Kafka 是其中之一。Apache Kafka 是一个开源的分布式事件流平台,可跨多台计算机读取、写入、存储和处理事件,并有发布和订阅事件流的特性。本文将研究 Kafka 从生产、存储到消费消息的详细过程。 ## Produce... producer 在确认一个请求发送完成之前需要收到的反馈信息。这个参数是为了保证发送请求的可靠性。acks = 0:producer 把消息发送到 broker 即视为成功,不等待 broker 反馈。该情况吞吐量最高,消息最易丢失acks ...
业务组内研发童鞋碰到了这样一个问题,反复尝试并研究,包括不限于改Kafka,主题创建删除,Zookeeper配置信息重启服务等等,于是我们来一起看看... Ok,Now,我们还是先来一步步分析它并解决它,依然以”化解“的方式进... 但Kafka的高可用性HA我们是耳熟能详的,为啥我们搭建的Kafka集群由多个节点组成,但其中某个节点宕掉,整个分区就不能正常使用-消费者端无法订阅到消息。 首先,我们来看下Kafka的配置信息:```js[root@xx-xx-xx...
作者|字节跳动消息队列研发工程师-雷丽媛上文我们了解了在字节跳动内部业务快速增长的推动下,经典消息队列 Kafka 的劣势开始逐渐暴露,在弹性、规模、成本及运维方面都无法满足业务需求。因此字节消息队列团队... 它主要负责写入请求的处理,其余请求交给了 Proxy 和 Coordinator 处理。* Coordinator 与 Kafka 版本最大的差别在于我们将其从 Broker 中独立,作为单独的进程提供服务。这样的好处是读写流量与消费者协调的资源可...
Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见 字节跳动基于 Flink 的 MQ-Hive 实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高。目前字节跳动中国区 MQ dump 例行任务数巨大,日均处理流量在 PB 量级。巨大的任务量和数据量对 MQ dump 的稳定性以及准确性带来了极大的挑战。本文主要介绍 DTS MQ dump 在极端场景中遇到的数据丢失问题的排查与优化,最后介绍了上线效果。# 线上...
业务组内研发童鞋碰到了这样一个问题,反复尝试并研究,包括不限于改Kafka,主题创建删除,Zookeeper配置信息重启服务等等,于是我们来一起看看... Ok,Now,我们还是先来一步步分析它并解决它,依然以”化解“的方式进... 但Kafka的高可用性HA我们是耳熟能详的,为啥我们搭建的Kafka集群由多个节点组成,但其中某个节点宕掉,整个分区就不能正常使用-消费者端无法订阅到消息。 首先,我们来看下Kafka的配置信息:```js[root@xx-xx-xx...
在 ByteHouse 中,您可以直接通过 Kafka 或 Confluent Cloud 流式传输数据。Kafka 数据导入任务将持续运行,读取 Topic 中的消息。ByteHouse 的 Kafka 任务可以保证 exactly once ,您的数据在消费后即可立即访问。同时可以随时停止数据导入任务以减少资源使用,并在任何必要的时候恢复该任务。ByteHouse 将在内部记录 offset,以确保停止/恢复过程中不会丢失数据。当前已经支持的 Kafka 消息格式为: JSON Protobuf 支持的 Kafka/Conf...
使用 Kafka 客户端进行生产消费,出现报错(超时、元数据丢失),如何解决? TimeoutException常见于网络不通,可通过 telent 命令测试。如果网络正常且确认配置正确可提工单排查。 Leader is not available常见于 Topic 创建中、服务升级中,如果持续报错可能是 Topic 未创建或者服务端问题。服务端问题请提工单排查。 为什么无法删除实例?删除实例之前需要先删除实例中的 Topic 和 Consumer Group。 为什么扩容实例时,长时间处于 扩容...
作者|字节跳动消息队列研发工程师-雷丽媛上文我们了解了在字节跳动内部业务快速增长的推动下,经典消息队列 Kafka 的劣势开始逐渐暴露,在弹性、规模、成本及运维方面都无法满足业务需求。因此字节消息队列团队... 它主要负责写入请求的处理,其余请求交给了 Proxy 和 Coordinator 处理。* Coordinator 与 Kafka 版本最大的差别在于我们将其从 Broker 中独立,作为单独的进程提供服务。这样的好处是读写流量与消费者协调的资源可...
中进行进一步的分析处理。在 ByteHouse 中创建 Kafka 数据导入任务之后,可以直接通过 Kafka 流式传输数据。数据导入任务将自动运行,持续读取日志主题中的日志数据,并将其写入到指定的数据库表中。消费日志时,支持仅消费其中的部分字段,并设置最大消息大小等配置。同时您可以随时停止数据导入任务以减少资源使用,并在任何必要的时候恢复该任务。ByteHouse 将在内部记录 offset,以确保停止和恢复过程中不会丢失数据。 费用说明通过...
Kafka 客户端的 ECS 和 Kafka 实例所在的可用区应尽量一致,避免故障域不对等的问题。 跨可用区部署的实例可能会出现 2ms~3ms 的网络延迟,单请求时延相较于单可用区会略有上升。 客户端使用同步方式调用接口的情况下,实例的吞吐性能可能会下降,需要考虑预留一定的性能空间、升配到更高的计算规格或改为异步调用接口。 跨可用区部署网络脑裂场景下,如果客户端 ack 未设置为 -1,可能出现脏数据截断的情况。 设置跨可用区部署消息队...
创建 Kafka 实例后,您可以根据业务需求修改实例或 Topic 级别的参数配置,例如最大消息大小、消息保留时长等。 背景信息消息队列 Kafka版在实例与 Topic 级别均提供了部分参数的在线可视化配置,指定不同场景下的各种... 如果消息写入速率超过了磁盘自动清理的速度,后端服务会在磁盘被写满前暂停写入数据。 推荐设置 Broker 磁盘容量的阈值监控告警,在磁盘使用率接近清理水位之前及时处理,避免消息在自然老化前被删除。推荐设置的告警...
消息队列 Kafka版是一款基于 Apache Kafka 构建的分布式消息中间件服务,具备高吞吐、高可扩展性等特性,提供流式数据的发布/订阅和多副本存储机制,广泛应用于日志压缩收集、流式数据处理、消息解耦、流量削峰去谷等... 不同系统间处理能力存在差异,在进行商品秒杀或新品发布上线等大型活动时,上游系统产生的突发流量可能会对某些处理能力低的下游系统造成冲击,若没有相应的保护或缓存机制,可能会导致系统超负荷甚至是崩溃,因而丢失业...
Kafka 数据导入节点后数据分配倾斜问题,ByteHouse 是否可以避免该问题,以及如何设置?可能由于社区版 Kafka 引擎动态分配 Partition 导致。ByteHouse 改造后的 HaKafka 引擎是根据 Partition 静态分配的,可以避免该问题。 Q3:通过 JDBC 进行 insert select 方式写入时,如果出现写入失败情况,是否会存在数据丢失?建议使用 HaUniqueMergeTree。在 UniqueMergeTree 中,数据插入后是会自动去重的。因此当写入失败时,可以再次进行写入即...