Kafka高级(6) -- Kafka配额限速机制（Quotas）

最新推荐文章于 2025-04-07 10:00:00 发布

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本文介绍了Kafka的配额（Quotas）机制，用于限制producer和consumer的速率，防止过高流量导致服务器资源饱和。通过配置，可以对producer的TPS限制在1MB/s，同时对consumer也进行了类似的速率限制，确保系统的稳定运行。此外，还讲解了如何取消这些配额配置。

生产者和消费者以极高的速度生产/消费大量数据或产生请求，从而占用broker上的全部资源，造成网络IO饱和。有了配额（Quotas）就可以避免这些问题。Kafka支持配额管理，从而可以对Producer和Consumer的produce&fetch操作进行流量限制，防止个别业务压爆服务器。

1. 限制producer端速率

为所有client id设置默认值，以下为所有producer程序设置其TPS不超过1MB/s，即1048576‬/s，命令如下：
进入到kafka目录下：

bin/kafka-configs.sh --zookeeper node1:2181 --alter --add-config 'producer_byte_rate=1048576' --entity-type clients --entity-default

运行基准测试，观察生产消息的速率

bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test --num-records 50000 --throughput -1 --record-size 1000 --producer-props bootstrap.servers=node1:9

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Kafka 基本操作之设置配额，操作之数据中心

流华追梦的专栏

04-03

1352

可以设置 Kafka 配额以限制网络带宽使用，Kafka 度量此吞吐量 (以字节/秒为单位)。如果发现超过 30 秒窗口的吞吐量超过已设置的配额，那么 Kafka 会计算足够的延迟，以使吞吐量在配额限制内。然后，Kafka Broker 将延迟信息作为标准 Kafka 协议响应的一部分发送给客户机。遵循协议合同的合作客户机在发出新请求之前等待此延迟；不合作客户机可能不遵守调速请求，但在这种情况下，Broker 在调速延迟过去之前不会读取该客户机的请求（这可能导致不合作客户机超时）。

Kafka系列-3、kafka高级

不积跬步无以至千里，不积小流无以成江河

12-29

2216

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。大数据系列文章目录 kafka的中文网站目录kafka的分片副本机制分片机制副本kafka如何保证数据不丢失如何保证生产端数据不丢失如果保证broker端和消费者端数据不丢失broker消费者端消息存储及查询机制生产者数据分发策略消费者负载均衡机制kafka的监控工具:kafka-eagleKafka中数据积压问题Kafka配额限速机制限制producer端的速率限制consumer端的速率取消kaf

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浅谈Kafka流控制与监控指标

weixin_59801183的博客

07-07

2405

Apache Kafka 是一个高度可扩展的、分布式的流处理平台，广泛应用于大数据和实时数据处理场景。为了确保 Kafka 集群的稳定性和性能，了解 Kafka 的流控制机制和监控指标至关重要。本文将深入详细阐述 Kafka 的流控制机制和监控指标，包括 Kafka 生产者、消费者和集群性能指标等。深入介绍如何设计和使用 Kafka 监控工具，以及如何进行故障排除。

Kafka使用的是什么存储机制？Kafka的副本机制是怎样的？Kafka如何处理消费者的消费速度慢于生产者的情况？Kafka的分区和分区副本是如何工作的？

luoluoal的博客

07-07

506

每个分区可以有一个或多个分区副本，其中一个被称为领导者（leader），其余的被称为追随者（follower）。当领导者发生故障时，副本中的其他追随者可以被选为新的领导者，保证了系统的连续性和可用性。在Kafka中，每个分区可以有多个副本，其中一个被称为领导者（leader），其余副本被称为追随者（follower）。选举过程中，Kafka会从所有副本中选择一个最新的副本作为新的领导者。调整消费者的拉取参数：Kafka消费者可以通过拉取数据的方式进行消费，默认情况下，消费者会按照一定的时间间隔拉取数据。

Springboot 集成 kafka，配合使用spring线程池

Sunny0209的博客

03-24

5500

提示：文章如有错误的地方请指出，以免误人子弟！文章目录一、导入maven jar包kafka 安装及使用安装使用spring线程数配合kafka使用参考文章提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、导入maven jar包 maven 地址，不写版本号也可以，会自动获取。 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>sprin.

Kafka配额限速机制

程序园@大Null

09-18

1766

目录背景限制producer端速率限制consumer端速率取消Kafka的Quota配置背景生产者和消费者以极高的速度生产/消费大量数据或产生请求，从而占用broker上的全部资源，造成网络 IO 饱和。有了配额（Quotas）就可以避免这些问题。Kafka 支持配额管理，从而可以对 Producer 和 Consumer 的 produce&fetch 操作进行流量限制，防止个别业务压爆服务器。限制producer端速率为所有 client id 设置默认值，以下为所有 producer

kafka中的配额管理（限速）机制

最新发布

qq_58299462的博客

04-07

1801

Apache Kafka作为一个高吞吐量的分布式消息系统，其流量控制机制是保证系统稳定性的关键。流量控制(Flow Control)在Kafka中主要指对生产者和消费者请求速率的限制与调节，防止过快的数据流入或流出导致系统资源耗尽。

kafka消费端速度慢解决方案

shaolong1013的博客

11-08

8028

一、增加patition数量，有多少个patition就会启多少个消费者线程去消费，跟消费者服务节点的数量无关，只能patition有关。二、patition一样的情况下，改为批量消费，一次拉取多条数据，max.poll.records，利用多线程去处理数据，避免单线程处理批量数据时间过长，导致超时。提交方式问题： enable.auto.commit： 1、默认为true，就...

SparkStreaming消费Kafka数据限速问题

anyu1516的博客

04-22

1107

SparkStreaming消费Kafka数据的时候，当有大量初始化数据时会拖累整个streaming程序的运行，问有什么办法？总体来说这个问题大概有两种解决思路： 1.在Spark端设置限速；2.在Kafka端设置限速。 Spark端限速的方法知乎上已有很多帖子说过了，主要的思路是设置不同的参数，比如在Direct模式下设spark.streaming.kafka.maxRat...

flink消费kafka限制消费速率

张小小凡

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kafka 控制消费

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Kafka Consumer 提供了对消费速度进行控制的方法，在有些应用场景下我们可能需要暂停某些分区的消费而先消费其他分区，当达到一定条件时再恢复这些分区的消费。KafkaConsumer中使用pause（）和resume（）方法来分别实现暂停某些分区在拉取操作时返回数据给客户端和恢复某些分区向客户端返回数据的操作。这两个方法的具体定义如下： public void pause(Collection<TopicPartition> partitions) public void resum

解决kafka主题分区数量限制消费速度的问题

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动态地控制kafka的消费速度，从而满足业务要求

weixin_42795092的博客

05-23

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如果设置得太小，则 消费者可能会频繁地请求数据，这可能会影响消费速度。如果设置得太大，则当Kafka中有数据可用时，消费者可能会等待太长时间。在实际应用中，我们需要动态控制kafka消费速度，以便处理数据流的速率能够满足系统和业务的需求。如果设置得太小，则消费者可能会经常请求数据，这可能会影响消费速度。如果设置得太大，则可能会导致消费者在处理多条记录时所需的时间过长。如果设置得太小，消费者将不得不频繁地拉取数据，这可能会影响消费速度。如果设置太大，则消费者可能会等待太长时间才能获取数据。

Kafka 设计之配额（Quatos）

流华追梦的专栏

03-12

1133

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Apache Kafka是一个开源的分布式流处理平台，它提供了可靠的、高吞吐量的数据传输和处理机制。为了保护Kafka集群免受过载和资源耗尽的影响，Kafka提供了配额控制机制，允许管理员对生产者和消费者的数据传输速率进行限制。通过以上的代码和配置，我们实现了基于Kafka的配额限速机制。当生产者达到配额限制时，你可以根据需要执行相应的操作，以保护Kafka集群免受过载的影响。接下来，我们将使用Kafka的Java客户端代码来创建一个生产者，并设置配额控制。方法将被调用，并传递相关的配额信息。

Kafka内容分享(七)：Kafka 数据清理和配额限速

之乎者也·的博客

12-11

2047

Kafka日志管理器中会有一个专门的日志删除任务来定期检测和删除不符合保留条件的日志分段文件，这个周期可以通过broker端参数log.retention.check.interval.ms来配置，默认值为300,000，即5分钟。日志删除任务会检查当前日志的大小是否超过设定的阈值来寻找可删除的日志分段的文件集合。log.retention.bytes 配置的是日志文件的总大小，而不是单个的日志分段的大小，一个日志文件包含多个日志分段。Log Compaction是默认的日志删除之外的清理过时数据的方式。

Kafka流作业新工具：kafka-streams-plumber

从标题“kafka-streams-plumber：水管工，最脏的Kafka流作业”我们可以了解到，本文将会深入探讨一个名为“kafka-streams-plumber”的工具，它与Kafka流作业（stream processing）相关。Kafka本身是一个分布式流媒体...