消息队列(Message Queue) 软件下载 软件下载 MQ_Blog Dubbo远程调用的性能问题 Dubbo调用在微服务项目中普遍存在 这些Dubbo调用都是同步的 "同步"指:A(消费者)调用B(生产者)的服务A在发起调用后,在B返回之前只能等待 直到B返回结果后A才能运行 Dubbo消费者发送调用后进入阻塞状
目录一、概述二、EFAK kafka鉴权配置（zookeeper无鉴权）1）kafka Kerberos 鉴权 配置1、启动zookeeper服务2、启动kafka服务3、配置EFAK4、把配置copy到几个节点5、启动EFAK服务6、测试验证2）kafka 账号密码鉴权 配置1、启动zookeeper服务2、启动kafka服务3、配置EFAK4、把配置copy到几
https://blog.csdn.net/u011066470/article/details/122325332 1.查询文件的大小 [Devops@localhost kafka_2.11-2.3.1]$ du -h --max-depth=1240K ./bin72K ./config64M ./libs3.3M ./site-docs2.6G ./data14M ./logs2.7G . 2.查询该目录下所有资源的大小，包
rm -rf 慎用！！！ rm -rf /home/opt/ 把opt下的文件全部删除了，其中包括kafka在该机器上的安装文件。 自己导致kafka一节点异常，使用CDH的CM重新安装kafka的节点。 安装是不注意把broker.id=494（原来是250） CDH的kafka报红： These are 2 offline partions. 以及副本Replica滞后。 查找原因：z
目录一、Kerberos概述与安装二、Kafka Kerberos认证1）创建用户和生成用户keytab2）Kerberos 相关配置3）Kafka 服务端配置1、修改server.properties2、修改kafka-server-start.sh4）Kafka 客户端配置1、配置client.properties2、配置kafka-client-jaas.conf3、配置kafka-topics.sh等操作
docker 中安装kafka 在安装kafka之前需要先安装zookeeper，因为kafka 启动会将元数据保存在 zookeeper 中，zookeeper是一种分布式协调服务，可以再分布式系统中共享配置，协调锁资源，提供命名服务。 zookeeper 安装 1、在docker中拉取zookeeper 镜像 docker pull wurstmeister/zookeeper
what： Kafka可以将主题划分为多个分区（Partition），会根据分区规则选择把消息存储到哪个具体分区中。 如果分区规则设置的合理，那么所有的消息将会被均匀的分布到不同的分区中，这样就实现了负载均衡 和水平扩展。 多个订阅者可以从一个或者多个分区中同时消费数据，以支撑海量
Linux下查看某一个进程所占用的内存，首先可以通过ps命令找到进程id，比如 ps -ef | grep kafka 可以看到kafka这个程序的进程id 可以看到是2913，现在可以使用如下命令查看内存： top -p 2913 这样可以动态实时的看到CPU和内存的占用率，然后按q键回到命令行
1、常用的消息队列： kafka RabbitMQ RoketMQ 2、作用： a、解耦（提高代码复用性） b、异步 提高用户体验增加吞吐量 c、削峰/分流 减轻服务器压力 3、存在的问题和解决方案 问题一：高可用？万一服务器
报错：Bootstrap broker basecoalmine:2181 (id: -1 rack: null) disconnected (org.apache.kafka.clients.NetworkClient) 原因：未进行kafka鉴权 添加相关配置 spring: kafka: properties: sasl.mechanism: SCRAM-SHA-5 security.protocol: SASL_PLAINTEXT
大家好，我是树哥。 消息队列可谓是高并发下的必备中间件了，而 Kafka 作为其中的佼佼者，经常被我们使用到各种各样的场景下。随着 Kafka 而来得，还有三个问题：消息丢失、消息重复、消息顺序。今天，树哥带大家聊聊消息丢失的问题。 可靠性级别 回到标题提出的问题：我们是否真的能保证 Kaf
#!/bin/bash ZK_URL="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.6.3/apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz"KAFKA_URL="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.8.1/kafka_2.13-2.8.1.tgz" NODE1=10.0.0.17NODE2=1
Kafka - 08容量评估 一、需求分析 评估要求： 每天的请求量、 每条消息的大小； 参考二八原则 假设有每天10亿请求 凌晨0-8点请求量较小，其余16小时处理80%的请求。 而 16小时的20%时间处理 8亿请求的80%数据。 高峰时间段 QPS = (8亿 * 80%) / (16 * 20%) = 5.5万。 每条数据50k
Kafka - 04数据存储及查询 一、Kafka数据存储 1.1 存储结构 topic在broker上存储方式 创建topic时，指定分区和副本数量 分区目录ttopic2-0， 格式： 主题-分区号 目录下是数据文件，Kafka数据就是message，数据存储在log文件里 .log结尾的就是日志文件， 在Kafka中把数据文件就叫做
Kafka - 03操作 一、数据读写 1.1 console [root@my-node51 ~]# kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 192.168.6.51:9092 --topic ttopic >t1------ >t2------ >t3------ > [root@my-node52 ~]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.6.51:
Kafka - 01简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区（partition）、多副本（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统； 最大的特性是可以实时处理大量数据以满足各种需求场景,如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎、web/nginx日志、
1 提高Producer吞吐量的实践 在实际环境中，用户似乎总是愿意用较小的延时增加的代价，去换取 TPS 的显著提升。毕竟，从 2ms 到 10ms 的延时增加通常是可以忍受的。 事实上，Kafka Producer 就是采取了这样的设计思想。每当 producer 发布一个立即就发送 到 producer聚集一堆发布后批量发
摘要：本文主要带来4种Kafka网络中断和网络分区场景分析。 本文分享自华为云社区《Kafka网络中断和网络分区场景分析》，作者： 中间件小哥。 以Kafka 2.7.1版本为例，依赖zk方式部署 3个broker分布在3个az，3个zk（和broker合部），单分区3副本 1. 单个broker节点和leader节点网络中断 网络中断
Kafka3.2.0集群的搭建过程 编写: 孙祎晨 启动步骤： 1: zookeeper 集群的先启动： 命令：在三台机器上的部署地址的bin目录下执行相应的启动命令 cd /opt/kafka3.2.0/ka
1. 消息队列 1.1. MQ 的相关概念 1.1.1. 什么是 MQ MQ(message queue)，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，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ 是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信
☞☞☞ 我是如何将一个老系统的kafka消费者服务的性能提升近百倍的 ☜☜☜○○○○○○○☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝☝○○○○○○○○ 大家好，又见面了~ kafka作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，在业务系统中被广泛的使用。 如果问你，如何提高kafka队列中
一、kafka eagle介绍 kafka eagle 是一款由国内公司开源的Kafka集群监控系统，可以用来监视kafka集群的broker状态、Topic信息、IO、内存、consumer线程、偏移量等信息，并进行可视化图表展示。独特的KQL还可以通过SQL在线查询kafka中的数据 本文提供的kafka eagle部署包是二次开发后
一、错误日志如下： 下午4点43:28.444分 ERROR KafkaSink Failed to publish events java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.kafka.common.errors.NetworkException: The server disconnected before a response was received. at org.apache.kafka.c
一：简介 1.为什么要用Kafka？ 使用同步的通信方式来解决多个服务之间的通信存在性能问题和稳定性问题 2.使用异步的方式：可以让上游快速成功，极大的提高了系统的吞吐量，而且在分布式系统中，通过下游多个服务的分布式是为u的保障，也能保障业务执行后的最终一致性
【下载windows版本的kafka】 下载地址：https://kafka.apache.org/downloads.html 下载完成后，解压到本地硬盘某个目录。
