1.定義 精確一次消費(Exactly-once) 是指消息一定會被處理且只會被處理一次。不多不少就一次處理。 如果達不到精確一次消費,可能會達到另外兩種情況: 至少一次消費(at least once),主要是保證數據不會丟失,但有可能存在數據重復問題。 最多一次 ...
增加參數 來控制消費次數 ,根據情況選擇合適的參數即可,我這里修改為了 . 不設置的話,默認是拉取全部的數據,有可能引起內存溢出或者任務失敗等問題。 .config spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition , ...
2020-10-27 16:23 0 768 推薦指數:
1.定義 精確一次消費(Exactly-once) 是指消息一定會被處理且只會被處理一次。不多不少就一次處理。 如果達不到精確一次消費,可能會達到另外兩種情況: 至少一次消費(at least once),主要是保證數據不會丟失,但有可能存在數據重復問題。 最多一次 ...
背景現象 1.20晚上8點業務線開始切換LBS相關流量,在之后的1個小時時間內,積壓量呈上升趨勢,一路到達50W左右,第二天的圖沒貼出具體是50W數字,以下是第一天晚上的貼圖部分。 現象 ...
1. 保證消息被消費 即使消息發送到了消息隊列,消息也不會萬無一失,還是會面臨丟失的風險。 我們以 Kafka 為例,消息在Kafka 中是存儲在本地磁盤上的, 為了減少消息存儲對磁盤的隨機 I/O,一般我們會將消息寫入到操作系統的 Page Cache 中,然后在合適的時間將消息刷新到磁盤 ...
前言 Structured Streaming 消費 Kafka 時並不會將 Offset 提交到 Kafka 集群,本文介紹利用 StreamingQueryListener 間接實現對 Kafka 消費進度的監控。 基於StreamingQueryListener向Kafka ...
前言 在游戲項目中,需要對每天千萬級的游戲評論信息進行詞頻統計,在生產者一端,我們將數據按照每天的拉取時間存入了Kafka當中,而在消費者一端,我們利用了spark streaming從kafka中不斷拉取數據進行詞頻統計。本文首先對spark streaming嵌入kafka的方式進行 ...
事故背景: 我們公司與合作方公司有個消息同步的需求,合作方是消息生產者,我們是消息消費者,他們通過kafka給我們推送消息,我們實時接收,然后進行后續業務處理。昨天上午,發現他們推送過來的廣場門店信息我們都沒有消費,導致我們系統和他們系統數據不一致,從而導致無法提單,無法出報表(報表有誤 ...
線上有一個消息消費服務xxx-consumer,使用spring-kafka框架,主線程批量從消費隊列(kafka)拉取交易系統生產的消息,然后提交到子線程池中挨個處理消費。 public abstract class AbstractMessageDispatchListener ...
Java Kafka 消費積壓監控 后端代碼: Monitor.java代碼: View Code MonitorService.java代碼: View Code ...