建议先分析产生数据均衡的原因: 1)组成员发生变更,比如新 consumer 加入组,或己有 consumer 主动离开组,再或是己有 consumer 崩溃时则触发 数据平衡 rebalance 。在实际环境下,这是触发数据平衡的主要原因。2)组订阅 topic
kafka、rabbitmq等中间件在容器环境中部署方案, 没有简单的基线配置和性能之间的线性映射关系表。 这和中间件的高可用部署架构需求、基础设施层的计算存储分离架构与否、以及基础网络环境是强相关的。 网上公开
1、使用 Strimzi 自带的 KafkaConnect 进行数据交互,或者 使用Kafka Bridge组件对接K8S的外部负载均衡或Ingress(注:在OKD是 Route), ,可以将KAFKA集群暴露出来使用。 2、扩缩容的实现可以通过修改 Broker 的副本数量,执行
1、 K8S的HOSTPATH方式是使用本地盘,存储在本地盘的数据可靠性较弱,出现节点故障时,KAFKA需做数据平衡且会影响集群。 2、 NAS的读写速度和稳定性和硬件、软件、基础网络相关,首先是受到硬件配置的影响,需在技术选型时,选
Operator 本质上是K8S内建的自定义资源CRD(Custom Resource Definition) + Controller。其中:CRD 定义用户的资源;Controller 监听 CRD 对象实例的增、删、改事件,然后执行相应的业务逻辑。 Operator 仅依赖于 Kubern
高可用方案建议根据业务系统的重要性等级的需求,分层地进行高可用设计。譬如在KAFKA服务层,可将KAFKA部署在多个K8S集群,通过负载均衡实现应用接入的高可用。 存储层根据相应的技术选型和存储产品特性,通过数据副本、数
Kafka和RabbitMQ各自的架构设计和技术特性,决定两者有相应的适合的应用场景。 譬如 kafka是分布式且 高吞吐量的消息服务平台 ,宜作为消息传输的数据管道 ,较多用于日志收集、实时数据处理、消息系统、以及流处理等场景
使用K8S的CSI可以使用对象存储,但是其原理是通过FUSE方式模拟实现的用户态文件系统。对于写场景稳定性欠佳和网络性能欠佳,只可支撑一些小文件的读场景。 不宜用在KAFKA这类读写I/O敏感的场景。
是的,对存储性能和io的需求敏感。 存储上具体要持久化哪些数据,这和KAFKA的应用业务场景相关。譬如在用户数据采集和分发场景,是使用Kafka记录Web用户或者App用户的各种活动,如浏览网页、搜索、点击等活动数据,则这些数据
1. Broker − CPU 和内存比例建议设置为 1:4 ,比如 4C/16GB 、 8C/32GB 、 16C/64GB 。如果开启 TLS 和数据压缩功能,建议将比例提升至 1:2 。 2. Topic : 单个 Topic 分区数建议控制在 10 个以内。 3. Repl
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