Kafka | Kafka消息审计&消息轨迹

最新推荐文章于 2025-03-03 17:22:39 发布

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分类专栏： Kafka 文章标签： Kafka

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Sampson_Hugo/article/details/103304573

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Kafka 专栏收录该内容

18 篇文章

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探讨了消息轨迹的概念，即消息从生产者到消费者过程中各节点的时间、状态信息，这对于生产环境的问题排查至关重要。文章对比了消息队列MQ与Kafka在消息轨迹支持上的差异，MQ提供了完整的消息轨迹，而Kafka目前不支持此功能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

跟着大佬继续学习一波：

消息审计：https://blog.youkuaiyun.com/u013256816/article/details/71583666

消息轨迹：https://help.aliyun.com/document_detail/43357.html?spm=a2c4g.11186623.6.635.7dec5d1fVKzrEi

消息轨迹是指一条消息从生产者发送到消息队列 MQ 服务端，再到消费者消费处理，整个过程中的各个相关节点的时间、状态等数据汇聚而成的完整链路信息，这些信息汇聚即可获取任意消息当前的状态，可作为生产环境中排查问题强有力的数据支持。

但是， Kafka目前并不支持消息轨迹。

后续研究下Kafka如何实现消息轨迹~

确定要放弃本次机会？

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Kafka生产者消息追踪：监控消息流转路径

AI智能涌现深度研究

05-18

888

Apache Kafka 作为一款高吞吐量、低延迟的分布式发布-订阅消息系统，在现代数据架构中扮演着至关重要的角色。它被广泛应用于实时数据流处理、日志收集、事件溯源、微服务通信等各种场景。随着数据规模的不断增长和业务复杂性的提升，对 Kafka 消息的监控和追踪需求也日益迫切。@Override// 生成消息 ID// 获取当前时间戳// 添加消息 ID、时间戳和自定义元数据// 返回修改后的消息headers@Override// 处理消息发送成功或失败的回调。

【Kafka】Kafka事务是怎么实现的

九师兄

09-20

3758

如果采用这种方案，那么一般是按照不同的延时等级来划分的，比如设定5s、10s、30s、1min、2min、5min、10min、20min、30min、45min、1hour、2hour这些按延时时间递增的延时等级，延时的消息按照延时时间投递到不同等级的主题中，投递到同一主题中的消息的延时时间会被强转为与此主题延时等级一致的延时时间，这样延时误差控制在两个延时等级的时间差范围之内（比如延时时间为17s的消息投递到30s的延时主题中，之后按照延时时间为30s进行计算，延时误差为13s）。

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Kafka 消息监控 - Kafka Eagle

weixin_34080903的博客

09-01

653

1.概述　　在开发工作当中，消费 Kafka 集群中的消息时，数据的变动是我们所关心的，当业务并不复杂的前提下，我们可以使用 Kafka 提供的命令工具，配合 Zookeeper 客户端工具，可以很方便的完成我们的工作。随着业务的复杂化，Group 和 Topic 的增加，此时我们使用 Kafka 提供的命令工具，已预感到力不从心，这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要，我们需要观察...

京东一面：什么是消息轨迹？

ycoder的博客

03-03

1070

RocketMQ的消息轨迹是一种用于追踪消息生产、存储、消费全链路状态的功能。它记录了消息从生产者发送到 Broker，再到消费者消费的完整生命周期信息，帮助开发者在分布式系统中快速定位消息问题（如消息丢失、重复消费、延迟等），并监控消息流转状态。消息轨迹数据关键属性Producer端Consumer端Broker端生产实例信息消费实例信息消息的Topic发送消息时间投递时间,投递轮次消息存储位置消息是否发送成功消息是否消费成功消息的Key值发送耗时消费耗时消息的Tag值。

【Kafka之轨迹】Kafka 入门使用

Ice__Clean的博客

10-27

1609

—— 目录 ——0. 前言1. 安装、启动与关闭① 下载② 配置③ 启动④ 关闭2. 基础使用① 主题（Topic）的增删查② 模拟发布订阅 0. 前言本博客使用的版本是 0.11.0.3 各版本的区别可以自行了解，大致可选 0.11.x 1.x 2.x 三种版本使用的集群是 Docker 搭建的，可参见：【Docker x Hadoop】使用 Docker 搭建 Hadoop 集群（从零开始保姆级）集群之间的分发脚本 xsync 参照尚硅谷，可参见：【Linux之轨迹】Linux 各种实用小功

Kafka端到端审计

weixin_34146986的博客

05-10

187

概述 Kafka端到端审计是指生产者生产的消息存入至broker，以及消费者从broker中消费消息这个过程之间消息个数及延迟的审计，以此可以检测是否有数据丢失，是否有数据重复以及端到端的延迟等。目前主要调研了3个产品： Chaperone (Uber) Confluent Control Center（非开源，收费） Kaf...

漫游Kafka实现篇之消息和日志

热门推荐

红磊的专栏

07-17

2万+

读操作需要两个参数：一个64位的offset和一个S字节的最大读取量。S通常比单个消息的大小要大，但在一些个别消息比较大的情况下，S会小于单个消息的大小。这种情况下读操作会不断重试，每次重试都会讲读取量加倍，直到读取到一个完整的消息。可以配置单个消息的最大值，这样服务器就会拒绝大小超过这个值的消息。也可以给客户端指定一个尝试读取的最大上限，避免为了读到一个完整的消息而无限次的重试。

Kafka面试宝典

qq_42988748的博客

04-01

850

死信队列：可以看作消费者不能处理收到的消息，也可以看作消费者不想处理收到的消息，还可以看作不符合处理要求的消息。重试队列：可以看作一种回退队列，具体指消费端消费消息失败时，为了防止消息无故丢失而重新将消息回滚到 broker 中，重试队列一般分成多个重试等级，每个重试等级一般也会设置重新投递延时，重试次数越多投递延时就越大；Kafka的那些设计让它有如此高的性能：分区，顺序写磁盘，0-copy，稀疏索引利用二分查找找到对应数据，批量文件压缩。如果我指定了一个offset，Kafka怎么查找到对应的消息？

不得不服，阿里P8手写“kafka笔记”，啃完面试直通阿里

weixin_57907028的博客

09-23

645

kafka不仅仅是个消息中间件，同时它是个流平台，这个平台上可以发布和订阅数据流（kafka的流，有一个单独的包stream的处理），并把它们保存起来，进行处理，这个就是kafka作者的设计理念。不装了大神了，上面说的这些都是这位大牛的手写kafka笔记里的，看完之后万分膜拜，所以今天小编也想分享出来给大伙瞧瞧，话不多说，上目录（内容有点多，先来看下，大概了解一下）。注意：如果需要这份下载完整的手写笔记可【查看文末】

阿里P8架构大神分享纯手写“kafka文档”看完直呼太牛！

chenxuyuana的博客

07-05

624

Kafka 是由公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。kafka的外在表现很像消息系统，允许发布和订阅消息流，但是它和传统的消息系统有很大的差异：kafka不仅仅是个消息中间件，同时它是个流平台，这个平台上可以发布和订阅数据流（kafka的流，有一个单独的包stream的处理），并把它们保存起来，进行处理，这个就是kafka作者的设计理念。今天之所以要聊Kafka，是因为我们公司来了位阿里P8大

多线程高并发，spring整合kafka消费

m0_57700125的博客

07-13

1026

Kafka审计系统Chaperone.zip

07-16

作为 Kafka 审计系统，Chaperone 监控数据流的完整性和延迟。审计指标持久存储在数据库中，供 Kafka 用户量化其主题的损失。Chaperone 的目标是在数据流经数据管道的每个阶段，能够抓住每个消息，统计一定时间段内的数据量，并尽早准确地检测出数据的丢失、延迟和重复情况。Chaperone 由几个部分组成：ChaperoneClient是一个库，可以像 Kafka 生产者或消费者一样审计邮件。审计统计被发送到专用的 Kafka 主题，例如'chaperone-audit'。ChaperoneCollector 使用'chaperone-audit' 的审计统计信息，并将其保存到数据库中。ChaperoneService 审计保存在 Kafka 中的消息。由于它是基于 uReplicator 构建的，它由两个子系统组成：ChaperoneServiceController，用于自动检测 Kafka 中的主题，并将主题分区分配给工作人员进行审计; ChaperoneServiceWorker 从指定的主题分区审核消息。特别地，ChaperoneService 和 ChaperoneCollector 一起确保每个消息被审核一次。

kafkaESK:一个事件驱动的监视工具，该工具可以使用来自Apache Kafka群集的消息，并在仪表板上显示聚合数据以进行分析和维护

04-14

关于： KafkaESK当前处于Beta版，是一个事件驱动的监视工具，可以使用来自Apache Kafka群集的消息，并在仪表板上显示汇总数据以进行分析和维护。用于包含Apache Kafka Connect （用于编写将整个数据库和流表更新摄取到Kafka主题或将主题中的数据连续传递到外部系统中的源和接收器）和ksqlDB （用于支持连续执行计算的流处理）的管道中在无穷无尽的事件流中），KafkaESK可以在事件到达时实时进行增量更新。此功能强大的工具可用于从IoT /智能传感器技术，机器性能甚至网站活动（例如点击流）中提取实时数据。拉伸功能包括：用户直接在仪表板上动态自定义数据图表的能力将终端集成到仪表板GUI中，将允许与ksqlDB CLI进行交互以：在流上制作物化视图接收实时推送更新按需拉动当前状态转换，过滤，聚合和加入集合推和拉查询缓存先前运行的查询

Kafka消息链路

04-09

1367

一、消息发送流程 1. 外部数据 2. kafka producer 生产者 3. main主线程 4. 拦截器 Flume对数据进行拦截处理 5. 序列化器由于Java自带的序列化器Serializable太重，携带了太多不需要的信息，所以使用kafka自带的序列化器 6. 分区器 DefaultPartitioner 在未定义分区器时，会使用默认的分区器：根据key的hashcode的整数值除以分区数得出该数据应该发送于哪个分区如果数据既没有指定分区，也没有指定的key，就会选择黏性分区

Kafka系列之—了解消息队列和Kafka（一）

菜鸟联盟

05-30

317

一个队列，拥有先进先出的特性，采用异步通信机制。 1 应用解耦 2 异步处理 3 数据限流 4 消息通信主题：通过主题来区分不同业务类型的消息记录。分区：每一个主题中可以有一个或者多个分区。每个分区内部的消息记录是有序的，每个消息都有一个连续的偏移量序号。一个分区中对应一个代理节点，一个代理节点可以管理多个分区。副本：每个主题在创建时会要求指定他的副本数，默认是1，通过副本机制来保证Kafka分布式集群数据的高可用性。记录：被实际写入到kafka集群并且被消费者应用程序读取的数据，

Kafka消息查找

haoranhaoshi的博客

11-29

2595

数据保存时，如果是以集群形式，那么就有多个partition分布在不同机器上，每个partition又划分为多组segment，每个segment又包含.log,.index,.timeindex文件，用于存放每条message的offset,消息大小,消息体等信息。那么问题来了，要查找一个offset为368801的消息，该如何查找？以下给出原理图： 1.根据二分法，找出对应的segment为segment2； 2.打开找到的segment中的.index文件（也就是368796.index文件，该.

kafka使用_kafka使用Interceptors实现消息端到端跟踪

weixin_39678304的博客

12-03

353

现在，Kafka指标的采集都仅包括客户端或broker，这使得用户跟踪消息在集群内的传递路径，构建系统端到端的性能和行为画像变的困难。从技术上讲，通过修改应用以收集或跟踪额外的信息来测量系统端到端的性能是可行的，但对于关键的基础设施应用来说，这种方案并不一定是切实可行的。在生产环境中，能够快速部署工具来观察，测量和监控Kafka客户端行为(粒度直至消息级别)，是非常有用的。同时，不同应用...

探秘Kafka位移在消息旅程中的神奇

todoitbo的博客

03-15

898

本文将带领读者深入研究Apache Kafka中的位移（Offset），通过实例和详细解释，揭示了在消息传递中的关键作用。无论是消费者的位置追踪还是分布式数据同步，了解Kafka位移的机制对于构建可靠的消息系统至关重要。我们将探索位移的基本概念、用途和性能优化。

如何跟踪一次从kafka拉取消息的过程日志

weixin_42604188的博客

02-12

326

如果你想跟踪从Kafka拉取消息的过程日志，可以使用以下步骤: 启用Kafka客户端日志：可以通过配置Kafka客户端的日志级别来启用日志记录。将日志记录到文件：可以配置Kafka客户端将日志记录到文件中，以方便查看。查看日志文件：可以使用文本编辑器或日志分析工具打开日志文件，查看关于从Kafka拉取消息的详细信息。分析日志：可以分析日志文件，了解Kafka客户端在拉取消息时的行为，...

小红书私信聚合

最新发布

05-03

<think>好的，我现在需要处理用户关于小红书私信聚合功能实现的问题。首先，我得明确用户的需求是什么。用户提到“私信聚合”，可能是指将多个账号的私信整合到一个界面，或者对私信内容进行分类整理，比如按类型、关键词或用户分组。接下来，我需要结合现有的技术和小红书的平台特性来思考可能的实现方案。根据引用内容，小红书在搜索功能和内容分发上有较强的技术基础，比如引用[3]提到用户搜索行为的高比例，说明他们可能有成熟的推荐和搜索系统。这可能涉及到自然语言处理（NLP）和大数据处理技术。此外，引用[4]提到小红书在AI和大模型上的布局，虽然资源有限，但可能已经有相关技术储备。私信聚合功能可能涉及以下几个技术点： 1. **多账号消息同步**：需要解决账号授权和安全问题，OAuth2.0协议可能是基础。同时，如何高效同步不同账号的消息，可能涉及分布式消息队列，如Kafka或RabbitMQ，来实时获取和传递消息。 2. **消息分类与过滤**：这里需要NLP技术，比如文本分类、实体识别，以及关键词过滤。引用[4]提到小红书的AI应用，可能已经有一些NLP模型可以用于分析私信内容，自动分类为订单、通知、用户消息等。 3. **前端展示与交互**：前端需要设计良好的用户界面，支持多标签或文件夹式的分类展示。可能需要使用React或Vue这样的前端框架，结合状态管理来高效渲染大量消息。 4. **数据存储与检索**：考虑到小红书的用户基数，数据存储必须高效。分库分表、读写分离等技术可能被用来优化数据库性能。同时，利用Elasticsearch实现快速搜索，引用[3]中的搜索行为数据支持这一点。 5. **安全与隐私**：用户数据的安全至关重要，尤其是私信内容。需要端到端加密、权限控制和审计日志，确保符合法规如GDPR。引用[2]提到合规引流的重要性，这可能同样适用于私信功能的安全设计。 6. **性能优化**：应对高并发场景，可能需要分布式架构和缓存策略，比如Redis缓存热点数据，提高响应速度。接下来，我需要验证这些技术点是否与小红书的现有技术栈相符。例如，引用[4]指出小红书在视频业务上的资源倾斜，但同时也布局AI，可能已经有分布式系统和NLP的应用。因此，私信聚合可以利用现有的AI模型进行内容分析，结合分布式消息系统处理实时数据。此外，用户可能关心如何实现不同账号的聚合。这需要小红书的开放API支持第三方账号接入，或者内部账号系统的整合。引用[3]提到小红书的搜索功能影响用户决策，或许他们的内部系统有强大的API支持，方便集成。最后，考虑可能的挑战，比如处理大量实时消息的性能问题，确保分类算法的准确性，以及维护用户隐私。需要测试和迭代，引用[1]指出小红书快速迭代的策略，平均5天一个版本，可能通过A/B测试优化功能。总结下来，技术方案会涉及多个层面，从后端的数据处理到前端的展示，都需要综合考虑小红书的现有架构和技术能力，同时确保安全合规。</think>针对小红书私信聚合功能的技术实现，结合平台现有技术架构和行业通用方案，以下是分步骤的技术方案解析： ### 一、核心功能拆解 1. **多账号消息同步** - 采用OAuth2.0协议实现第三方账号授权登录，确保安全接入 - 通过分布式消息队列（如Kafka）实现实时消息推送[^4] - 同步策略：增量同步+长轮询机制，降低服务器压力 2. **智能分类与过滤** - 基于NLP模型（如BERT）进行意图识别和实体提取[^4] - 分类维度示例： $$ P(c|m) = \frac{e^{W_c \cdot E(m)}}{\sum_{j=1}^k e^{W_j \cdot E(m)}} $$ 其中$E(m)$为消息embedding，$W_c$为分类权重 - 规则引擎支持关键词过滤（如"订单"、"售后"等） 3. **交互式前端设计** - 使用Virtual List技术实现万级消息流畅滚动 - 交互特征： - 多维度筛选（时间/类型/关键词） - 批量操作（标记已读/分类归档） - 快捷回复模板库 ### 二、技术架构设计 ```mermaid graph TD A[客户端] --> B{API网关} B --> C[消息同步服务] B --> D[分类引擎] C --> E[(消息数据库)] D --> F[模型服务] E --> G[Elasticsearch集群] F --> H[机器学习平台] ``` ### 三、关键技术实现 1. **实时消息处理管道** - 使用Flink实现流式计算： ```python env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() messages = env.add_source(KafkaSource(...)) processed = messages.map(MessageParser()).keyBy("userId") processed.add_sink(ElasticsearchSink(...)) ``` 2. **混合分类策略** - 第一层：规则引擎（正则匹配）处理明确模式 - 第二层：LightGBM处理结构化特征 - 第三层：微调的BERT模型处理复杂语义 3. **性能优化方案** - 缓存策略：Redis缓存热点用户数据（命中率>95%） - 数据库优化： - 水平分片（按用户ID哈希） - 冷热数据分离（近三月数据单独存储） - 流量控制：令牌桶算法限流（QPS>5000） ### 四、安全合规保障 1. 数据传输：TLS1.3加密通道 2. 数据存储：AES-256加密存储 3. 权限控制：RBAC模型+细粒度权限策略 4. 审计日志：完整记录操作轨迹，保留180天 ### 五、小红书特色适配 1. 结合电商场景强化订单类消息识别[^1] 2. 集成内容创作者管理功能[^2] 3. 对接搜索推荐系统实现智能回复建议[^3] 4. 支持买手直播场景的即时沟通需求[^4]