Kafka监控消息堆积之logSize、offset、Lag

最新推荐文章于 2025-03-31 18:00:00 发布
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本文深入解析了在消息队列中logSize、offset和Lag的概念及其作用。logSize代表已存入partition的数据总量，offset表示消费者的读取位置，而Lag则是未处理的消息数量，即logSize与offset之差。

logSize：已经存入改partition的数据量。

offset：消费位置

Lag：堆积量，等于logSize-offset。

大数据领域Kafka的消息队列监控系统搭建
AI天才研究院
05-01 475
随着企业数字化转型加速，Kafka被广泛用于日志收集、实时数据流处理、微服务解耦等场景。但Kafka集群面临的核心挑战包括：消息积压导致业务延迟、Broker节点故障引发数据丢失、消费者组失衡导致吞吐量下降、网络分区造成副本同步异常等。本文章聚焦Kafka监控系统的全生命周期搭建，覆盖指标定义、工具选型、实战部署、报警配置及优化技巧，适用于中大型Kafka集群（5Broker以上）的生产环境监控需求。第2章解析Kafka监控的核心指标与架构模型；
kafka的lag（kafka的消费堆积）为什么有时是负数？
yonggeit的博客
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KafKaMonitor:kafka监控工具，监控logsize,offset，适用于kafka0.7版本
06-09
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kafka中topic默认属性_Kafka 的 Lag 计算误区及正确实现
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12-19 575
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06-10 789
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03-31 1554
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