這裏 介紹幾種kafka connect 的方式,包括以下
待總結
最近網關和業務的日誌線上都是4萬/秒,然後需要用flink算一下每個業務的異常數,週期性輸出分析結果 既然是4萬/秒,那麼我起碼得壓個10萬/秒才能安心上線,那麼問題來了,怎麼構造10萬/秒的壓力(單條消息1K) ---這裏選擇官方的Kaf
之前爲了趕項目進度(人少,沒資源),只研究了下針對processing time,因爲這個取的是當前時間,通過爭取時間快速支撐了一些業務的上線。 而隨着業務的陸續接入,全部使用processing time已經開始有不妥之處,所以必須把這個
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Kafka是最初由Linkedin公司開發,是一個分佈式、分區的、多副本的、多訂閱者,基於zookeeper協調的分佈式日誌系統(也可以當做MQ系統),常見可以用於web/nginx日誌、訪問日誌,消息服務等等,Linkedin於2010
1、監控指標 1)qps,pv 2)響應時間。大多數情況下,可以用一段時間內所有調用的平均耗時來反映請求的響應時間。但它只代表了請求的平均快慢情況,有時候我們更關心慢請求的數量。P99 = 500ms,意思是 99% 的請求
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