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def cleanupLogs() { debug("Beginning log cleanup...") var total = 0 val startMs = time.milliseconds for(log <- allLogs; if !log.config.compact) { debug("Garbage collecting '" + log.name + "'") total += cleanupExpiredSegments(log) + cleanupSegmentsToMaintainSize(log) } debug("Log cleanup completed. " + total + " files deleted in " + (time.milliseconds - startMs) / 1000 + " seconds") }
Kafkaä¸æ®µæ¶é´ï¼é ç½®æ件设置ï¼è°ç¨ä¸æ¬¡ cleanupLogsï¼å é¤ææåºè¯¥å é¤çæ¥å¿æ°æ®ã
cleanupExpiredSegments è´è´£æ¸ çè¶ æ¶çæ°æ®
private def cleanupExpiredSegments(log: Log): Int = { val startMs = time.milliseconds log.deleteOldSegments(startMs - _.lastModified > log.config.retentionMs) }
cleanupSegmentsToMaintainSize è´è´£æ¸ çè¶ è¿å¤§å°çæ°æ®
<br>private def cleanupSegmentsToMaintainSize(log: Log): Int = { if(log.config.retentionSize < 0 || log.size < log.config.retentionSize) return 0 var diff = log.size - log.config.retentionSize def shouldDelete(segment: LogSegment) = { if(diff - segment.size >= 0) { diff -= segment.size true } else { false } } log.deleteOldSegments(shouldDelete) }
我用kafka两年踩过的一些非比寻常的坑
调用接口查询数据时,如果返回数据为空,或者只返回了订单没有菜品,则加入重试表。 调整后,商户投诉的问题被解决了。重复消费 kafka消费消息时支持三种模式: at most once模式 最多一次。保证每一条消息commit成功之后,再进行消费处理。消息可能会丢失,但不会重复。 at least once模式 至少一次。保证每一条消息处理成...
kafka出现若干分区不消费的现象
临时解决方法就是跳过有问题的消息，将offset重置到有问题的消息之后。本质上还是要业务侧修改业务逻辑，增加超时或者异常处理机制，最好不要采用自动提交offset的方式，可以手动管理。
干货满满,202303最新各大厂大数据核心面试题
5、Flink数据积压问题该如何解决？（我提到增大Kafka的并行度，面试官追问还有其他方法吗？我回答没有，他似乎不太满意）6、阿里、字节：离线数仓和实时数仓的下游业务有哪些？报表是给谁看的？用户画像从数仓中提取哪些数据？实时指标如何检测准确性？与业务方的沟通如何？指标由谁提出？数仓自身是否提出指...
得物技术消息中间件应用的常见问题与方案
Kafka不能保证单个分区副本的数据一定不丢失,而是靠分区副本机制来确保消息的完善性(分布到不同的broker上) 积压消息保存时效问题 Kafka对于topic下的数据,有容量上限、时间上限两种消息存储上限规则,触发其中任何一个规则,都会删除淘汰之前的消息。这个尤其需要注意。 RocketMQ,消息在服务器存储时间也有上限,达到上限的消...
一看就会的kafka多线程顺序消费【内附Demo哦】
Kafka是一个分布式消息流平台，支持多分区、多副本，基于Zookeeper。本文将重点讨论Kafka在consumer是单线程与多线程情况下如何保证顺序消费。单线程顺序消费中，为了避免流量瞬间压垮服务，将订单生成逻辑与支付逻辑包装成MQ消息发送到Kafka中，以防止积压消息。为了保证订单生成与支付的严格先后顺序，消息应发送...
kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么优点和缺点
Kafka通过acks参数解决消息丢失问题，生产者在发送消息后，需要等待一定数量的副本确认消息发送成功才视为发送完成。这确保了消息在多副本环境下的可靠性。Kafka的ACK机制提供了对消息发送确认的控制，有助于数据一致性。RabbitMQ解决消息积压问题通过队列的先进先出（FIFO）特性，以及合理的队列配置（如队列...
kafka-docker上使用+常用指令
集群部署 可以通过compose集群化部署过es，这里通过创建另一个compose.yml文件来部署kafka，配置文件参考 docker-compose集群部署 生产者：消费者： 方式一：从当前主题的迁移量位置+1开始取数据 方式二：从当前主题第一条消息开始消费 生产者将消息发送broker，broker将消息保存到本地日志中，消息的...
Kafka生产问题总结及性能优化实践
磁盘顺序读写:kafka消息不能修改以及不会从文件中间删除保证了磁盘顺序读,kafka的消息写入文件都是追加在文件末尾,不会写入文件中的某个位置(随机写)保证了磁盘顺序写。 读写数据的批量batch处理以及压缩传输 数据传输的零拷贝 原文:https:\/\/juejin.cn\/post\/7099767981516783623 logo设计 创造品牌价值 ¥500元起 AP...
深入浅出Kafka:高可用、顺序消费及幂等性
实现消息的顺序消费则需谨慎选择，权衡性能与数据处理的顺序性。解决消息积压问题，可通过增加消费者实例或优化消费策略来提高处理能力。实现延时队列，为消息提供灵活的时间控制，确保数据在特定时间点被正确消费。Kafka不仅是一个消息队列，它更是一个强大的数据传输和处理平台。通过理解其高可用性、幂等性、...
消息中间件(MQ)的技术选型(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ)
优点： RocketMQ几乎同时解决了Kafka和RabbitMQ的缺陷。它的吞吐量也非常高，单机可以达到10万的QPS以上，而且可以保证高可用性，并且可以通过配置达到数据保证不会丢失，可以部署大规模的集群，还支持各种高级功能，比如说延迟消息、事务消息、消息回溯、死信队列、消息积压等。而且RocketMQ是利用java开发的...
