kafka中处理超大消息的一些考虑
Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可参见LinkedIn的kafka性能测试）。但有时候，我们需要处理更大的消息，比如XML文档或JSON内容，一个消息差不多有10-100M，这种情况下，Kakfa应该如何处理？针对这个问题，有以下几个建议 ...
原文：kafka中处理超大消息的一些考虑
案例分析 处理kafka consumer的程序的时候，发现如下错误： ERROR : : , com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer: Unexpected Error Occurred kafka.common.MessageSizeTooLargeException: Found a message larger than the maximu ...
2019-06-28 14:54 0 1174 推荐指数：
相关推荐
kafka中处理超大消息的一些考虑
Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可参见LinkedIn的kafka性能测试）。但有时候，我们需要处理更大的消息，比如XML文档或JSON内容，一个消息差不多有10-100M，这种情况下，Kakfa应该如何处理？ 针对这个问题，有以下几个建议 ...
kafka中处理超大消息的一些处理
Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可参见LinkedIn的kafka性能测试）。但有时候，我们需要处理更大的消息，比如XML文档或JSON内容，一个消息差不多有10-100M，这种情况下，Kakfa应该如何处理? 针对这个问题，有以下几个建议 ...
kafka发送超大消息设置
最近开发一cdc框架，为了测试极端情况，需要kafka传递100万条数据过去，1个G左右，由于其他环节限制，不便进行拆包（注：测下来，大包走kafka不一定性能更好，甚至可能更低）。 测试百万以上的变更数据时，报消息超过kafka broker允许的最大值，因此需要修改如下参数，保证包 ...
flink+kafka消息堆积的一些思路
目录 问题描述 排查技术方向 服务器CPU高 内存占用高 具体技术排查 问题描述 flink+kafka，某些时候会有消息规程，量不大，但缓慢上升。 初步排查: kafka集群正常，消息接入，节点，内存，CPU ...
编写Shader时的一些性能考虑
编写shader时的一些建议：1、只计算需要计算的东西；2、通常，需要渲染的像素比顶点数多，而顶点数又比物体数多很多。所以如果可以，尽量将运算从PS移到VS，或直接通过script来设置某些固定值；3、在使用Surface Shader时，可以通过一些指令让shader优化很多。 通常情况下 ...
缓存使用需要考虑的一些细节
一、数据库与缓存一致性 使用缓存，可以降低耗时，提供系统吞吐性能。但是，使用缓存，会存在数据一致性的问题。 1、几种缓存使用模式 Cache-Aside Pattern，旁路缓存模式 ...
kafka的一些认识
。 kafka不同于activemq和rabbitmq等这种符合AMQP协议的标准消息队列产品，它有一些list或 ...