背景 我们有个数据处理平台，有两个用 docker 运行的数据处理模块，分别是：data_api, 和 processor_api，故名思义： data_api： 接受数据； processor_api...直到第二天，累积的延迟量已经触发了第二级别的阈值了，消费延迟超过 30 万条了，立马上监控看看 ?...消费速度，因为在更新前，一直是不会有延迟这么多的。...这样看起来的话，应该是 kafka 在频繁的 rebalance 了。。 既然消费者进程和链接都没有变化，其实不应该短时间内频繁 rebalance 的。...直接去 kafka-python 官网，找了较新的版本 1.4.2，更新之后，消费和日志都正常了。 欢迎各位大神指点交流, QQ讨论群: 258498217
Topic - 主题，由用户定义并配置在Kafka服务器，用于建立Producer和Consumer之间的订阅关系。生产者发送消息到指定的Topic下，消息者从这个Topic下消费消息。...Offset - 消息在partition中的偏移量。每一条消息在partition都有唯一的偏移量，消息者可以指定偏移量来指定要消费的消息。 Kafka分布式架构 ?...默认情况下，键值（key）决定了一条消息会被存在哪个partition中。 partition中的消息序列是有序的消息序列。kafka在partition使用偏移量（offset）来指定消息的位置。...实验一：kafka-python实现生产者消费者 kafka-python是一个python的Kafka客户端，可以用来向kafka的topic发送消息、消费消息。...打开两个窗口中，我们在window1中运行producer，如下 ? 在window2中运行consumer，如下 ?
pip install kafka pip install kafka-python 如果想要完成负载均衡，就需要知道kafka的分区机制，同一个主题，可以为其分区，在生产者不指定分区的情况，kafka...会将多个消息分发到不同的分区，消费者订阅时候如果不指定服务组，会收到所有分区的消息，如果指定了服务组，则同一服务组的消费者会消费不同的分区，如果2个分区两个消费者的消费者组消费，则，每个消费者消费一个分区...要指定偏移量消费数据，需要指定该消费者要消费的分区，否则代码会找不到分区而无法消费 github：KafkaProducer >>> from kafka import KafkaProducer >>...并且不删除,所以每个消息在消息队列中都有偏移 for message in consumer: # consumer是一个消息队列，当后台有消息时，这个消息队列就会自动增加．所以遍历也总是会有数据，当消息队列中没有数据时...pykafka的例子中也看到了zk的支持，而kafka-python并没有zk的支持，所以选择了pykafka做为连接库 概念问题 kafaka和zookeeper的群集，使用samsa的时候生产者和消费者都连接了
构建生产者对象时，可通过compression_type 参数指定由对应生产者生产的消息数据的压缩方式,或者在producer.properties配置中配置compression.type参数。...参考链接： https://pypi.org/project/kafka-python/#description https://kafka-python.readthedocs.io/en/master...（ If value is None, key is required and message acts as a ‘delete’） partition (int, 可选) – 指定分区。...参考API：https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/apidoc/KafkaProducer.html 注：生产者代码是线程安全的，支持多线程，而消费者则不然...metrics(raw=False) 获取消费者性能指标。
这一篇文章里面，我们要使用的一个第三方库叫做kafka-python。大家可以使用pip或者pipenv安装它。下面两种安装方案，任选其一即可。...python3 -m pip install kafka-python pipenv install kafka-python 如下图所示： ?...很多人都会搞混的几个地方 earliest 与 latest 在我们创建消费者对象的时候，有一个参数叫做auto_offset_reset='earliest'。...对于同一个 Topic 的同一个 Group： 假设你的 Topic 有10个 Partition，一开始你只启动了1个消费者。那么这个消费者会轮换着从这10个Partition 中读取数据。...所以在上一篇文章中，我说，在同一个 Topic，同一个 Group 中，你有多少个 Partiton，就能起多少个进程同时消费。 Kafka 是不是完全不重复不遗漏？
kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。...consumer：消费者。 topic: 消息以topic为类别记录,Kafka将消息种子(Feed)分门别类,每一类的消息称之为一个主题(Topic)。...kafka有四个核心API：producer API，consumer API，streams API，connector API kafka有什么用？...i in range(3): msg = "msg%d" % i producer.send('test', msg) producer.close() 调用KafkaProducer指定...关于简单的操作就介绍到这里了，想了解更多： https://pypi.org/project/kafka-python/
OpenFeign的依赖（实际是在服务消费者端需要OpenFeign的依赖） <!...的启动类添加如下注解 因为service-sms是消费者 需要开启feign的远程调用 @EnableFeignClients 我们这里以注册业务为例 在发送注册验证码的时候 我们需要判断用户有没有注册过...所以需要在短信模块中远程调用接口 判断用户是否注册过 判断用户是否注册过的接口处在另一模块中 服务提供者接口信息 需要在消费者端创建一个接口 学过的都懂 服务消费者 也就是短信服务...远程调用超时了呢 解决办法： 配置更大的超时时间 默认openFeign的超时时间只有1秒钟 可以在配置文件中添加如下配置：是消费端配置哦 feign: client...2、日志级别 NONE：默认级别，不显示日志 BASIC：仅记录请求方法、URL、响应状态及执行时间 HEADERS：除了BASIC中定义的信息之外，还有请求和响应头信息 FULL：除了HEADERS中定义的信息之外
近来工作上接收到一项任务，实现c++后台服务器程序，要求它能承载千万级别的DAU读写请求。...假设客户端要上传一张图片，它会将图片数据发送给API服务器程序，后者从数据库服务器集群中选择一台，然后将图片数据发送给数据库服务器进行存储，此时API服务器和数据库服务器之间就发生了相互通讯的需求。...在处理海量级别的高并发请求时，例如在微信上一秒钟内，用户可能会上传几十万张图片，于是服务器集群中，不同服务器程序之间的通讯的量级同样也是一秒内几十万分发，因此实现服务器进程间的高并发通讯是让后台能承载海量级请求的关键...通过该命令，消费者就与生产者在端口9092建立连接，我们可以想象消费者和生产者在河岸的两端，队列就是在两岸建立起一座桥梁，汽车从河岸一段上桥后抵达另一端就等同于消息从生产者进程推送到消费者进程，此时我们在生产者进程的控制台窗口输入信息...然后按下回车后，我们在消费者进程对应的控制台窗口就可以接收到相应的内容： ?
解决方案在遇到 "NoBrokersAvailableError" 时，你可以尝试以下解决方案：检查连接配置：验证你的连接配置是否准确无误。确保你的代码中指定了正确的 Kafka 服务器地址和端口号。...避免频繁连接尝试：在代码中使用连接池，避免频繁地连接和断开连接。这可以减少不必要的连接错误，并提高连接的稳定性。错误处理和重试机制：在你的代码中实现错误处理和重试机制。...在这个示例代码中，我们创建了一个 KafkaProducer 实例，并指定了 Kafka 服务器的地址和端口号。...在这个示例代码中，我们定义了一个send_message函数，它接收一个主题和要发送的消息作为参数。在try块中，我们创建了一个KafkaProducer实例并将消息发送到指定的主题。...Broker根据消费者请求中指定的消费者组和分区信息，返回相应的消息给消费者。消费者请求处理包括了检索可用消息、维护消费者偏移量（offset）以及处理消费者组协调等操作。
Topic即主题，通过对消息指定主题可以将消息分类，消费者可以只关注自己需要的Topic中的消息 Consumer即消费者，消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理...生产者在向kafka集群发送消息的时候，可以通过指定分区来发送到指定的分区中 也可以通过指定均衡策略来将消息发送到不同的分区中 如果不指定，就会采用默认的随机均衡策略，将消息随机的存储到不同的分区中...在消费者消费消息时，kafka使用offset来记录当前消费的位置 在kafka的设计中，可以有多个不同的group来同时消费同一个topic下的消息，如图，我们有两个不同的group同时消费，...对于一个group而言，消费者的数量不应该多余分区的数量，因为在一个group中，每个分区至多只能绑定到一个消费者上，即一个消费者可以消费多个分区，一个分区只能给一个消费者消费 因此，若一个group...，因为还没有发送任何数据，因此这里在执行后没有打印出任何数据 不过别着急，不要关闭这个终端，它会一直hold住 在发送完消息之后，可以回到我们的消息消费者终端中，可以看到，终端中已经打印出了我们刚才发送的消息
producer指定的topic中； Procedure就是和Transaction Coordinator交互获得TransactionID对应的任务状态。...();); 在两阶段提交协议的第一阶段，transactional coordinator 更新内存中的事务状态为 “prepare_commit”，并将该状态持久化到transaction log中；...，会更新事务状态为“commited” 或“abort”， 并将该状态持久化到transaction log中； kafka消费者消费消息时可以指定具体的读隔离级别，当指定使用read_committed...隔离级别时，在内部会使用存储在目标topic-partition中的事务控制消息，来过滤掉没有提交的消息，包括回滚的消息和尚未提交的消息；kafka消费者消费消息时也可以指定使用read_uncommitted...隔离级别，此时目标topic-partition中的所有消息都会被返回，不会进行过滤； kafka事务在应用程序的使用 配置修改 producer 配置项更改： enable.idempotence =
问题分析 先来看我们以前利用 RestTemplate 发起远程调用的代码： 存在的问题： 在服务消费者中，我们把 url 地址硬编码到代码中，不方便后期维护。...在服务消费者中，不清楚服务提供者的状态。 服务消费者调用服务提供者时候，如果出现故障能否及时发现不向用户抛出异常页面？ RestTemplate 这种请求调用方式是否还有优化空间？...仔细的同学可以观察可以发现， Feign 的客户端与服务提供者的 controller 代码非常相似： feign 客户端： UserController： 有没有一种办法简化这种重复的代码编写呢...这里提供两种解决方式，看看你有没有想到呢 # 6.1 继承方式 一样的代码可以通过继承来共享： 定义一个 API 接口，利用定义方法，并基于 SpringMVC 注解做声明。...例如，将 UserClient、User、Feign 的默认配置都抽取到一个 feign-api 包中，所有微服务引用该依赖包，即可直接使用。
使用事务隔离级别，这是ACID中的定义，关系数据库内部机制中就是这么做的。...但是，如果使用隔离级别，比如可串行化serializable （以及可重复读），你的系统会变得很慢，依赖于不同关系数据库，同时发生的事务也许需要应用代码编码指定重试几次，这就很复杂，其他不是很严格的隔离级别则会带来更新丢失或幽灵...即使你正确地设置了合适隔离级别，你也能用代码正确处理了事务的失败错误情况，但是隔离并不能解决所有并发问题，比如应用级别的数据约束，也就是说，是一种复杂的业务逻辑约束或规则，很难使用数据库的表键约束来实现的...但是完全幂等的操作在实际中也是很少碰到。 6.使用“insert-only”只追加模型....你不会丢失数据，相当于免费得到一个校订日志(banq注：实际是EventSourcing 事件流日志) 上面办法都是在不损失性能情况下如何串行化请求，包括了各种锁机制 队列和非堵塞I/O。
但是，一般情况下我们并不会对Flink进行这种级别的二次开发。那在实际情况中我们如何应对这种可能会引起数据不一致的情况呢？ 那么，Flink是如何通知到我们这种情况的？...发现这里语义居然不是exactly-once，而是at least-once（默认），分析可能是设置方式不对，之前我是在Flink Stream API中设置了语义， StreamExecutionEnvironment...那么查阅资料为什么会消费到上游kafka还没有commit的消息，结果是kafka也有自己的事务隔离级别。...如果先使得下游不能消费上游还未提交的消息效果，需要在下游的kafka消费端设置事务隔离级别： 将所有从 Kafka 中消费记录的应用中的 isolation.level 配置项设置成实际所需的值（read_committed...需要在下游消费端设置事务的隔离级别为：read_committed。 困惑、初心与曙光 为什么checkpoint、「精确一次」？ 故障冗余（数据一致性） 为什么流式计算？
kafka kafka简介（摘自百度百科） 简介： afka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。...这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。...Producer 负责发布消息到Kafka broker Consumer 消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。...Consumer Group 每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。...如果安装不成功可以执行如下， 也可以到网站：http://pipy.python.org/ ，找到kafka的相关kafka-python ,网速比较慢，或者通过下面连接下载（直通车） 有的说需要下载相关组件
1.group.id 消费者所属消费组的唯一标识 2.max.poll.records 一次拉取请求的最大消息数，默认500条 3.max.poll.interval.ms 指定拉取消息线程最长空闲时间...，默认50MB 13.fetch.max.wait.ms 从Kafka拉取消息时，在不满足fetch.min.bytes条件时，等待的最大时间，默认500ms 14.metadata.max.age.ms...设置消费者api超时时间，默认60000ms 32.interceptor.classes 自定义拦截器 33.exclude.internal.topics 内部的主题:一consumer_offsets...该参数用来指定 Kafka 中的内部主题是否可以向消费者公开，默认值为 true。...34.isolation.level 用来配置消费者的事务隔离级别。
自习观察可以发现，Feign的客户端与服务提供者的controller代码非常相似： feign客户端： UserController： 有没有一种办法简化这种重复的代码编写呢？...提供给所有消费者使用。...3、 实现抽取的最佳实践 1）抽取 首先创建一个module，命名为feign-api： 项目结构： 在feign-api中然后引入feign的starter依赖 ...在order-service的pom文件中中引入feign-api的依赖： cn.itcast.demo <artifactId...4）解决跨服务扫描包问题 在启动类上添加注解属性 方式一： 指定Feign应该扫描的包： @EnableFeignClients(basePackages = "cn.itcast.feign.clients
，dump保存到指定的文件。...4 索引失效问题 不知道你有没有遇到过，生成环境明明创建了索引，但数据库在执行SQL的过程中，索引竟然失效了。 由于索引失效，让之前原本很快的操作，一下子变得很慢，影响了接口的性能。...并发操作冲突：在高并发环境下，多个事务对同一组数据进行操作，容易引发锁冲突导致死锁。 索引使用不当：如果索引设计不合理，可能导致事务在获取锁时出现问题。 如何减少死锁问题？ 设置合理的事务隔离级别。...总大小 已使用多少 可用多少 最快的解决办法是，将/tmp文件夹中的文件删除，可以释放一些磁盘空间。 然后找到日志文件，删除7天以前的日志。...随着数据越来越多，MQ消费者的在处理业务逻辑时，mysql索引失效或者选错索引，导致处理消息的速度变慢。 如果生产环境出现MQ消息积压问题，先确认MQ生产者有没有批量发送消息。
观察可以发现，Feign的客户端与服务提供者的controller代码非常相似： feign客户端： UserController： 有没有一种办法简化这种重复的代码编写呢？...、参数列表、注解 ---- 抽取方式 将Feign的Client抽取为独立模块，并且把接口有关的POJO、默认的Feign配置都放到这个模块中，提供给所有消费者使用。...---- 实现基于抽取的最佳实践 1.抽取 首先创建一个module，命名为feign-api , 在feign-api中然后引入feign的starter依赖 <groupId...在order-service的pom文件中中引入feign-api的依赖： cn.itcast.demo <artifactId...4.解决扫描包问题 方式一： 指定Feign应该扫描的包： @EnableFeignClients(basePackages = "cn.feign.clients") 方式二： 指定需要加载的Client
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