kafka高并发消息堆积

1、使用Kafka时，消费者每次poll的数据业务处理时间不能超过kafka的max.poll.interval.ms，该参数在kafka0.10.2.1中的默认值是300s,所以要综合业务处理时间和每次poll的数据数量。2、Java线程池大小的选择：（1）对于CPU密集型应用，也就是计算密集型，线程池大小应该设置为CPU核数+1；（2）对于IO密集型应用 ...

小师兄.

3531人浏览 · 2019-04-29 09:31:56

小师兄. · 2019-04-29 09:31:56 发布

1、使用Kafka时，消费者每次poll的数据业务处理时间不能超过kafka的max.poll.interval.ms，该参数在kafka0.10.2.1中的默认值是300s,所以要综合业务处理时间和每次poll的数据数量。

2、Java线程池大小的选择：

（1）对于CPU密集型应用，也就是计算密集型，线程池大小应该设置为CPU核数+1；

（2）对于IO密集型应用，线程池大小设置为 2*CPU核数+1.

Kafka开源项目指南

Kafka开源项目指南提供详尽教程，助开发者掌握其架构、配置和使用，实现高效数据流管理和实时处理。它高性能、可扩展，适合日志收集和实时数据处理，通过持久化保障数据安全，是企业大数据生态系统的核心。

更多推荐

Kafka入门（一）概述、部署与API的简单使用

Kafka概述、部署与API的简单使用

Kafka开源项目指南

基于canal和kafka同步，实现binlog同步ElasticSearch

文章目录前言elasticsearch 安装canal安装canal-adapter 安装及配置mysql 安装zk及kafaka安装查看效果注意事项前言中间件版本elasticsearch7.5.2canal1.1.4client-adapter1.1.5-alpha-1zookeeper3.4.13kafka2.6.0mysql5.7.31elasticsearch 安装{"settings"

Kafka开源项目指南

基于 Iceberg 的湖仓一体架构在 B 站的实践

背景在B站，每天都有PB级的数据注入到大数据平台，经过离线或实时的ETL建模后，提供给下游的分析、推荐及预测等场景使用。面对如此大规模的数据，如何高效低成本地满足下游数据的分析需求，一直是我们重点的工作方向。我们之前的数据处理流程基本上是这样的：采集端将客户端埋点、服务端埋点、日志、业务数据库等数据收集到HDFS、Kafka等存储系统中，然后通过Hive、Spark、Fl...