[kafka]数据延迟

Topic分区优化与消费组效率提升
最新推荐文章于 2025-09-24 14:27:23 发布
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#canal #大数据 #kafka

本文讨论了由于topic分区hash设置不合理导致的数据分布不均匀问题，以及消费组并行度不高引起的消费不均匀现象，进而分析了这些因素如何共同作用导致数据延迟。

总结

  1. topic分区hash设置不合理，数据分布不均匀
  2. 消费组消费力不行，并行度不高
  3. 消费不均匀，某一个分区长时间未被消费，导致数据延迟
掌握大数据领域Kafka的延迟消息处理
AI天才研究院
04-26 949
在大数据领域，消息队列系统扮演着至关重要的角色，而Apache Kafka作为分布式流处理平台的事实标准，其消息处理能力直接影响着整个系统的可靠性和灵活性。延迟消息处理是指消息在发送后不立即被消费，而是在指定的延迟时间后才被投递给消费者。这种能力在许多业务场景中都非常关键。Kafka原生机制对延迟消息的支持情况主流延迟消息实现方案的原理和比较各种方案的性能特点和适用场景实际业务中的最佳实践和优化建议。
kafka之延迟队列
hulala886的博客
12-06 1671
kafka实现延迟队列思路设计
python kafka写入.net平台消费 延迟5秒问题解决
sqlpeng的博客
07-02 961
测试环境，使用python的pykafka写入消息数据，.net Confluent.Kafka进行消费，中间发现，间隔一秒发送会延迟5秒做批处理。 python代码： from pykafka import KafkaClient import datetime import threading import time def producer(): client = KafkaClient(hosts="172.26.1.22:9092", broker_version='2.4')
Kafka 消息队列消息消费延迟解决方案
leehsiao的专栏
12-17 1万+
一、消息队列解决的问题： 引入消息队列一般能解决一下五种场景：异步处理，应用解耦，流量削锋，日志采集和消息通讯 1、异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种 1.串行的方式；2.并行方式 （1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端 （2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注...
Kafka消息积压：消费延迟分析与解决
最新发布
gitblog_00893的博客
09-24 307
在分布式系统中，Kafka作为高吞吐量的消息队列（Message Queue），经常面临消息积压（Message Backlog）与消费延迟（Consumer Lag）问题。当生产者（Producer）发送消息的速度超过消费者（Consumer）处理能力时，未处理消息会持续堆积，导致数据处理延迟、存储资源耗尽甚至业务中断。本文将从问题诊断、根因分析到解决方案，提供一套系统化的处理方法，帮助开发者快...
kafka消息消费有延迟_kafka消费延迟或者重复消费原因
weixin_39546747的博客
12-21 934
简介由于项目中需要使用kafka作为消息队列，并且项目是基于spring-boot来进行构建的，所以项目采用了spring-kafka作为原生kafka的一个扩展库进行使用。先说明一下版本：spring-boot 的版本是1.4.0.RELEASEkafka 的版本是0.9.0.x 版本spring-kafka 的版本是1.0.3.RELEASE用过kafka的人都知道，对于使用kafka来说，p...
Kafka介绍及部署安装在windows系统
yangymy的博客
12-07 516
Kafka 是什么？ Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。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。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上
kafka消费延迟问题查找
诸葛小猿
12-10 1万+
最近线上偶尔爆出kafka消费延迟，但是系统的数据量并不大，为什么会延迟呢？ 具体分析如下。 思路： 1.查看机器中数据积压情况，是否是因为数据量过大导致的消费延迟。 2.统计数据发送kafka成功到数据消费出来（还未做业务处理）的耗时。 3.统计数据消费出来并完成业务处理的耗时。 一、查看kafka机器的topic在每个分区的数据分配情况。 可以看出该group中有一个topic，该topic有6个partition，消费者分布在两台机器上（两个ip）,每台机器有三个消费者。 重点关注每个partiti
向kafka插入数据测试
07-12
1. **Kafka基本概念**：Kafka是一个高吞吐量、低延迟的消息队列系统，它主要用于构建实时数据管道和流应用。数据以主题（Topic）的形式存储，并通过分区（Partition）进行分布，每个分区在集群中的一个 broker 上...
kafka14-kafka生产者延迟原理及优化
m0_63833709的博客
07-08 1414
Kafka生产者端出现延迟的原因可以归结为多个方面：生产者在发送消息前需要确定目标分区的Leader副本。这需要通过获取主题的元数据来实现。如果元数据获取过程耗时过长，尤其是在参数设定的时间内无法完成，生产者将无法发送消息，从而导致延迟。：每次发送消息，生产者都需要与Broker建立网络连接。如果生产者频繁发送单条消息，这将导致大量的网络开销，降低消息发送的效率。：为了减少网络请求，生产者会将多条消息累积到一个RecordBatch中。这个过程由batch.size参数控制。
Flink实时读取Kafka数据批量聚合（定时按数量）写入Mysql.rar
12-27
标题中的"Flink实时读取Kafka数据批量聚合（定时/按数量）写入Mysql"是一个典型的实时数据处理场景，涉及到大数据技术栈中的三个关键组件：Apache Flink、Apache Kafka和MySQL。以下是对这些技术及其在该场景下应用...
滴滴出行基于RocketMQ构建企业级消息队列服务的实践
cpongo011702
07-23 1207
本文整理自滴滴出行消息队列负责人 江海挺 在Apache RocketMQ开发者沙龙北京站的分享。滴滴出行的消息技术选型历史初期，公司内部没有专门的团队维护消息队列服务，所以消息队列使用方式较多，主要以Kafka为主，有业务直连的，也有通过独立的服务转发消息的。另外有一些团队也会用RocketMQ、Redis的list，甚至会用比较非主流的beanstalkkd。导致的结果就是，比较混乱，无法维护...
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喝醉酒的小白
06-23 1458
通过深入理解LEO、CO和LAG的关系，您可以有效监控和管理Kafka消费延迟，确保数据处理管道的健康运行。记住：LAG>0是正常现象，但持续增长的LAG需要立即干预！通过这次修正，您应该对LEO、CO和LAG的关系有了更清晰的认识。：任何偏移量重置操作都可能导致数据丢失或重复消费，生产环境需谨慎！这个理解对正确诊断消费延迟问题至关重要。__consumer_offsets主题。：消费者数量 ≤ 分区数量。提交偏移量4 (CO=4)提交偏移量6 (CO=6)拉取消息[3,4,5]分区2,3 LAG高。
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    一、背景   日志收集并入hbase 1、框架   2、日志量 每日产生数十亿条日志，其中有15%~20%为有效日志，高峰期有效日志的写入QPS为25万/秒。   3、日志过滤 80%的日志需要过滤掉【由于特殊性，无法将需要的日志生成到一个指定文件，这里不做过多讨论】   4、机器部署 4台机器，每台20个线程，kafka80个partition   5...
记一次kafka消费延迟造成的生产问题
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背景介绍 今天有同事找我，说他那边遇到kafka消费延迟问题，某条消息从生产者发送后，再到消费者收到，经过了几分钟的时间，之后又恢复正常，时不时会遇到一次这样的问题。 简单分析 当我一听到消费延迟的问题，很自然的就想到了肯定消息阻塞造成的，所以我首先我们查看了消息队列的消费情况，发现当前并没有消息积压在kafka服务端，之后我们也确认了kafka集群很正常，没有出现任何异常现象。 进一步分析 虽然表面上看消息并没有积压，但凭借经验，我感觉还是这方面的问题，既然kafka服务端自身没有积压，那一定就是消费端自
RocketMQ消息轨迹-设计篇
中间件兴趣圈
07-14 5415
消息轨迹设计篇主要阐述如下三个问题： 消费轨迹数据格式、记录消息轨迹、 消息轨迹数据存储在哪？
配置问题：如果Kafka客户端配置不当，例如超时时间设置过短，可能导致拉取超时。哪些配置会导致拉取超时。...
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如果Kafka客户端的配置不正确，例如超时时间设置过短，可能导致拉取数据超时。导致拉取超时的配置包括： request.timeout.ms：客户端请求超时时间，如果设置过短，客户端可能会在请求数据前就超时。 fetch.min.bytes：客户端拉取数据的最小字节数，如果设置过高，客户端可能会因为等待数据超时。 fetch.max.wait.ms：客户端等待服务端发送数据的最长时间，如果设...
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kafka消费端慢慢延迟（网络带宽不足）
yizhiniu_xuyw的专栏
09-30 1908
2020-09-29 问题描述：线上业务出现推送延迟，启动测试工具订阅topic，能看到数据正常时间能对上（数据写进去了），用kafka自带的也能对上， 通过分析后发现工具记录的日志在9点41分启动-9点50分之间出现了秒级延迟（最多延迟16秒）。通过阿里云监控发现有台kafka磁盘IO是38M，检查高效云盘磁盘IO吞吐量上限是140M/s，说明IO没问题。 进一步发现网络流出带宽达到850M/s，和运维确认带宽上限是800M/s，确认是出口带宽引起读取延迟。 1.运维规范：前段时间运维因成本原因对ka
kafka实现延迟任务
08-20
Kafka实现延迟任务的方法有多种。其中一种常见的方法是使用Kafka的延迟队列功能。在这种方法中，我们可以将任务消息发送到Kafka的一个特定主题，并为该消息设置一个延迟时间。当消息到达延迟时间后，Kafka会将消息推送到消费者进行处理。 具体的实现步骤如下： 1. 首先，我们需要创建一个Kafka的生产者，并配置好相关的参数，包括连接到Kafka集群的地址、序列化器等。 2. 接下来，我们可以定义一个任务对象，将任务的相关数据封装成一个消息对象。 3. 将任务消息发送到Kafka的延迟队列主题中，可以使用Kafka的Producer API提供的send方法。 4. 在消费者端，我们可以创建一个Kafka的消费者，并订阅延迟队列主题。 5. 当消费者接收到延迟队列中的消息时，可以根据消息中的任务数据执行相应的操作。 需要注意的是，Kafka的延迟队列功能是通过使用定时器、DelayQueue和ScheduledThreadPool等机制来实现的。而相比其他实现方式，Kafka的实现方式更加高效和可靠，因为它采用了槽的方式来管理延迟消息，避免了空推进的问题。 综上所述，Kafka可以通过设置延迟时间和使用延迟队列功能来实现延迟任务。这种方式在大数据技术生态中得到了广泛应用，并且具有高效和可靠的特点。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [kafka 延时消息处理](https://blog.youkuaiyun.com/cxu123321/article/details/108011694)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [大数据开发：Kafka延迟队列](https://blog.youkuaiyun.com/shuimuzh123/article/details/117530975)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [消息队列常见面试题 全解](https://download.youkuaiyun.com/download/Wis57/87916787)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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