弹性负载均衡 ELB

华为云弹性负载均衡( Elastic Load Balance)将访问流量自动分发到多台云服务器,扩展应用系统对外的服务能力,实现更高水平的应用容错

 
 

    kafka多个消费者负载均衡 更多内容
  • 查看Kafka消费者信息

    查看Kafka消费者信息 如果消费组中存在正在连接Kafka实例的消费者,可查看消费组中该消费者的连接信息。 约束与限制 Kafka Manager由于缓存原因,显示的消费者连接地址可能不是当前消费者连接地址,建议重启Kafka Manager解决。 2023年5月17日及以后创建的实例不提供Kafka

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  • Kafka基本原理

    Producer/生产者 向Kafka的主题发布消息。 Consumer/消费者 向Topic订阅,并且接收发布到这些Topic的消息。 各模块间关系如图2所示。 图2 Kafka模块间关系 消费者使用一个消费者组名称来标记自己,主题的每个消息被传递给每个订阅消费者组中的一个消费者。如果所有的消

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  • 实现多个Web应用的负载均衡

    进入购买弹性负载均衡页面。 在“购买弹性负载均衡器”界面,根据界面提示选择负载均衡器的基础配置。 本示例中的基础配置参数如图8所示。 图8 负载均衡器的基础配置 单击展开负载均衡器的基础配置 负载均衡器的基础配置 参数 取值样例 说明 实例类型 独享型 本文选择独享型负载均衡,资源独享,性能不受其它实例的影响。

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  • 基本概念

    控告警平台作为消费者从Topic订阅日志消息,识别出告警日志并发送告警消息/邮件。 分区 Kafka将消息主题(Topic)划分为多个分区(Partition),消息被分布式存储在不同分区中,实现Kafka的水平扩展与高可用。 副本 为了提高消息的可靠性,Kafka的每个分区会有

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  • Kafka相关概念

    Kafka相关概念 华为云使用Kafka作为消息引擎,以下概念基于Kafka进行描述。 Topic 消息主题。消息的生产与消费,围绕消息主题进行生产、消费以及其他消息管理操作。 Topic也是消息队列的一种发布与订阅消息模型。生产者向消息主题发布消息多个消费者订阅该消息主题的消息,生产者与消费者彼此并无直接关系。

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  • 创建Kafka消费组

    创建Kafka消费组 消费者是从Topic订阅消息的一方,消费组是由一个或多个消费者组成的。同一个消费组内,一个消费者可同时消费多个分区,但一个分区在同一时刻只能被一个消费者消费。 图1 消费关系示例图 “auto.create.groups.enable”表示在消费者进入未创建的消费组时,会自动创建此消费组。

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  • 分布式消息服务Kafka版

    先购买Kafka实例。Kafka实例采用物理隔离的方式部署,租户独占Kafka实例。 支持区域: 全部 购买Kafka实例 连接Kafka 开源Kafka客户端向Kafka实例生产消息和消费消息前,需要先连接Kafka实例。 创建Kafka实例时,支持开启或者关闭SASL_SSL

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  • Consumer初始化成功但是无法从Kafka中获取指定Topic消息

    234.231:2181/kafka" Rebalance异常。 同一个消费者组(consumer group)有多个consumer先后启动,就是一个消费者组内有多个consumer同时消费多个partition数据,consumer端也会有负载均衡(consumer个数小于partitions数量时)。

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  • 删除Kafka消息

    致部分消息丢失。 删除Kafka消息 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击,选择区域。 请选择Kafka实例所在的区域。 在管理控制台左上角单击,选择“应用中间件 > 分布式消息服务Kafka版”,进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 在左侧导航栏单击“Kafka实例”,进入Kafka实例列表页面。

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  • 优化消费者轮询(Polling)

    分区数较多且每个消费者开启多个线程的情况下。 如图1所示,Topic含有多个分区,消费组中有多个消费者同时进行消费,每个线程均为长连接。当Topic中消息较少或者没有消息时,连接不断开,所有消费者不间断地拉取消息,这样造成了一定的资源浪费。 图1 Kafka消费者多线程消费模式 解决方案

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  • 连接Topic

    10.10.10.13 host03 一个消费组下的消费者在连接同一个MQS时,最多允许该消费组下的500个消费者进行连接,超过数量的消费者将连接失败。如果一个消费组下有超过500个消费者,且需要连接同一个MQS,需要把消费者拆分到多个消费组下。 已开启SASL认证 若ROMA Co

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  • 创建消费组

    在消费过程中,一个消费者可以消费多个Shard 当消费组新增/减少消费者,或者日志流的Shard数量增加时,这个时候消费组的Shard会重新分配给当前的消费者,以实现消费者负载均衡。分配规则不变如上。 创建消费组 登录云日志服务控制台。 单击日志组名称对应的按钮。 单击日志流名称进入日志流

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  • 消息堆积处理建议

    消息堆积处理建议 方案概述 Kafka将Topic划分为多个分区,消息分布式存储在分区中。同一个消费组内,一个消费者可同时消费多个分区,但一个分区在同一时刻只能被一个消费者消费。 在消息处理过程中,如果客户端的消费速度跟不上服务端的发送速度,未处理的消息会越来越多,这部分消息

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  • MQS消息堆积最佳实践

    消息就被称为堆积消息消息没有被及时消费就会产生消息堆积,从而会造成消息消费延迟。 消息堆积原因 导致消息堆积的常见原因如下: 生产者短时间内生产大量消息到Topic,消费者无法及时消费。 消费者的消费能力不足(消费者并发低、消息处理时间长),导致消费效率低于生产效率。 消费者

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  • 修改Kafka Topic配置

    在管理控制台左上角单击,选择区域。 请选择Kafka实例所在的区域。 在管理控制台左上角单击,选择“应用中间件 > 分布式消息服务Kafka版”,进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 在左侧导航栏单击“Kafka实例”,进入Kafka实例列表页面。 单击Kafka实例的名称,进入实例详情页面。

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  • Kafka数据迁移概述

    重启消费业务,使得消费者从新Kafka实例中消费消息。 观察消费者是否能正常从新Kafka实例中获取数据。 迁移结束。 迁移方案二:同时消费,后迁生产 指消费者业务启用多个消费客户端,分别向原Kafka和新Kafka实例消费消息,然后将生产业务切到新Kafka实例,这样能确保所有消息都被及时消费。

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  • KafkaManager介绍

    KafkaManager介绍 KafkaManager是Apache Kafka的管理工具,提供Kafka集群界面化的Metric监控和集群管理。 通过KafkaManager可以: 支持管理多个Kafka集群 支持界面检查集群状态(主题,消费者,偏移量,分区,副本,节点) 支持界面执行副本的leader选举

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  • KafkaManager

    KafkaManager KafkaManager是Apache Kafka的管理工具,提供Kafka集群界面化的Metric监控和集群管理。 通过KafkaManager进行以下操作: 支持管理多个Kafka集群 支持界面检查集群状态(主题,消费者,偏移量,分区,副本,节点) 支持界面执行副本的leader选举

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  • Kafka性能优化

    broker_connections 连接数 统计Kafka节点连接数。 优化数据分区 Kafka将Topic划分为多个分区,所有消息分布式存储在各个分区上。每个分区有一个或多个副本,分布在不同的Broker节点上,每个副本存储一份全量数据,副本之间的消息数据保持同步。Kafka的Topic、分区、副本和代理的关系如下图所示:

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  • 为什么不建议使用Sarama客户端收发消息?

    编译依赖,提高编译复杂度。 Kafka-go kafka-go是一个简单、轻量级的Kafka客户端库,易于学习和使用。 kafka-go的代码库相对较小,依赖较少,可以减少应用程序的体积和依赖关系。 Kafka-go相对于Confluent-Kafka-go来说,功能较为有限,不支持一些高级特性和复杂的配置选项。

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  • Kafka客户端参数配置建议

    在生产者客户端中开启幂等,然后生产消息,此时您会在消费者客户端或Kafka控制台的“消息查询”中观察到消息offset不连续的现象。这是因为开启了幂等后,在生产消息时会产生一些元数据控制消息,这些控制消息也会生产到该Topic中, 且它们对消费者不可见,从而造成offset不连续的现象。

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