方案总体介绍：通过zookeeper管理canal和kafka集群,zk本身也做集群配置；通过canal作为mysql的从库实时读取binlog，然后将数据以json格式发送到kafka平台，会有一个专门消费

SpringBoot集成kafka，并消费历史事件消费历史事件上一篇文章我们讲的是SpringBoot集成kafka消费最新的事件，如果没有看过的小伙伴可以看这篇文章：SpringBoot集成kafka

/kafka-console-consumer.sh--zookeeperlocalhost:2181--from-beginning--topict1/opt/kafka_2.13-3.1.0/bin

一、为什么需要NoSQLHighperformance高并发读写HugeStorage海量数据的高效率存储和访问HighScalability&&HighAvailability高可拓展性和高可用性二、

kafkainput{kafka{bootstrap_servers=>"127.0.0.1:9092"topics=>["SCHOOL_AQDL"]group_id=>"logstash-group"consumer_threads

一、回顾1.主从复制（高可用）2.传统的主从复制3.gtids事务型的主从复制4.注意1）server_id唯一2）8.X版本需要get_ssl_pub_key3）5.X不需要4）changemasterto5

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本文将详细介绍如何部署EMR的主要组件,包括:JDK1.8ElasticsearchKafkaFlinkZookeeperHBaseHadoopPhoenixScalaSparkHive准备工作所有操作都在

Kafka集群搭建一、概念说明它是一个分布式消息系统，由linkedin使用scala编写，用作LinkedIn的活动流（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。

kafka:#kafka的连接地址（注意，是kafka所在服务器的公网ip，不要写成zookeeper的了）bootstrap-servers:localh

1、kafka集群配置①需要提前配置zookeeper环境②配置环境变量，与Java类似③配置server.properties文件#服务器序号broker.id=numlisteners=PLAINTEXT

一、kafka-topics.sh1.参数参数描述–bootstrap-server连接的KafkaBroker主机名称和端口号–topic操作的topic名称–create创建主题–delete删除主题

问题现象1.收到日志异常报警，一个Flink任务写入kafka消息出现了异常，异常消息如下org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaException

:fire:《Kafka运维管控平台LogiKM》:fire::pencil2:更强大的管控能力:pencil2::tennis:更高效的问题定位能力:tennis::sunrise:更便捷的集群运维能力

一、producer配置1、bootstrap.serverskafkabroker集群的ip列表，格式为：host1:port1,host2:port2,…2、client.id用于追踪消息的源头3、

一、背景生产环境中使用kafka作为消息队列，生产者发送消息失败，查询报错日志，得到如下输出：Causedby:org.springframework.kafka.KafkaException:Sendfailed

目录1.结合“体系结构”，请说明你对InnoDB集群的整体认知。2.请对组复制的原理和功能做一个完整的描述，并说明组复制有哪些先决条件和限制。3.MySQLShell(mysqlsh)和MySQLRouter(mysqlrouter)各自提供了什么样的集群管理功能？4.面对集群的重大停机事故，请给出你所能采取的恢复集群的办法和步骤。1.结合“体系结构”，请说明你对InnoDB集群的整体认知。（1）

这里写目录标题一、企业级Redis集群架构二、（nginx+lua）+redis+ehcache的三级缓存架构三、数据库+缓存双写一致性解决方案四、大key：缓存维度拆分解决方案五、如何提高缓存的命中率一、企业级Redis集群架构二、（nginx+lua）+redis+ehcache的三级缓存架构三、数据库+缓存双写一致性解决方案四、大key：缓存维度拆分解决方案五、如何提高缓存的命中率

实现分布式系统在现代的软件应用中，尤其是大规模的企业级应用和互联网服务，往往需要构建分布式系统来满足高并发、高可用和可扩展性的要求。

确保扩缩容过程的平滑性和系统的高可用性。提高资源利用率-通过动态调整资源，避免资源浪费，降低成本。保障业务连续性-确保在高流量期间系统稳定运行，提升用户体验。

很多朋友向我咨询关于里面提到的高可用的方案的优缺点以及如何选择合适的方案线上使用，这里再整理发出来，供大家参考，如有不妥之处，欢迎批评指正，也欢迎推荐更好的技术方案。

方案简介通过负载均衡SLB对多台云服务器ECS进行流量分发，并结合云数据库RDS，助力企业快速构建互联网高可用弹性的应用架构，同时方案整合云上计算、数据、存储等云服务实现Web与移动App

Kafka:基于分布式流平台设计，强调高吞吐量和可扩展性。数据以“主题”（Topics）为基础，生产者将消息发送到主题，消费者从主题读取消息。消息按时

上篇我们学习了zk的api基础实践，并且了解了zk原生api与一些开源实现的zk客户端框架的选择使用，本篇我们开始学习zk作为一个分布式协调工具在分布式场景中一些实现Zookeeper是一个高可用的分布式数据管理与分布式协调服务框架

AhighavailabilityMySQLclusterthatguaranteesdataconsistencybetweenamasterandslaves.摘要微信PhxSQL是一个提供Zookeeper级别强一致和高可用的

Redis具有内置的复制，Lua脚本，LRU逐出，事务和不同级别的磁盘持久性，并通过RedisSentinel和RedisCluster自动分区提供了高可用性。说说Redis

elasticsearch_exporter1.安装配置2.节点添加3.状态查询三、redis_exporter1.安装配置2.节点添加3.状态查询四、rabbitmq_exporter1.安装配置2.节点添加3.状态查询五、kafka_exporter1

服务网关：高性能，高可用一、流量网关与服务网关的区别流量网关：指提供全局性的、与后端业务应用无关的策略，如HTTPS证书认证、Web防火墙、全局流量监控、黑白名单等服务网关：指与业务紧耦合的、提供单个业务域级别的策略

在构建高可用的Web应用时，负载均衡是关键技术之一。Nginx是一个强大的负载均衡器，支持多种负载均衡策略，包括轮询、最少连接、IP哈希等。

11.png（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此。（2）发布/订阅模式（一对多，数据生产后，推送给所有订阅者）发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。发布订阅模型可以有多

常用的消息中间件综述组件\特点ActiveMQRabbitMQKafka跨语言支持（Java优先）语言无关支持（Java优先）支持协议OpenWire,Stomp,XMPP,AMQPAMQP-优点遵循JMS

文章目录一、引言二、Kafka消费堆积原因分析三、解决方案1.重制消费点位2.增加消费者数量3.优化消费能力四、重制消费点位五、增加消费者数量六、优化消费能力七、总结八、参考文献九、附录摘要：在分布式系统中

注意：请确保已经安装Redis和keepalived，本文不在介绍如何安装。1、使用版本说明Redis版本：5.0.2Keepalived版本：1.3.5Linux版本：Centos7.9查看Redis版本：/usr/local/redis/bin/redis-cli-v查看Keepalived版本信息：rpm-qa|grepkeepalived或者keepalived-v2、功能实现说明：使用K

docker启动kafka并挂载配置文件，并让外部环境连接kafka拉取kafka镜像dockerpullapache/kafka:3.7.0通过docker启动kafkadockerrun-d--namekafka-p9092

一、概述Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理

第1章Flume概述1.1Flume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。

——目录——0.前置准备1.下载安装2.配置（重）3.启动与关闭4.搭建高可用HBase前言（贫穷使我见多识广）前边经历了Hadoop，Zookeeper，Kafka，他们的集群，全都是使用Docker

一、集群规划kafka从2.8版本开始，就允许用户在不需要zookeeper的情况下运行。

高可用在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久

Kafka是一个号称能用普通PC机也能处理超千万亿吞吐量的实时消息平台，之所以能够做到这些，主要原因有四个：一、磁盘的顺序读写在讲磁盘顺序读写之前，我们先来了解一下磁盘的寻址的过程。

1.kafka的几个角色和概念生产者和消费者消费者组：一些消费者的组合，共同消费一个或几个topic。

文章目录Apachekafka简介开始使用ApacheKafka构建生产者构建消费者总结之前已经有两篇文章介绍过Go如何操作kafka28.windows安装kafka，Go操作kafka示例（sarama

目录MySQL简介MySQL安装与配置MySQL性能优化MySQL安全性管理MySQL备份与恢复MySQL高可用与集群MySQL监控与维护MySQL常

很早之前就使用了springboot+kafka组合配置，但是之前使用的spring-kafka（1.1.7）版本较低，所以只能通过spring.kafka.consumer.group-id=default_consumer_group

1.ACK机制简介目的：确保生产者发送的消息可靠地写入Kafka集群。核心：生产者发送消息后需等待Kafka集群的确认。2.ACK级别acks=0：不等待确认，效率最高，但可能丢数据。

文章目录1.发后即忘（Fire-and-Forget）2.同步发送（SynchronousSend）3.异步发送（AsynchronousSend）总结Kafka生产者发送消息时，主要有三种模式，每种模式都有其特定的应用场景和优缺点

【1】概述ApacheKafka是一个分布式流处理平台，它允许你发布和订阅记录流，存储记录流，并且可以对这些记录流进行处理。

心跳机制被广泛应用于多种场景，以确保服务的高可用性和稳定性。比如Eureka的服务续约，Redis中的哨兵节点，Kubernetes的存活探针等等。今天我们来探究下心跳机制具体是如何实现的。

二：key-value存储系统--Redis：三：消息队列--kafka：一、关系型数据库–mysql：1.数据库设计的三大范式：第一范式:每个列都不可以再拆分;第二范式:在第一范式的基础上,非主键列完全依赖于主键

这里写自定义目录标题一、为什么使用MySQL主从二、主从复制原理是什么三、如何保证主从一致一、为什么使用MySQL主从保证服务的高可用：当主机宕机的时候可以选择一个从节点作为主节点，保证了我们服务的高可用