出问题现象最近项目使用到了kafka，别的系统作为生产者，我们系统作为消费者，但是经常出现消费者消费一段时间就不消费了，根本就触发不了kafkaListener的拉取动作。换一个消费者组，从最新的位置消费又可以消费的到，但是消费一段时间就又消费不到。查看服务端没任何报错，客户端也没有任何报错。排查思路原因一：消费速度太慢，导致数据积压太多，所以无法消费（现在想想根本不可能）？？？由原来的1条1条拉取，改成批量消费，还是不行。改成多线程消费还是不行。原因二：没有给多个消费线程添加id（这个是在容器中，便于区分）@kafkaListenner(topic="test",groupId="test1
文章目录RoutineLoad导入Kafka数据到Doris一、创建 Doris 表二、创建 Kafkatopic三、创建 RoutineLoad
1、本机的kafka环境配置，不再赘述2、添加 pom文件org.springframework.kafkaspring-kafka2.8.63、配置application.ymlspring:kafka:bootstrap-servers:127.0.0.1:9092,127.0.0.1:9093producer:##消息重发的次数。配置事务的话：如果用户显式地指定了retries参数，那么这个参数的值必须大于0retries:1#一个批次可以使用的内存大小batch-size:16384#设置生产者内存缓冲区的大小。buffer-memory:33554432#键的序列化方式key-ser
文章目录1.如何防止消息被重复消费2.如何保证消息的顺序消费3.如何解决消息积压的问题4.延迟队列的实现方式1.如何防止消息被重复消费在防止消息丢失的方案中，如果生产者发送完消息后，因为网络的波动，没有收到Kafka返回的ACK确认收到信息，但是实际上Broker已经收到了该消息，此时生产者就会重新发送消息数据，进行重试，于是Broker就会收到多条相同的消息数据，从而造成消费者的重复消费。如何解决生产者发送重复消息呢？生产者关闭重试机制，但是会造成数据的丢失，不建议使用此种方式。通过消费者来解决非幂等性消费的问题：所谓的幂等性指的是多次访问的结果是一样的，对于rest的请求（get（幂等性）
我们在开发过程中使用Kafka会遇到topic太多，自己创建太费劲，所以想一次配置终身使用，自己去创建topic，和flyway一样自己去创建表，今天总结一下配置方式。1.application.yml配置kafka:#自动创建topictopics:#topic-name:import_vulnera_topic#分区数num-partitions:6#副本数replication-factor:2#topic-name:import_vulnerability_topicnum-partitions:6replication-factor:2#topic-name:import_vulne
报错如下：[2023-03-0722:02:28,799]INFOClusterID=xRL5n-bcSd6T-eKzuREzEQ(kafka.server.KafkaServer)[2023-03-0722:02:28,834]ERRORFatalerrorduringKafkaServerstartup.Preparetoshutdown(kafka.server.KafkaServer)kafka.common.InconsistentBrokerIdException:Configuredbroker.id1doesn'tmatchstoredbroker.id0inmeta.prop
Debezium系列之：把多张表的数据分发到同一个KafkaTopic，同一张表的数据始终进入Topic相同分区一、需求背景二、实现思路三、核心参数和参数详解四、创建相关表五、提交DebeziumConnector六、插入数据七、消费KafkaTopic八、总结和延展一、需求背景debezium采集数据库的多张表，一般是一张表对应一个KafkaTopic，现在想把多张表的数据分发到一个多分区的KafkaTopic最重要的是要保证相同表的数据始终出现在topic的相同分区，比如product表的数据始终发往分区0，order表的数据始终发往分区3可以参考博主以下技术博客，了解使用到的相关技术：
之前的文章末尾，简单的实现了springboot集成kafka，完成了简单的测试，今天我们来扩展一下相关内容。首先详解一下配置文件的内容：spring:kafka:#指定kafka地址，我这里部署在的虚拟机，开发环境是Windows,kafkahost是虚拟机的地址,若外网地址，注意修改为外网的IP（集群部署需用逗号分隔）producer:bootstrap-servers:124.223.205.125:9092#发生错误后，消息重发的次数。retries:3#当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算。bat
JVM默认会通过JMX的方式暴露基础指标，很多中间件也会通过JMX的方式暴露业务指标，比如Kafka、Zookeeper、ActiveMQ、Cassandra、Spark、Tomcat、Flink等等。掌握了JMX监控方式，就掌握了一批程序的监控方式。本节介绍JMX-Exporter的使用，利用JMX-Exporter把JMX监控数据暴露为Prometheus可识别的格式。JMXJMX（JavaManagementExtensions）是Java管理扩展的简称，是一种为Java应用程序植入管理功能的框架。Java类程序经常使用JMX暴露监控指标数据，也可以通过JMX来控制Java类程序，典型的
目录背景注意点自定义Appenderlog4j配置文件启动脚本实现效果背景由于公司想要基于flink的日志做实时预警功能，故需要实时接入，并刷入es进行分析。注意点日志接入必须异步，不能影响服务性能kafka集群宕机，依旧能够提交flink任务且运行任务kafka集群挂起恢复，可以依旧续写实时运行日志自定义Appender在类上加上@Plugin注解，标记为自定义appender@Plugin(name="KafkaAppender",category="Core",elementType="appender",printObject=true)publicfinalclassKafkaApp
