https://zhuanlan.zhihu.com/p/57704357 Kafka Exporter 监控 Kafka 实时数据 需要安装的组件 Prometheus：时序数据库，按时间保存监控历史数据。语言：Go Grafana：metrics 可视化系统 Kafka Exporter：一个用
https://zhuanlan.zhihu.com/p/428845986#:~:text=%E4%B8%80%E3%80%81kafka-topics.sh%E6%93%8D%E4%BD%9C%201%201%E3%80%81%E6%9F%A5%E7%9C%8Btopic%E5%88%97%E8
https://www.jianshu.com/p/095e820361ae 问：磁盘打满扩容后能正常重启吗？答：不一定 要看文件格式是否损坏（log、index等）。如果损坏会报错：index file due to requirement failed: Corrupt index found,
kafka配置jmx_exporter 点击：https://github.com/prometheus/jmx_exporter，选择下面的jar包下载： 将下载好的这个agent jar包上传到kafka的broker节点所在服务器上，每个broker都需要，比如上传到如下路径： /opt/ag
前言 kafka-console-ui 是一款web版的kafka管理平台，从第一次发布到现在已经两年了，断断续续也更新了7个版本了（v1.0.0~v1.0.6）。 一些常用的功能也陆续完善了不少，相对最新的kafka版本，某些功能上还是有所欠缺，当前支持的功能如下： 源码 github: http
https://www.cnblogs.com/AcAc-t/p/kafka_topic_consumer_group_command.html 最近工作中遇到需要使用kafka的场景，测试消费程序启动后，要莫名的过几十秒乃至几分钟才能成功获取到到topic的partition和offset，而后开
背景 单个主题消息量庞大，需要指定这个主题的消息留存时间缩小点 执行命令 ./bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server node1:9092 --entity-type topics --entity-name gaofengTest --alter --add
https://grafana.com/grafana/dashboards/18276-kafka-dashboard/ Kafka resource usage and consumer lag overview Overview Revisions Reviews 使用jmx_exporter
https://www.cnblogs.com/lestatzhang/p/10771115.html 前言 在Kafka中，我们可能会发现两个与retention相关的配置： log.retention.minutes offsets.retention.minutes 那么它们之前的差别是什么呢
Kafka配置参数详解 Kafka得安装与基本命令Kafka配置参数kafka生产者配置参数kafka消费者配置参数 本篇文章只是做一个转载的作用以方便自己的阅读，文章主要转载于: Kafka核心配置参数与机制一文 版权声明：本文为CSDN博主「张行之」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协
前言 Kafka 最佳实践，涉及 典型使用场景 Kafka 使用的最佳实践 Kafka 典型使用场景 Data Streaming Kafka 能够对接到 Spark、Flink、Flume 等多个主流的流数据处理技术。利用 Kafka 高吞吐量的特点，客户可以通过 Kafka 建立传输通道，把应用
Kafka中的实时数据是以Topic的概念进行分类存储，而Topic的数据是有一定时效性的，比如保存24小时、36小时、48小时等。而在定位一些实时数据的Case时，如果没有对实时数据进行历史归档，在排查问题时，没有日志追述，会很难定位是哪个环节的问题。
Kafka 和传统的消息系统(也称作消息中间件)都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。与此同时，Kafka 还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回溯消费的功能。
Kafka 和 RabbitMQ 都是流行的开源消息系统，它们可以在分布式系统中实现数据的可靠传输和处理。Kafka 和 RabbitMQ 有各自的优势和特点，它们适用于不同的场景和需求。本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。
Kafka 是一个基于发布-订阅模式的消息系统，它可以在多个生产者和消费者之间传递大量的数据。Kafka 的一个显著特点是它的高吞吐率，即每秒可以处理百万级别的消息。那么 Kafka 是如何实现这样高得性能呢？本文将从七个方面来分析 Kafka 的速度优势。 - 零拷贝技术 - 仅可追加日志结构 -
本文分享自华为云社区《KAFKA EAGLE 监控MRS kafka之操作实践》，作者： 啊喔YeYe 。 1.Kafka Eagle简介 Kafka eagle 是一款分布式、高可用的kafka监控软件，提供丰富的kafka监控指标，例如：Kafka集群的Broker数、Topic数、Consum
相信各位小伙伴之前或多或少接触过消息队列，比较知名的包含Rocket MQ和Kafka，在京东内部使用的是自研的消息中间件JMQ，从JMQ2升级到JMQ4的也是带来了性能上的明显提升，并且JMQ4的底层也是参考Kafka去做的设计。在这里我会给大家展示Kafka它的高性能是如何设计的，大家也可以学习相关方法论将其利用在实际项目中，也许下一个顶级项目就在各位的代码中产生了。
本文分享自华为云社区《手拉手入门springboot+kafka》，作者：QGS。 安装kafka 启动Kafka本地环境需Java 8+以上 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 Kafka启动方式有Zookeeper和Kraft，两种方式只
## 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
文章目录 kafka官方自带压测脚本文件Producer生产者环境测试测试命令返回测试结果 Consumer消费者环境测试测试命令测试结果说明 提升kafka的吞吐量可通过以下的方式来提升kafka生产者的吞吐量buffer.memorycompression.typebatch.sizelinge
