Kafka作為數據管道中的Sink(輸出端),常用於將處理後的數據寫入Kafka主題,供下游系統消費。以下是實現要點和示例: 核心概念 生產者角色 Kafka Sink本質上是生產者(Producer),負責將數據推送到指定主題(Topic) 數據可靠性 通過配置a
1. 背景與動機 在傳統的業務監控系統中,日誌往往只反映系統運行狀態,而無法映射到具體的業務行為。為了實現“從用户操作到業務鏈路”的監控,我設計了一套基於 OGNL 表達式 的規則解析引擎,使得監控邏輯可以通過配置動態生效。 2. 系統整體架構概覽 整體結構: 應用系統 → Logback 日誌擴展 →
trait TimerTask extends Runnable { // 通常是request.timeout.ms參數值 // timestamp in millisecond val delayMs: Long // 每個TimerTask實例關聯一個TimerTaskEntry // 就是説每個定時任務需要知道它在哪
1. Kafka 消費者監控概述 1.1 為什麼需要監控 Kafka 消費者 Kafka 消費者監控是確保消息系統穩定運行的關鍵環節。通過監控消費者,我們可以: 實時瞭解消息消費進度 及時發現消費延遲或積壓問題 診斷消費者組重新平衡問題 優化消費者性能和資源配置 保障業務數據的及時處理
Kafka 消息中間件實戰指南 1. 引言 在現代分佈式系統中,消息中間件扮演着至關重要的角色,它能夠實現系統間的解耦、異步通信和可靠消息傳遞。Apache Kafka是目前最流行的分佈式流處理平台之一,廣泛應用於構建實時數據管道、流處理應用和事件驅動架構。 Kafka具有高吞吐量、低延遲、高可靠性和可擴展性等特點,能夠處理每秒數百萬條