一.Broker 端参数 Broke存储信息配置 log.dirs:非常重要，指定Broker需要使用的若干文件目录路径，没有默认值必须亲自指定。log.dir：他只能表示单个路径，补充上一个参数用。 如何设置： 只要设置log.dirs，不要设置log.dir线上环境一定要为log.dirs配置多
当Broker收到生产者的消息发送请求时，会对请求进行处理，从请求中解析发送的消息数据，接下来以单个消息的接收为例，看一下消息的接收过程。 数据校验 封装消息 首先Broker会创建一个MessageExtBrokerInner对象封装从请求中解析到的消息数据，它会将Topic信息、队列ID、消息内
RocketMQ RocketMQ是一个统一的消息传递引擎，轻量级的数据处理平台。 Name Server Name Server充当路由消息的提供者，生产者(Producer)或消费者(Customer)可以通过Name Server查找各主题对应的Broker IP列表，多个Name Serve
CommitLog 生产者向Broker发送的消息，会以顺序写的方式，写入CommitLog文件，CommitLog文件的根目录由配置参数storePathRootDir决定，默认每一个CommitLog的文件大小为1G，如果文件写满会新建一个CommitLog文件，以该文件中第一条消息的偏移量为文
消费者从Broker拉取到消息之后，会将消息提交到线程池中进行消费，RocketMQ消息消费是批量进行的，如果一批消息的个数小于预先设置的批量消费大小，直接构建消费请求ConsumeRequest将消费请求提交到线程池处理，否则需要分批构建进行提交。 消息消费 在消息被提交到线程池后进行处理时，会调
背景 Pulsar 有提供一个查询 Broker 负载的接口： /** * Get load for this broker. * * @return * @throws PulsarAdminException */ LoadManagerReport getLoadReport() throws
优化金字塔 应用程序层面 框架层面（Broker层面） JVM层面 操作系统层面 应用程序层面：应当优化业务代码合理使用kafka，合理规划主题，合理规划分区，合理设计数据结构； 框架层面：在不改动源码的情况下，从kafka参数配置入手，结合业务体量和运行数据进行调优 JVM层面：在出现明显缓慢和可
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # celery作为一个单独项目运行，在settings文件中设置 broker_connection_retry_on_startup = True # Celery作为第三方模块集成到项目中，在全局配置中添加 CELE
现象： controller节点与其他两个broker的通信失败。公网ip，宿主机ip，服务名，各种网络方式，都无法成功。 两点提示： 1.bug原因：因为单机内存不够用，设置了较低的 KAFKA_HEAP_OPTS 参数值128M，导致broker通信失败！ 2.kafka容器启动中，增加 BIT
背景： 环境未配置DG Broker，手工切换ADG，19c也要比11g时代的切换更简单。 使用自己的测试环境，具体可参见： 单实例Primary快速搭建Standby RAC参考手册(19.16 ADG) 1.主库demo切换到RAC环境demorac： 在主库demo执行命令： SQL> alt
## 生产者确认机制 消息从生产者客户端发送至broker服务端topic，需要ack确认。`acks`与`min.insync.replicas`是两个配置参数.其中`acks`是producer的配置参数，`min.insync.replicas`是Broker端的配置参数，这两个参数对于生产者
消息存储 在 【RocketMQ】消息的存储一文中提到，Broker收到消息后会调用CommitLog的asyncPutMessage方法写入消息，在DLedger模式下使用的是DLedgerCommitLog，进入asyncPutMessages方法，主要处理逻辑如下： 调用serialize方法
一.Topic级别参数 Topic的优先级: 如果同时设置Topic级别参数和全局Broker参数，那么Topic级别优先 消息保存方面： retention.ms:规定Topic消息保存时长。默认是7天。一旦设置将覆盖掉Broker端的全局参数值。 retention.bytes:规定为该Topi
在上一讲中，介绍了消息的存储，生产者向Broker发送消息之后，数据会写入到CommitLog中，这一讲，就来看一下消费者是如何从Broker拉取消息的。 RocketMQ消息的消费以组为单位，有两种消费模式： 广播模式：同一个消息队列可以分配给组内的每个消费者，每条消息可以被组内的消费者进行消费。
Kafka消息丢失的原因通常涉及多个方面，包括生产者、消费者和Kafka服务端（Broker）的配置和行为。下面将围绕这三个关键点，详细探讨Kafka消息丢失的常见原因，并提供相应的解决方案和最佳实践。总的来说，Kafka消息丢失是一个涉及多个环节的问题，需要从生产者、Broker和消费者三个层面综...
1.kafka配置文件 server.properties增加 listeners=SASL_PLAINTEXT://127.0.0.1:9092 advertised.listeners=SASL_PLAINTEXT://127.0.0.1:9092 security.inter.broker.p
客户端是通过Rebalance服务做到高可靠的。当发生Broker掉线、消费者实例掉线、Topic 扩容等各种突发情况时，消费者组中的消费者实例是怎么重平衡，以支持全部队列的正常消费的呢？ RebalancePullImpl 和 RebalancePushImpl 两个重平衡实现类，分别被 Defa
Pop模式消费和消息粒度负载均衡 在RocketMQ 5.0之前，消费有两种方式可以从Broker获取消息，分别为Pull模式和Push模式。 Pull模式：消费需要不断的从阻塞队列中获取数据，如果没有数据就等待，这个阻塞队列中的数据由消息拉取线程从Broker拉取消息之后加入的，所以Pull模式下
Message 消息指的是 RabbitMQ 的队列中保存的数据。 Producer 消息的生产者，即 message publisher（sender），是指负责创建和发送消息的程序。 Vhost RabbitMQ 的虚拟主机，一个 broker 里可以开设多个 vhost，用作不同用户的权限分离
https://my.oschina.net/jiagoushi/blog/5600943 下面给出 Kafka 一些重要概念，让大家对 Kafka 有个整体的认识和感知，后面还会详细的解析每一个概念的作用以及更深入的原理 ・Producer：消息生产者，向 Kafka Broker 发消息的客户端
