1.定义 精确一次消费(Exactly-once) 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费,可能会达到另外两种情况: 至少一次消费(at least once),主要是保证数据不会丢失,但有可能存在数据重复问题。 最多一次 ...
增加参数 来控制消费次数 ,根据情况选择合适的参数即可,我这里修改为了 . 不设置的话,默认是拉取全部的数据,有可能引起内存溢出或者任务失败等问题。 .config spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition , ...
2020-10-27 16:23 0 768 推荐指数:
1.定义 精确一次消费(Exactly-once) 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费,可能会达到另外两种情况: 至少一次消费(at least once),主要是保证数据不会丢失,但有可能存在数据重复问题。 最多一次 ...
背景现象 1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量,在之后的1个小时时间内,积压量呈上升趋势,一路到达50W左右,第二天的图没贴出具体是50W数字,以下是第一天晚上的贴图部分。 现象 ...
1. 保证消息被消费 即使消息发送到了消息队列,消息也不会万无一失,还是会面临丢失的风险。 我们以 Kafka 为例,消息在Kafka 中是存储在本地磁盘上的, 为了减少消息存储对磁盘的随机 I/O,一般我们会将消息写入到操作系统的 Page Cache 中,然后在合适的时间将消息刷新到磁盘 ...
前言 Structured Streaming 消费 Kafka 时并不会将 Offset 提交到 Kafka 集群,本文介绍利用 StreamingQueryListener 间接实现对 Kafka 消费进度的监控。 基于StreamingQueryListener向Kafka ...
前言 在游戏项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计。本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行 ...
事故背景: 我们公司与合作方公司有个消息同步的需求,合作方是消息生产者,我们是消息消费者,他们通过kafka给我们推送消息,我们实时接收,然后进行后续业务处理。昨天上午,发现他们推送过来的广场门店信息我们都没有消费,导致我们系统和他们系统数据不一致,从而导致无法提单,无法出报表(报表有误 ...
线上有一个消息消费服务xxx-consumer,使用spring-kafka框架,主线程批量从消费队列(kafka)拉取交易系统生产的消息,然后提交到子线程池中挨个处理消费。 public abstract class AbstractMessageDispatchListener ...
Java Kafka 消费积压监控 后端代码: Monitor.java代码: View Code MonitorService.java代码: View Code ...