1 kafka的分片和副本机制何为分片? 分片有什么用呢?分片: 分片是对topic的一种划分操作, 通过分片 kafka可以实现对消息数据分布式的存储
作用:
1- 提供读写效率
2- 解决单台节点存储容量有限的问题
注意: 分片数量与集群的节点数量是没有关系的 分片数量可以构建多个何为副本? 副本有什么用呢?副本: 副本是针对的每一个topic下每一个分片, 可以将分片的数据
spark streaming冷启动处理kafka中积压的数据因为首次启动JOB的时候，由于冷启动会造成内存使用太大，为了防止这种情况出现，限制首次处理的数据量spark.streaming.backpressure.enabled=true
spark.streaming.backpressure.initialRate=200举个例子：#!/bin/sh
TaskName="funnel"
U
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？ 一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。1、优化性能来避免消息积压①发送端性能优化 对于发送消息的业务逻辑，只需要设置合适的并
如何解决MQ消息积压问题？目录消息积压是哪个环节的问题？如何解决？2.1 突发性消息积压问题2.2 缓慢持续增长的消息积压问题总体解决方案3.1 水平扩展消费者3.2 优化消费者处理速度3.3 限流生产者和使用背压机制3.4 使用死信队列3.5 监控和告警最佳实践总结在分布式系统中，消息队列（MQ）是不可或缺的组件，它负责在不同服务之间异步传递消息。然而，消息积压问题是一个常见的挑战，它可能导致系
通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。如果对Kafka不了解的话，可以先看这...
原创
2021-06-11 07:30:00
2695阅读
如何避免消息积压？通过优化性能来避免消息积压。对于 RocketMQ 和 Kafka，它们每秒钟可以处理几十万条消息，而一般的业务系统，单个节点可以处理几百到几千次请求，都是非常好的了，所以优化性能时，主要关注的是消息的发送端和接收端。优化发送端的性能。可以通过增加每次发送消息的批量大小，或者增加并发，来优化发送性能。如果是一个注重响应时延的在线业务，如果选择批量发送，会影响时延，所以应该通过增加
Kafka基础Kafka定义Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列MQ（Message Queue）Kafka多用于对接Spark- Message Queue
- 消息队列
- 传统应用场景
1. 同步处理
直接调用接口对业务进行调用 （流处理）
优点：速度快
缺点：不安全
2. 异步处理
将请求发送到MQ中等待 在没有得到反馈之前
目录一、MQ消息积压问题二、解决方案一、MQ消息积压问题 产生原因有可能是消费端宕机 消费端消费能力不足 生产
原创
2022-07-21 21:19:42
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MQ（Message Queue）消息积压问题指的是在消息队列中累积了大量未处理的消息，导致消息队列中的消息积压严重，超出系统处理能力，影响系统性能和稳定性的现象。 1.消息积压是哪个环节的问题？ M
Spark Streaming处理冷启动后kafka积压数据因为首次启动JOB的时候，由于冷启动会造成内存使用太大，为了防止这种情况出现，限制首次处理的数据量spark.streaming.backpressure.enabled=true
spark.streaming.backpressure.initialRate=200使用SparkStreaming集成kafka时有几个比较重要的参数
Hello，大家好！我是你们的小米，今天要和大家分享如何解决积压消费的问题。我们将从修复和扩容consumer、编写分发程序、启动并行consumer这三步入手，全面提升系统的处理能力和稳定性。赶紧来看详细操作吧！
在以上这三步中每一步都可能会出现丢失数据的情况， 那么 Kafka 到底在什么情况下才能保证消息不丢失呢？
原创
2023-10-15 12:20:54
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1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决场景：几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多。线上故障了，这个时候要不然就是修复consumer的问题，让他恢复消费速度，然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不行。一个消费者一秒是1000条，一秒3个消费者是3000条，一分钟是18万条，1000多万条。 所以如果你积压了几百万到上千万的数据，即使消费
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2023-11-10 02:28:02
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消息队列消息队列（Message Queue，简称MQ），从字面意思上看，本质是个队列，FIFO先入先出，只不过队列中存放的内容是message而已常见的消息队列RabbitMq ActiveMq ZeroMq kafka等；为什么使用RabbitMq?RabbitMQ是一个实现了AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）高级消息队列协议的消息队列服务，用Erl
消息积压其实对于一个原本正常的消息系统来说消息积压，只会出现两种情况：要么生产者消息数量增加导致的积压；要么就是消费者消费变慢导致的消息积压。对于一个消息队列我们肯定在上线前就预估好，单节点最大承受流量与系统目前最大峰值流量的数据，一般情况下消息队列收发性能是远大于业务处理性能的，一旦出现的话问题也很显而易见：要么就是流量突然增加，要么就是业务逻辑异常。生产端 一般当生产端发生积压（Broker正
面试官在面试候选人时，如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了
原创
2022-11-12 00:26:35
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中间件技术的掌握程度，又能很好地区分候选人的能力水平。接下来，我们就从这个问题出发，探...
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2023-06-11 22:19:05
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出现重复消费的根本原因： 客户端已经消费了数据，但是 offset 没有提交。offset 没有提交的原因一般有 3种：设置了自动提交 offset ，由于程序的异常导致了漏提交consumer 被 group coordinator 从当前消费组中移除consumer 提交 offset 失败备注：group coordinator 可以理解为 consumer group 的协同管理者。下面来
我们在《360度测试：KAFKA会丢数据么？其高可用是否满足需求？》这篇文章中，详细说明了KAFKA是否适合用在业务系统中。但有些朋友，还不知道KAFKA为何物，以及它为何存在。这在工作和面试中是比较吃亏的，因为不知道什么时候起，KAFKA似乎成了一种工程师的必备技能。一些观念的修正从 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“。Kafka
文章目录1 Controller元数据：Controller都保存有哪些东西？有几种状态？1.1 案例分享1.2 集群元数据（1）ControllerStats（2）offlinePartitionCount（3）shuttingDownBrokerIds（4）liveBrokerEpochs（5）epoch & epochZkVersion（6）allTopics（7）partitio
