目录如何选择存储模型如何选择数据分布方式如何选择分布列其他最佳设计建议使用局部聚簇使用分区表选择数据类型如何选择存储模型进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。存储模型适用场景行存点查询(返回记录少，基于索引的简单查询)。增删改比较多的场景。列存统计分析类查询(group,join多的场景)。如何选择数据分布方式复制表（Replication）方式将表中的全量数据在
1、需求的诞生前几天公司我们部门需要演示一个应用，应用依赖kafka的数据，但是kafka的数据来自其他部门的投递。一些原因导致数据无法给到，导致我们部门的演示也很有问题，所以想做一个简单的kafkatopic的监控，在没有数据的时候及时发现并找兄弟部门沟通这里记录下原因，因为机房的带宽只有500M，其他部门在做一些视频录制的工作，导致带宽满了，往kafka生产数据的producer无法发送到。2、kafka监测kafka的检测有很多方案，但是因为我们在测试环境使用，讲究一个轻量级，所以直接写一个小程序监控就得了。kafka的监控没搞过，但是用过OffsetExplorer，Offset中可以
kafka默认存放7天的临时数据，如果遇到磁盘空间小，存放数据量大，可以设置缩短这个时间。一、全局设置修改server.properties，如下的值：log.retention.hours=72log.cleanup.policy=delete二、单独对某一个topic设置过期时间但如果只有某一个topic数据量过大,想单独对这个topic的过期时间设置短点：./kafka-configs.sh--zookeeperlocalhost:2181--alter--entity-namemytopic--entity-typetopics--add-configretention.ms=8640
一、Kafka介绍Kafka是一种分布式流处理平台，它可以处理实时数据流，支持高吞吐量、低延迟的数据处理。它通过Topic和Partition机制将消息存储在集群中，并支持高吞吐量的消息发布和订阅。二、Kafka中Topic介绍2.1可视为消息队列Topic可以看作是一个消息队列生产者将消息发送到Topic中，消费者从Topic中消费消息。生产者将消息发布到Topic，而消费者从Topic订阅消息。2.2一种逻辑概念在Kafka中，Topic是一种用于组织和存储消息的逻辑概念。在Kafka中，Topic是一种逻辑概念，用于组织和管理消息。2.3与消息的关系一个Topic可以被认为是一个特定的消
2022-05-0613:50:38.624[kafka-producer-network-thread|producer-1]LEVEL.WARN[traceId:]o.apache.kafka.clients.NetworkClient.handleSuccessfulResponse(1070)-[ProducerclientId=producer-1]Errorwhilefetchingmetadatawithcorrelationid6823:{invoice-status-change-topic=UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION}查看topic发现分区数量为：
目录说明说明生产者配置Exchange：topic_exchange_shcoolRoutingkey：topic.shcool.#消费者代码配置Exchange：topic_exchange_shcoolRoutingkey：topic.shcool.user@PostConstructpublicvoidtwoRabbitInit(){//声明交换机twoRabbitAdmin.declareExchange(newTopicExchange("topic_exchange_shcool",true,false));//声明队列twoRabbitAdmin.declareQueue(new
1、kafka环境配置 由于在windows环境下，在kafka官网下载下来ApacheKafka需要将E:\kafka_2.12-3.3.1\bin\windows下的路径加入到环境变量中，方便直接使用kafka工具，其他系统直接使用bin下的工具即可：2、配置kafka指定topic的json文件，命名为delete.json，此文件放在任意位置都可：可以查询到目标topic有多少个partions的详情：kafka-topics.bat--bootstrap-server10.10.10.1:29094--describe--topicEVENT.record#topic为指定topi
今天同事反馈有个topic出现积压。于是上kfk管理平台查看该topic对应的group。发现6个分区中有2个不消费，另外4个消费也较慢，总体lag在增长。查看服务器日志，日志中有rebalance12 retry。。。Exception，之后改消费线程停止。查阅相关rebalance资料： 分析Rebalance 可能是Consumer消费时间过长导致的，导致消费者被踢。如何避免不必要的Rebalance 除开consumer正常的添加和停掉导致rebalance外，在某些情况下，Consumer实例会被Coordinator错误地认为“已停止”从而被“踢出”Group，导致rebal
记录：464场景：在SpringBoot微服务集成Kafka客户端kafka-clients-3.0.0操作Kafka集群的Topic的创建和删除。版本：JDK1.8,Spring Boot2.6.3,kafka_2.12-2.8.0,kafka-clients-3.0.0。Kafka集群安装：https://blog.csdn.net/zhangbeizhen18/article/details/1311560841.微服务中配置Kafka信息1.1在pom.xml添加依赖pom.xml文件：org.apache.kafkakafka-clients3.0.0解析：使用原生的kafka-cl
第一种fanout交换机FanoutExchange交换机将会接到的消息路由到每一个与其绑定的队列中去解释：通俗来讲就是有几个队列跟此交换机绑定发送消息时就会发送给每一个队列示例生产者发送消息给交换机消费者展示从交换机中接收到的信息结果俩个队列均受到信息第二种DirectExchange交换机DirectExchange会将接收到的信息根据规则路由制定的队列中去因此也叫做路由模式（routes）解释：在与此交换机绑定的基础上根据routingKey的值来选择性的发送消息示例生产者根据传入的key值来确定给谁发送消息俩个消费者的key不同结果1.当key值为user时俩个队列均能收到消息2.当k
