楚 Kafka 发送消息实现细节： org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer#doSend: // ... // 估算消息的字节大小...transactionManager.isTransactional()) transactionManager.maybeAddPartitionToTransaction(tp); // 向...batch.size 是 Kafka producer 非常重要的参数，它的值对 Producer 的吞吐量有着非常大的影响，因为我们知道，收集到一批消息再发送到 broker，比每条消息都请求一次 broker...，性能会有显著的提高，但 batch.size 设置得非常大又会给机器内存带来极大的压力，因此需要在项目中合理地增减 batch.size 值，才能提高 producer 的吞吐量。
.netcore采集程序向Azure事件中心(EventHubs)发送数据，通过Azure EventHubs Capture转储到Azure BlogStorage，供数据科学团队分析。...nuget上引入Azure.Messaging.EventHubs库 EventHubProducerClient客户端负责分批发送数据到事件中心，根据发送时指定的选项，事件数据可能会自动路由到可用分区或发送到特定请求的分区...分段批量发送策略 这里我们就需要思考：web程序收集数据是以个数为单位；但是我们分批发送时要根据分批的字节大小来切分。 我的方案是：因引入TPL Dataflow 管道: ?...在包内 累积指定字节大小批量发送 最后我们设置一个定时器(5min)，强制在BatchBlock的前置队列未满时打包发送。...总结 Azure事件中心的基础用法 .NET Core准实时分批向Azure事件中心发送数据，其中用到的TPL Dataflow以actor模型：提供了粗粒度的数据流和流水线任务，提高了高并发程序的健壮性
首先我们知道客户端如果想发送数据，必须要有topic, topic的创建流程可以参考Kafka集群建立过程分析 有了topic, 客户端的数据实际上是发送到这个topic的partition, 而partition...partition选主和复本的产生可参考KafkaController分析4-Partition选主和ReplicaManager源码解析2-LeaderAndIsr 请求响应 关于Partition的从复本是如何从主拉取数据的...，可以参考ReplicaManager源码解析1-消息同步线程管理 ---- 客户端的ProduceRequest如何被Kafka服务端接收?...又是如何处理? 消息是如何同步到复本节点的?...前面说过Follower在成为Follower的同时会开启ReplicaFetcherThread，通过向Leader发送FetchRequest请求来不断地从Leader来拉取同步最新数据, ReplicaManager
当大量消息包同时上报时，需要车联网平台拥有更强的接收、发送大消息包的能力。 消息延时 车辆在行驶过程中，消息数据只能通过无线网络来进行传输。在大部分车联网场景下，对车辆的时延要求是 ms 级别。...由于 Kafka 拥有订阅发布的能力，既可以从南向接收，把上报消息缓存起来；又可以通过北向的连接，把需要发送的指令通过接口传输给前端，用作指令下发。...Kafka 管理界面统计 EMQX+InfluxDB 构建百万级吞吐车联网平台 架构设计 采用 EMQX+ 时序数据库的架构，同样可以构建百万级消息吞吐平台。...在本文我们以 InfluxDB 时序数据库为例。 InfluxDB 是一个高性能的时序数据库，被广泛应用于存储系统的监控数据、IoT 行业的实时数据等场景。...所有连接成功后每个客户端每秒发送一条 QoS 为 1、Payload 为 200B 的消息，所有消息通过 HTTP InfluxDB 规则引擎桥过滤筛选并持久化发至 InfluxDB 数据库。
（多次操作数据库数据是一致的。） kafka的幂等性是保证生产者在进行重试的时候有可能会重复写入消息，而kafka的幂等性功能就可以避免这种情况。...对于每个PID，消息发送到的每一个分区都有对应的序列号，这些序列号从0开始单调递增。生产者每发送一条消息就会将＜PID，分区＞对应的序列号的值加1。...事务：是数据库操作的最小工作单元，是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作；这些操作作为一个整体一起向系统提交，要么都执行、要么都不执行；事务是一组不可再分割的操作集合。...transactionalId与PID一一对应，两者之间所不同的是transactionalId由用户显式设置，而PID是由Kafka内部分配的。...从生产者的角度分析，通过事务，Kafka 可以保证跨生产者会话的消息幂等发送，以及跨生产者会话的事务恢复。
分析关于数据断点的情况，如果是Grafana面板上数据图表中的断点，即数据在某个时间点突然中断或消失，或者出现一段时间连续，一段时间不连续，可能有以下几种可能的原因：1、数据源问题：数据源在某个时间点停止发送数据或者出现故障...q=1001检查kafka topic 分区Transferbk-monitor-transfer-default-* 监控链路传输组件，负责从 kafka 消费数据并写入到 ES/influxdb检查...默认 (inmem) 索引是在启动时重新创建的内存中索引。要启用基于磁盘的时间序列索引 (TSI) 索引，请将值设置为 tsi1。...设置为0表示没有限制，可以并发无限制写入数据。max-enqueued-write-limit: 0：此参数设置写入数据时的最大队列长度。设置为0表示没有队列长度限制。...max-values-per-tag: 0：此参数控制单个标签键值对(tag key-value pair)允许的最大值数量。设置为0表示没有标签键值对数量限制。
它还具有输出插件，可将指标发送到各种其他数据存储，服务和消息队列，包括InfluxDB，Graphite，OpenTSDB，Datadog，Librato，Kafka，MQTT，NSQ等等。...我们将在下面的InfluxDB中展示cpu和mem数据的样子。...这些指标非常基于InfluxDB的数据模型，包含四个主要组件： Measurement name 度量名称：度量标准的描述和命名空间。 Tags 标签：键/值字符串对，通常用于标识度量标准。...batch size 批量大小 Telegraf代理会批量发送指标到输出插件，而不是单独发送。 批处理大小控制Telegraf发送到输出插件的每个写批处理的大小。...flush interval 刷新间隔 将数据从每个输出插件刷新到其目标的全局间隔。 不应将此值设置为低于收集间隔。
数据收集：从不同的数据源收集指标数据。 2. 数据传输：把指标数据发送到指标监控系统。 3. 数据存储：存储指标数据。 4. 告警：分析接收到的数据，检测到异常时可以发出告警通知。 5....• 为了支持标签（tag/label）数据，我们需要给每个标签加一个索引。 • 相比之下，关系型数据库在持续的高并发写入操作时表现不佳。 那 NoSQL 怎么样呢？...拉模式 上图显示了使用了拉模式的数据收集，单独设置了数据收集器，定期从运行的应用中拉取指标数据。 这里有一个问题，数据收集器如何知道每个数据源的地址?...但是，当时序数据库不可用时，就会存在数据丢失的风险，所以，我们引入了 Kafka 消息队列组件， 如下图 指标收集器把指标数据发送到 Kafka 消息队列，然后消费者或者流处理服务进行数据处理，比如...符合条件的告警会添加到 Kafka 中。 6. 消费队列，根据告警规则，发送警报信息到不同的通知渠道。 可视化 可视化建立在数据层之上，指标数据可以在指标仪表板上显示，告警信息可以在告警仪表板上显示。
不过，CAdvisor提供了很多数据集成接口，支持InfluxDB，Redis，Kafka，Elasticsearch等集成，可以加上对应配置将监控数据发往这些数据库存储起来。...InfluxDB是一个时序数据库，专门用于存储时序相关数据，很适合存储CAdvisor的数据。而且，CAdvisor本身已经提供了InfluxDB的集成方法，在启动容器时指定配置即可。...，设置保存时间30天，副本为1 配置成功后，可以看到CAdvisor会通过InfluxDB的HTTP API自动创建好数据表，并将数据发送到InfluxDB存储起来。...tag set就是标签集合，由tag key和tag value构成。InfluxDB中标签是可选的，不过标签是有索引的。如果查询中经常用的字段，建议设置为标签而不是字段。...连续查询：InfluxDB独有的连续查询功能可以定期的缩小取样，就原数据库的数据缩小取样后存储到指定的新的数据库或者新的数据表中，在历史数据统计整理时特别有用。
在处理文件下载并设置 Content-Type 时，可以根据你所使用的后端技术（例如，Java Spring、Node.js、Django 等）进行设置。...一般情况下，你可以根据文件类型或扩展名自动设置合适的 Content-Type。下面我将介绍如何在一些常见的后端框架中实现这个功能。...1、问题背景在 App Engine 中，我遇到了一个问题，即如何在我下载我上传的数据时自动设置 Content-Type。...我想知道如何才能自动设置 Content-Type，以便我能在下载时正确打开文件。...以上示例展示了如何在 Java Spring Boot、Node.js (Express) 和 Python (Django) 中设置文件下载时的 Content-Type。
目录1、kafka霸道性能之揭开日志底层存储的面纱2、HW？LEO？你俩一起搞事情？3、ISR机制底层如何设计？这是2020年的第一篇文章，新的开始，与君共勉。...读取消息时，采用二分查找法定位到对应的索引，然后根据物理地址和物理位置去定位消息。02HW?LEO?你俩一起搞事情？...，ISR机制如何运转。...我们需要去理解和掌握上的就是这几个offset是如何变化的。...03ISR机制底层如何设计ISR机制是保证数据写入不丢失高可用的核心机制，Kafka是如何为leader Partition维护ISR列表的呢？
在这个架构中监控数据从Proxy进来，经过格式整理、数据补全、限流后发送到Kafka。...在这个架构中监控数据从Proxy进来分三路转发，第一路发送给Influxdb集群，确保无论发生任何故障，只要Hickwall恢复正常，用户就能立即看到线上系统的当前状态。...第二路发送给Kafka，由Downsample完成数据聚合后将聚合数据直接写入到Influxdb集群。...一个是中间状态如何减少内存的使用，另外一个是节点重启的时候中间状态如何恢复。...在这里如何降低数据分发的时间复杂度和空间复杂度是最大的难点。
1、简单的网络管理协议（SNMP）支持2、绘制交通数据图表3、易于设置的模板4、用于数据存储的MySQL数据库Nagios Core 一种流行的监控工具，具有可扩展性和易用性的界面。...2、Exporter定义：广义上来讲，任何向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter，Exporter的一个实例称为Target。...Prometheus3、告警产生以及推送Prometheus会周期性的对告警规则进行计算，如果满足告警触发条件就会向Alertmanager发送告警信息Alertmanager根据配置推送给对接的平台，...路由配置规定了如何处理不同的告警，包括将告警发送到不同的接收者（如电子邮件、PagerDuty、Slack等）、进行静默处理或者进行其他操作。...告警分组：Alertmanager会将具有相同标签或属性的告警进行分组，以便进行更有效的通知和处理。这样可以避免发送大量重复的告警通知，提供更清晰的告警视图。
所有的 metrics 都可以设置任意的多维标签，可以自定义添加多个，比如这个服务的监控属于哪个团队的。...数据模型更随意，不需要刻意设置为以点分隔的字符串； 可以对数据模型进行聚合，切割和切片操作； 支持双精度浮点类型，标签可以设为全 unicode；看到这可能你还是不知道啥意思，那就等接下来用到的时候就恍然大悟了...出色的可视化 个人觉得一点都不咋出色，哈哈，还是结合 Grafana使用吧，毕竟人家专业啊~ 高效的存储 可以根据需求设置指标数据的存储天数，也可以持久化存储，比如通过 remotestorageadapter...smtp_auth_username: xxx # 使用发送者邮箱进行验证时使用的用户名 smtp_auth_password: xxx # 使用发送者邮箱进行验证时使用的密码(客户端授权码)...route: # 主要定义了告警的路由匹配规则，以及Alertmanager需要将匹配到的告警发送给哪一个receiver,【因此这里详细设置就能灵活实现通过匹配标签过滤告警发送到对应的开发owner
kafka中，然后由Flink程序去处理，写入到influxdb之后由grafana展示与报警。...，在中间层会做一次预聚合，一方面将这些指标数据发送到kafka，一方面将指标对应的一些应用信息、指标数写入到influxdb，通过grafana展示应用指标情况。...在metric发送到kafka之后，由通用的Flink程序处理，将指标数据输出到influxdb中。...另外一种方式就是在做全局join时，通过StreamQueryConfig 来设置一个尽可能较大一点的ttl 来做数据的定时清理； 四、实时业务开发 实时业务开发主要是做一些SQL无法满足的场景，例如需要做延时数据处理...数据顺序的保证，某些业务上处理前后是有逻辑关联的，会要求上游在发送数据时将业务关联数据发送到kafka的topic 同一个partition中； 五、将要做的事情 实时流平台完善，主要分为以下几点： 1
概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控。...漂亮图表 能够对比2个以上的测试计划 能够向图表添加注释 只要JMeter产生相同的Backend，就可以存储监控数据 ......解决方案 JMeter引入Backend Listener，用于在压测过程中实时发送统计指标数据给时序数据库Influxdb,通过配置Grafana(开源的WEB可视化看板)数据源连接到Influxdb...相关介绍： 时序数据库：处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。...）、数据（field）、标签（tags）组成。
另外，我将向您展示如何将相同的指标导出到另一个流行的监控系统，以便有效地存储时间序列数据 - Prometheus。在 InfluxDB和 Prometheus之间导出指标的模型之间存在一个主要区别。...因此，我们的示例应用程序需要主动将数据发送到 InfluxDB监控系统，而使用 Prometheus时，它只需要公开将定期获取数据的端点。让我们从 InfluxDB开始吧。...所有必需的表都将在应用程序启动时创建，这要归功于设置属性 spring.jpa.properties.hibernate.hbm2ddl.auto进行更新。...您可能还记得，我已经向您展示了如何在 InfluxDBDocker容器中运行涌入客户端。经过几分钟的工作后，测试单元应多次调用暴露的端点。...由于这些标签，我们可以轻松地为每个信号端点分组指标，包括失败和成功百分比。我们来看看如何在 Grafana中配置和查看它。
下一步是恢复 Kafka，为此我们还必须让 Zookeeper 保持健康状态，它为 Kafka 集群保留元数据。Zookeeper 卷也在事件中被删除。...一旦 Kafka 和 etcd 重新上线，我们可以重新启用部分 InfluxDB Cloud 以开始接受写入。...从好的方面来说，我们能够在不丢失任何数据的情况下恢复系统。在整个中断期间，任何重试向 InfluxDB 写入数据的工具都会继续这样做，最终，该数据被写入 InfluxDB 云产品。...如果发生类似情况，即如果 Kubernetes 对象（例如 Persistent Volume Claims）被删除，但底层磁盘和卷上的数据被保留，我们现在有详细说明如何继续。...我们还确保所有环境中的所有卷都设置为保留数据，即使 PVC 对象被删除。 我们还改进了处理面向公众的事件的流程。
在PCS 7中，对于不在同一个多项目中组态的AS之间，可以交换数据。...在S7程序中，你可以通过“SEND_R”和“REC_R”块传送一个32 位REAL值或者单独的32个BOOL量，或者“SEND_BO”和“REC_BO”（128个BOOL值）实现数据交换。...可以在S7连接的属性中设置子网ID。...如果多项目中的TSAP号不一致，操作如下： 持续增加连接直到“连接资源”号一致 删除所有为保证TSAP一致而增加的连接 图 05 3、增加数据传送程序 双方项目中打开CFC。...示例中，项目1的发送块和项目2的接收块的“R_ID”是6；项目1的接收块和项目2的发送块的“R_ID”是5。
数据分析报告：在 Uber，我们使用分析器向 Kafka topic和 Apache Hive 表报告指标，使数据分析更快更容易。...人们可以轻松添加额外的分析器实现来收集更多指标，还可以部署自己的自定义报告器，将指标发送到不同的系统进行数据分析。...Reporters Console Reporter: 在控制台输出中写入指标 Kafka Reporter ：将指标发送到 Kafka topic中 如何自定义reporter发送指标 用户可以实现自己的报告器并使用...基础设施集成实现: 集群范围的数据分析：指标首先发送到 Kafka 并摄取到 HDFS，然后用户使用 Hive/Presto/Spark 进行查询。...,主要将指标通过http 发送到接收服务 接收服务负责将数据写入kafka kafka经flink 消费清洗分别写入influxdb以及hive中,用于后续展示和分析 hive 一样执行时
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