kafka集群镜像同步原理
社区干货
Kafka数据同步
# 前言 [#](https://vsop-online.bytedance.net/doc/manage/detail/6627/detail/?DocumentID=173809#%E5%89%8D%E8%A8%80)Kafka MirrorMaker 是 Kafka 官网提供的跨数据中心流数据同步方案,其实现原理是通过从 Source 集群消费消息,然后将消息生产到 Target 集群从而完成数据迁移操作。用户只需要通过简单的consumer配置和producer配置,启动MirrorMaker,即可实现实时数据同步。;// 建立与 Kafka 群集的初始连接的主机/端口对的列表 多个以逗号隔开properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka1:9092, kafka2:9092, kafka3:9092");// 消息不成功重试次数properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0);...
排查Kafka消息堆积的问题
# 问题描述在使用 Kafka 过程中,发现 Kafka 有消息堆积,我们该如何排查此类问题?# 问题分析通常来说,消费堆积有如下原因:1. 生产速度过快,而消费过慢,从而引起堆积。2. 消费端产生了阻塞下面我们会针对上述... 调整与 Kafka 实例绑定的 EIP 带宽,从而避免网络带宽过低导致消费慢的问题。## 避免消费端阻塞一般情况下,消费者在接收到消息之后会执行相应的消费逻辑,如果是同步等待调用结果,在异常情况下可能会一直进行等待...
字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化 | 社区征文
其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台服务器支持的Kafka Consumer数量有限,在每日百万级消息体量下,经常有长延时等问题,影响用户体验。在2020年底,我们针对Atlas的消息消费部分做了重构,将消息的消费和处理从后端服务中剥离出来,并编写了Flink任务承担这部分工作,比较好的解决了扩展性和性能问题。然而,到2021年年中,团队开始重点投入私有化部署和火山公有云支持,对于Flink集群的依赖引入了可维...
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Kafka Exporter 接入
托管 Prometheus 服务提供基于 exporter 的方式来监控 Kafka 运行状态,本文为您介绍如何在集群中部署 kafka-exporter,并实现对 Kafka 的监控。 前提条件已注册并开通火山引擎容器服务(VKE)。 已创建托管 Prometheu... kafka.server=x.x.x.x:9092 配置 Kafka 实例的地址和端口号 image: danielqsj/kafka-exporter:latest 拉取 Docker Hub 中的 exporter 镜像 imagePullPolicy: IfNotPresent name: kafka-exp...
Kafka/BMQ
不再支持 kafka-0.10 和 kafka-0.11 两个版本的连接器,请直接使用 kafka 连接器访问 Kafka 0.10 和 0.11 集群。Kafka-0.10 和 Kafka-0.11 两个版本的连接器使用的 Kafka 客户端有缺陷,在某些情况下可能无法自动提交... 表示手动同步或异步提交。 'enable.auto.commit' = 'true', -- 自动提交 Offsets 的时间间隔,单位为 ms。 'auto.commit.interval.ms' = '500', 安全与认证如果 Kafka 集群要求安全连接或认证,您需要在 WITH 参...
Kafka 消费者最佳实践
本文档以 Confluent 官方 Java 版本客户端 SDK 为例,介绍使用火山引擎 Kafka 实例时的消费者最佳实践。 广播与单播在同一个消费组内部,每个消息都预期仅仅只被消费组内的某个消费者消费一次,因而使用同一个消费组的... 很可能会出现消费位点未及时同步到服务端的现象。因而,即使在同一个消费组内的不同消费者,也无法完全保证一条消息仅仅只会被消费一次。消费者若需要实现完全的幂等,可以通过在消息中添加额外的标识字段等方式在消费...
Kafka 生产者最佳实践
在消息的写入和读取中都无法发挥集群完整集群性能,只有多个 1 分区的 Topic 同时使用时,才有可能最大限度的发挥集群的性能。 **分区有序:**Kafka 分区中消息天然有序,因而也可以通过将需要保证顺序的消息写入到同一... 第三种其实是一种伪同步的实现方式,会严重影响客户端的生产性能,不推荐使用。 生产性能生产者通过内存缓存,消息聚合的方式,减少和服务端之间的网络请求,从而达到吞吐性能的大幅度提升。对于生产端的聚合能力,当前支...
消息顺序性与可靠性
使用消息队列 Kafka版收发消息时,往往需要关注消息的顺序性与可靠性,本文档介绍实现消息顺序性、保证消息可靠性的推荐方式。 消息顺序性Kafka 的消息在单个分区中可以保证数据的先入先出,即写入同一分区的消息,若消... 1 分区的 Topic 在消息的写入和读取中都无法发挥集群完整集群性能,只有多个 1 分区的 Topic 同时使用时,才有可能最大限度的发挥集群的性能。 分区有序 Kafka 分区中消息天然有序,您也可以通过将需要保证顺序的消...
Kafka 迁移上云(方案一)
本文介绍通过方案一将开源 Kafka 集群迁移到火山引擎消息队列 Kafka版的操作步骤。 注意事项业务迁移只迁移消息生产、消费链路和业务流量,并不会迁移 Kafka 旧集群上的消息数据。 创建Kafka实例、迁移消息收发链路... 待旧集群的消息被旧 Consumer 消费完成后,再关闭旧消费端,完成迁移上云。该方案可以保障业务的可用性,业务迁移更加平滑,适用于对业务连续性和可用性要求较高的业务场景。但是该方案中,云上和云下双集群同步处理消息...
Kafka CPU 消耗场景分析
Kafka 实例的业务数据量主要体现在网络带宽占用与磁盘的吞吐,日常场景下无需关注 CPU 占用率。但是在实际生产环境中,往往存在多样化的使用场景,部分业务模型中 CPU 也会成为服务端的使用瓶颈。目前对于服务端 CPU 消耗比较大的主要场景有请求速率过快、客户端消息格式低于服务端版本。 请求速率过快Kafka 在客户端的设计实现中就已经考虑到请求速率过快的问题。 对于消息发送,Kafka客户端的设计本身并不是同步消息发送的,业务在调...
迁移概述
本文介绍 Kafka 业务迁移的方案与基本流程。业务上云过程中,您可以参考本文档,将自建 Kafka 集群或其他云厂商 Kafka 集群平滑迁移至火山引擎消息队列 Kafka版。 背景信息消息队列 Kafka版是一款基于 Apache Kafka ... 再停止原集群的生产业务,并在旧集群消费完旧消息之后停止消费端。在该方案中,云上云下双集群同步处理业务,原有业务逐步迁移。 该方案优势在于可以保证业务的连续性,任何时候新生产的数据都能被及时进行消费处理。...
多可用区部署 Kafka 实例
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列 Kafka版支持跨可用区部署 Kafka 实例,即支持多 AZ。跨可用区部署的实例具备更强的容灾能力,全方位保障集群数据的可靠性和服务的可用性。在购买 Kafka 实例时,部署方式设置为...
