Kafka運維與監(jiān)控

一、簡介

Kafka是由Apache Software Foundation開發(fā)的一款分布式流處理平臺和消息隊列系統(tǒng)
可以處理大規(guī)模的實時數(shù)據(jù)流，具有高吞吐量、低延遲、持久性和可擴展性等優(yōu)點
常用于數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)管道、日志聚合、事件驅(qū)動等場景，對Kafka的運維和監(jiān)控十分必要
本文旨在介紹Kafka的運維和監(jiān)控相關(guān)內(nèi)容

二、運維

1.安裝和部署

安裝

在官網(wǎng)下載 Kafka 源碼包，并解壓到指定路徑
配置環(huán)境變量、內(nèi)存和文件描述符等參數(shù)

# 從Apache官網(wǎng)下載Kafka最新版本（latest.gz）文件到本地
wget http://apache.com/kafka/latest.gz
# 解壓縮 Kafka 壓縮包（tar -xzf kafka-latest.gz）
tar -xzf kafka-latest.gz
# 將解壓縮后的文件夾kafka-x.x.x移動到/usr/local/kafka/目錄下
mv kafka-x.x.x /usr/local/kafka/
# 設(shè)置KAFKA_HOME環(huán)境變量為/usr/local/kafka
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
# 將Kafka的bin目錄添加到PATH環(huán)境變量中，方便后續(xù)使用Kafka命令
export PATH="$PATH:$KAFKA_HOME/bin"

部署

根據(jù)業(yè)務(wù)需求決定Kafka的部署方式，當前提供三種部署模式：單機部署、分布式部署和容器化部署，需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景和要求來進行選擇
在生產(chǎn)環(huán)境中部署 Kafka 還需要考慮高可用和容錯等問題

2.優(yōu)化參數(shù)配置

配置文件

Kafka的配置文件為 config/server.properties，可以在此文件中進行 Kafka 的基礎(chǔ)配置，例如端口、日志目錄、Zookeeper 信息和 Broker ID 等。

您還可以自定義配置文件和屬性，通過指定 -D 參數(shù)來加載。例如：

# 啟動腳本命令，其中參數(shù) -daemon 代表以守護進程方式啟動，config/server.properties 指定Kafka的配置文件路徑，-Dname=mykafka 指定Kafka進程的名稱為 mykafka
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties -Dname=mykafka -Dlog.dirs=/home/kafka/logs/

高級配置

在生產(chǎn)環(huán)境中為了獲得更好的性能和穩(wěn)定性，需要進行高級配置調(diào)優(yōu)
這樣可以更好地適應不同的業(yè)務(wù)場景和負載壓力以下是一些需要注意的配置項：

分區(qū)和副本設(shè)置

分區(qū)數(shù)量設(shè)置

分區(qū)的數(shù)量可以通過 num.partitions 參數(shù)設(shè)置，不同的業(yè)務(wù)場景可能需要不同的分區(qū)數(shù)。通常情況下每個分區(qū)的大小建議不要超過1GB，否則可能會影響讀寫性能

副本數(shù)量設(shè)置

Kafka副本數(shù)的設(shè)置需要考慮到數(shù)據(jù)可靠性和容錯性。副本數(shù)可以通過 replication.factor 參數(shù)設(shè)置，建議設(shè)置為大于等于2，以保證數(shù)據(jù)的可靠性。對于需要更高容錯性的生產(chǎn)環(huán)境，可以將副本數(shù)設(shè)置為大于等于3，這樣即使有一臺 Broker 故障也不會影響數(shù)據(jù)可用性

網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)優(yōu)

傳輸機制設(shè)置

Kafka支持兩種傳輸機制：plaintext 和 SSL/TLS。如果希望數(shù)據(jù)傳輸更加安全可以使用 SSL/TLS 傳輸機制。但需要注意的是使用 SSL/TLS 會增加 CPU 的負載

連接數(shù)和緩沖區(qū)大小設(shè)置

在處理高負載的情況下Kafka Broker可能會遇到連接數(shù)和緩沖區(qū)大小的限制，這會導致發(fā)送和接收消息的性能下降?？梢酝ㄟ^修改 max.connections 和 socket.send.buffer.bytes/socket.receive.buffer.bytes 參數(shù)來優(yōu)化連接數(shù)和緩沖區(qū)大小

消息壓縮和傳輸設(shè)置

消息壓縮設(shè)置

Kafka支持多種壓縮算法可以通過 compression.type 參數(shù)設(shè)置。不同的壓縮算法適用于不同類型的消息，需要根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景進行調(diào)優(yōu)。

消息傳輸設(shè)置

Kafk 的消息傳輸可以通過 max.message.bytes 參數(shù)來限制消息的大小。如果需要處理大量的大型消息可以通過修改該參數(shù)來提高性能

磁盤設(shè)置和文件系統(tǒng)分區(qū)

磁盤容量和性能設(shè)置

Kafka存儲數(shù)據(jù)需要占用磁盤空間為了確保消息持久化建議設(shè)置合理的磁盤容量大小，并使用高效的 SSD硬盤來提高性能

文件系統(tǒng)分區(qū)設(shè)置

將Kafka存儲在單獨的文件系統(tǒng)分區(qū)中可以提高磁盤讀寫性能。如果使用多個分區(qū)，應該將 Broker 的日志文件平均分配到每個分區(qū)中以避免出現(xiàn)磁盤空間不足的情況

監(jiān)控和熱插拔

監(jiān)控設(shè)置

為了更好地監(jiān)控 Kafka 的運行情況需要設(shè)置正確的監(jiān)控參數(shù)?？梢酝ㄟ^修改 log.dirs 參數(shù)來指定Broker 的日志目錄，并設(shè)置正確的日志滾動策略。

熱插拔設(shè)置

Kafka支持熱插拔可以在運行時添加或刪除Broker，以適應不同的業(yè)務(wù)需求和負載壓力。在添加或刪除 Broker時，需要注意保證數(shù)據(jù)的可靠性和一致性

// 以下是一些常用的 Kafka 配置參數(shù)示例

// 分區(qū)數(shù)量
Properties props = new Properties();
props.put("num.partitions", "3");

// 副本數(shù)量
props.put("replication.factor", "2");

// SSL/TLS 傳輸
props.put("security.protocol", "SSL");
props.put("ssl.truststore.location", "/path/to/truststore");

// 連接數(shù)和緩沖區(qū)大小
props.put("max.connections", "100");
props.put("socket.send.buffer.bytes", "102400");
props.put("socket.receive.buffer.bytes", "102400");

// 消息壓縮
props.put("compression.type", "gzip");

// 消息傳輸
props.put("max.message.bytes", "100000000");

// 磁盤容量和性能
props.put("log.dirs", "/path/to/kafka/logs");
props.put("log.segment.bytes", "1073741824");
props.put("log.roll.hours", "24");

// 文件系統(tǒng)分區(qū)
props.put("log.dirs", "/mnt/kafka1,/mnt/kafka2,/mnt/kafka3");

// 監(jiān)控和熱插拔
props.put("log.retention.ms", "604800000");
props.put("controller.socket.timeout.ms", "30000");

3.數(shù)據(jù)的備份與恢復

數(shù)據(jù)備份

Kafka的數(shù)據(jù)備份包括兩種類型：全量備份和增量備份
全量備份是將整個 Kafka 的數(shù)據(jù)復制到一個不同的地方
增量備份是在全量備份后僅僅備份增量的數(shù)據(jù)
下面分別介紹兩種備份方式：

全量備份

# 指定備份的主題
BACKUP_TOPIC=test

# 指定備份的數(shù)據(jù)目錄
BACKUP_DIR=/tmp/backup

# 創(chuàng)建備份目錄
mkdir -p $BACKUP_DIR

# 備份主題數(shù)據(jù)
kafka-console-consumer.sh \
    --bootstrap-server localhost:9092 \
    --topic $BACKUP_TOPIC \
    --from-beginning \
    > $BACKUP_DIR/$BACKUP_TOPIC.txt

上述代碼使用 kafka-console-consumer.sh 工具將主題 $BACKUP_TOPIC 的數(shù)據(jù)備份到 $BACKUP_DIR 目錄下的 $BACKUP_TOPIC.txt 文件中。
注意：該腳本是同步備份會阻塞線程，備份時間較長時，建議使用異步備份方式。

增量備份

增量備份需要借助第三方工具
例如 Kafka 的 MirrorMaker 等實現(xiàn)
下面是 MirrorMaker 的用法示例：

# 指定源和目的地址
SOURCE_HOST=localhost:9092
DESTINATION_HOST=backup-host:9092

# 創(chuàng)建 MirrorMaker 配置文件
cat > /tmp/mirror-maker.properties <<EOF
consumer.bootstrap.servers=$SOURCE_HOST
producer.bootstrap.servers=$DESTINATION_HOST
EOF

# 運行 MirrorMaker
kafka-run-class.sh kafka.tools.MirrorMaker \
    --consumer.config /tmp/mirror-maker.properties \
    --producer.config /tmp/mirror-maker.properties \
    --whitelist $BACKUP_TOPIC

上述代碼中創(chuàng)建一個 MirrorMaker 配置文件將源端的數(shù)據(jù)同步到目標端--whitelist 參數(shù)指定備份的主題

數(shù)據(jù)恢復

下面介紹Kafka數(shù)據(jù)恢復

全量恢復

# 指定恢復的主題
RESTORE_TOPIC=test

# 指定備份文件路徑
BACKUP_FILE=/tmp/backup/$RESTORE_TOPIC.txt

# 恢復主題數(shù)據(jù)
kafka-console-producer.sh \
    --broker-list localhost:9092 \
    --topic $RESTORE_TOPIC \
    --new-producer \
    < $BACKUP_FILE

上述代碼將$BACKUP_FILE 文件中的數(shù)據(jù)恢復到 $RESTORE_TOPIC 主題中
注意：該腳本也是同步操作，恢復時間較長時建議使用異步操作

增量恢復

增量恢復需要使用 MirrorMaker 來實現(xiàn)，下面是 MirrorMaker 的用法示例：

# 創(chuàng)建MirrorMaker 配置文件
cat > /tmp/mirror-maker.properties <<EOF
consumer.bootstrap.servers=backup-host:9092
producer.bootstrap.servers=localhost:9092
EOF

# 運行MirrorMaker
kafka-run-class.sh kafka.tools.MirrorMaker \
    --consumer.config /tmp/mirror-maker.properties \
    --producer.config /tmp/mirror-maker.properties \
    --whitelist $RESTORE_TOPIC

上述代碼中創(chuàng)建一個 MirrorMaker 配置文件將備份端的數(shù)據(jù)同步到目標端 $RESTORE_TOPIC 主題中
注意：增量恢復會將備份端數(shù)據(jù)的變化同步到目標端，因此恢復時必須先將備份端數(shù)據(jù)同步完整

腳本編寫(備份和恢復)

下面是一個簡單的腳本，用于備份和恢復 Kafka 數(shù)據(jù)：

#!/bin/bash

function backup_topic() {
    local topic=$1
    local backup_dir=$2

    echo "Starting backup for topic: $topic"

    mkdir -p $backup_dir
    kafka-console-consumer.sh \
        --bootstrap-server localhost:9092 \
        --topic $topic \
        --from-beginning \
        > $backup_dir/$topic.txt

    echo "Backup completed for topic: $topic"
}

function restore_topic() {
    local topic=$1
    local backup_file=$2

    echo "Starting restore for topic: $topic"

    kafka-console-producer.sh \
        --broker-list localhost:9092 \
        --topic $topic \
        --new-producer \
        < $backup_file

    echo "Restore completed for topic: $topic"
}

backup_topic example-topic /tmp/backup
restore_topic example-topic /tmp/backup/example-topic.txt

上述代碼中定義了兩個函數(shù) backup_topic 和 restore_topic，分別用于備份和恢復 Kafka 主題數(shù)據(jù)
在這個腳本中備份的主題是 example-topic，備份數(shù)據(jù)存儲的目錄是 /tmp/backup

要恢復數(shù)據(jù)，請調(diào)用 restore_topic 函數(shù)，并通過參數(shù)指定要恢復的主題和備份文件的路徑。在腳本的最后示例恢復了 example-topic 主題的備份數(shù)據(jù)。

4.性能調(diào)優(yōu)

性能調(diào)優(yōu)指南

Kafka 是一個高吞吐量、低延遲、分布式的消息中間件，但還是有必要進行性能調(diào)優(yōu)以確保其正常運行。下面是一些性能調(diào)優(yōu)的建議：

• 配置適當?shù)?num.io.threads 參數(shù)使每個Kafka實例的網(wǎng)絡(luò)I/O線程數(shù)量與CPU核心數(shù)大致相等
• 調(diào)整 max.message.bytes 和 replica.fetch.max.bytes 參數(shù)，以提高 Kafka 的吞吐量和延遲性能
• 為每個Kafka的分區(qū)配置適當數(shù)量的ISR (in-sync replicas)，避免ISR集合太小而導致消息在網(wǎng)絡(luò)上的長時間等待
• 使用SSD硬盤可提高 Kafka 的讀寫I/O性能和穩(wěn)定性

性能指標

為了理解 Kafka 的性能表現(xiàn)需要監(jiān)控以下指標：
（使用 Apache Kafka Metrics 與 JMX MBeans 支持監(jiān)控這些指標）

• 生產(chǎn)者延遲 (producer latency)
• 消費者延遲 (consumer latency)
• 消息吞吐量 (message throughput)
• 磁盤使用情況 (disk usage)
• 網(wǎng)絡(luò)使用情況 (network usage)

安全性和認證

Kafka 支持針對傳輸層進行SSL加密和對客戶端身份進行基于SSL的認證機制，關(guān)鍵在于使用適當?shù)募用芩惴ê?TLS/SSL 協(xié)商協(xié)議。這可以通過設(shè)置以下參數(shù)來實現(xiàn)：

ssl.keystore.location=/path/to/keystore.jks
ssl.keystore.password=password
ssl.key.password=password
ssl.truststore.location=/path/to/truststore.jks
ssl.truststore.password=password
security.protocol=SSL

此外還支持基于Kerberos和OAuth2.0的身份驗證機制。對于生產(chǎn)環(huán)境而言建議使用基于 Kerberos的認證。這可以通過未來證書的身份驗證機制實現(xiàn)：

sasl.kerberos.service.name=kafka
sasl.mechanism=GSSAPI

根據(jù)上述設(shè)置Kafka生產(chǎn)者和消費者將使用使用 Kerberos KDC進行身份驗證以確保只有經(jīng)過身份驗證的用戶才能訪問 Kafka

三、監(jiān)控

1.監(jiān)控健康狀態(tài)

為了了解 Kafka 的運作狀態(tài)和性能狀況需要對 Kafka 進行監(jiān)控和診斷
通過Kafka提供的監(jiān)控工具和插件可以診斷出 Kafka 的異常、錯誤、瓶頸和故障等問題并及時采取對應的措施

監(jiān)控指標(Broker Producer Consumer)

以下是監(jiān)控的健康指標：

Broker 狀態(tài)

• 運行狀態(tài)可以通過 Kafka 文件夾下的 kafka-server-start.sh 和 kafka-server-stop.sh 腳本來啟動和停止 broker。
• 錯誤信息可以在 kafkaServer.log 文件中找到?？梢允褂?tail -f /path/to/kafkaServer.log 命令來跟蹤最新日志信息。
• 同步狀態(tài)可以通過在 config/server.properties 文件中進行配置來達到最佳表現(xiàn)。

Producer 狀態(tài)

• 提交速度可以通過 Kafka 生產(chǎn)者默認的 batch.size 參數(shù)來控制，此參數(shù)默認值為16KB?？梢愿鶕?jù)需要調(diào)整此參數(shù)以達到最佳性能

batch.size=32768

• 發(fā)送成功率可以通過設(shè)置生產(chǎn)者確認級別（acks）參數(shù)來實現(xiàn)。可配置的選項包括：ack = 0 (fire and forget), ack = 1 (awaiting for receipt) 或 ack = -1 (all)

acks=1

• 錯誤率可以通過在配置文件中設(shè)置 retries 和 retry.backoff.ms 參數(shù)來控制，達到重試并逐漸遞增時間的目的。如果發(fā)生無法恢復的錯誤，則會返回無法恢復的錯誤

retries=3
retry.backoff.ms=1000

Consumer 狀態(tài)

• 消費速度可以通過設(shè)置 fetch.min.bytes 和 fetch.max.bytes 參數(shù)來控制，以讀取指定數(shù)量的字節(jié)。建議將 fetch.min.bytes 參數(shù)設(shè)置得足夠大，否則會導致大量短暫的網(wǎng)絡(luò)請求。

fetch.min.bytes=65536
fetch.max.bytes=524288

• 消費成功率可以通過運行多個消息消費者并監(jiān)控每個消費者的消費進度，以確定 Kafka 是否實時消費每個消息。如果消息消費遲緩，則可以增加消費端的數(shù)量或增加消費端讀取的批量大小。
• 失敗率可以通過設(shè)置消費端的 auto.offset.reset 參數(shù)來控制。該參數(shù)表示消費者應當在無法從上一個偏移量處讀取消息時進行的操作，可以設(shè)置為 earliest 或 latest。如果設(shè)置為 earliest，消費者將從 Kafka 的起始偏移量開始重新讀取。如果設(shè)置為 latest，消費者將從另一側(cè)開始讀取。

監(jiān)控工具

Kafka提供了一些自帶的監(jiān)控工具，例如：jConsole、JMX、Kafka Monitor 和 Kafka Manager
除此之外還有第三方監(jiān)控解決方案，例如：Prometheus、Grafana、ELK 等。

2.監(jiān)控吞吐量和延遲

吞吐量是衡量性能的關(guān)鍵指標之一,指的是在單位時間內(nèi)Kafka能夠處理的消息數(shù)
延遲是指從消息產(chǎn)生到消息被消費所經(jīng)歷的時間
在監(jiān)控Kafka的吞吐量和延遲時，需要注意以下幾個關(guān)鍵數(shù)據(jù)：

讀寫比例

在Kafka集群中，讀和寫的比例必須是平衡的。如果讀的速度比寫的速度快，那么Kafka就會變成一個緩慢的讀取服務(wù)。反之如果寫的速度比讀的速度快那么Kafka將成為一個緩慢的寫入服務(wù)。因此要確保讀寫比例的平衡。

分區(qū)和副本數(shù)量

分區(qū)和副本數(shù)量對Kafka的吞吐量和延遲都有很大的影響。增加分區(qū)和副本數(shù)量可以提高吞吐量但同時也會增加延遲。因此需要平衡這兩個指標

數(shù)據(jù)生產(chǎn)和消費速度

數(shù)據(jù)生產(chǎn)和消費的速度都可以影響Kafka的吞吐量和延遲。如果生產(chǎn)者速度過快或者消費者速度過慢就會導致Kafka緩存消息進而影響延遲。反之如果生產(chǎn)者速度過慢或者消費者速度過快也會導致吞吐量下降,因此需要確保生產(chǎn)和消費速度的平衡。

監(jiān)控指標

可以通過如下幾個監(jiān)控指標來了解Kafka的吞吐量和延遲情況：

# 監(jiān)控來自代理的每秒字節(jié)數(shù)，可以反應消息生產(chǎn)速度
kafka.server:name=BytesInPerSec, type=BrokerTopicMetrics

# 監(jiān)控代理發(fā)送的每秒字節(jié)數(shù)，可以體現(xiàn)消息的傳輸速度
kafka.server:name=BytesOutPerSec, type=BrokerTopicMetrics

# 監(jiān)控代理每秒鐘接收到的消息數(shù)量，可以反應消息的生產(chǎn)速度
kafka.server:name=MessagesInPerSec, type=BrokerTopicMetrics

# 監(jiān)控代理每秒發(fā)送的消息數(shù)量，可以反應消息的傳輸速度
kafka.server:name=MessagesOutPerSec, type=BrokerTopicMetrics

#  監(jiān)控消費端每個分區(qū)的消息滯后情況
kafka.consumer:name=FetchConsumer,client-id=([-.\w]+)-([-\w]+)-(?<name>\w+)-fetcher-\d+, topic=(.*),partition=(.*):records-lag

#  監(jiān)控Kafka每個分區(qū)的末尾偏移量，可以確定消息是否已被成功傳輸?shù)終afka集群中的所有副本
kafka.log:name=LogEndOffset,partition=(.*)

   

以上指標可以通過Kafka內(nèi)置JMX導出器暴露為JMX bean或通過集成Prometheus導出器來作為Prometheus指標可視化

3.監(jiān)控存儲和網(wǎng)絡(luò)使用情況

存儲和網(wǎng)絡(luò)使用情況

和任何一個分布式系統(tǒng)一樣Kafka的存儲和網(wǎng)絡(luò)使用情況也是我們需要關(guān)注和監(jiān)控的指標
只有對存儲和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進行充分的監(jiān)控才能及時發(fā)現(xiàn)問題并規(guī)避風險

監(jiān)控指標

監(jiān)控 Kafka 的存儲和網(wǎng)絡(luò)使用情況時，需要關(guān)注以下指標：

• 存儲容量和占用情況
• 網(wǎng)絡(luò)速度和帶寬使用率
• 磁盤I/O速度和響應時間等。

4.報警通知

在Kafka運維和監(jiān)控的過程中及時發(fā)現(xiàn)并解決潛在的問題非常重要，這需要針對Kafka的指標和參數(shù)設(shè)置報警閥值，當超過閥值時及時發(fā)送通知信息給Kafka負責的人員或者通過機器人來進行通知

報警設(shè)置

Kafka可以通過架構(gòu)模型使用系統(tǒng)包和第三方解決方案來設(shè)置定期或觸發(fā)報警，例如：Nagios、Zabbix、Prometheus、Sensu 和 PagerDuty 等。

四、日志管理

Kafka在運行時會生成大量的日志記錄信息，包含了運行狀態(tài)、錯誤信息、性能指標等。
這些日志文件會占用很大的磁盤空間，過多的日志文件也會影響Kafka的性能，因此需要采取一些日志管理措施來清理無用的日志記錄減少磁盤空間的占用并提高Kafka的性能

1.日志清理策略

日志壓縮

對Kafka的日志進行壓縮以減少磁盤空間占用，Kafka提供了兩種日志壓縮方式：gzip和snappy。
gzip會導致CPU負載的增加但能夠獲得更高的壓縮比
snappy則需要更少的CPU負載但壓縮比相對較低
可以根據(jù)自己的需求選擇適合的壓縮方式。

日志清理策略

使用Kafka內(nèi)置的日志清理工具來清除無用的日志記錄，Kafka的日志清理工具會根據(jù)一些配置參數(shù)來刪除舊的日志記錄。
例如可以指定一個保留期限來決定多長時間之前的日志記錄需要被刪除
設(shè)定一個日志最大大小當每個分區(qū)的日志大小超過該值時就會刪除最早的日志

日志管理工具

可以使用一些第三方日志管理工具如ELK（Elasticsearch、Logstash和Kibana）
能夠?qū)afka的日志進行集中管理和分析從而更好地了解Kafka的運行狀況

2.錯誤處理和故障排除

當Kafka出現(xiàn)錯誤或故障時，您需要采取一些措施來排查和解決問題

監(jiān)控Kafka的運行狀態(tài)

監(jiān)控Kafka的運行狀態(tài)了解Kafka當前的負載、內(nèi)存占用、網(wǎng)絡(luò)流量等情況
可以使用JMX來監(jiān)控Kafka的運行情況也可以使用第三方監(jiān)控工具如Zabbix、Grafana等

日志記錄和分析

對Kafka的日志進行記錄和分析來查找錯誤的現(xiàn)象可以通過修改log4j配置引入Kafka的日志，也可以使用第三方日志集中管理工具如ELK來集中收集和分析日志記錄

Kafka故障排除

當Kafka發(fā)生故障時需要迅速排查問題并采取措施。在排除問題時可以參考Kafka的官方文檔，或者向社區(qū)發(fā)帖求助。同時也需要思考并采用針對性的方案來解決具體問題，如增加分區(qū)數(shù)量、增加副本數(shù)量、修改消息傳輸模式等。

五、小結(jié)

在本文中介紹了Kafka的運維和監(jiān)控，并提供了一些實用的技術(shù)方案和最佳實踐。同時也提出了運維和監(jiān)控中的一些挑戰(zhàn)和問題進行了分析和探討

相信在Apache Software Foundation 及相關(guān)開發(fā)者的努力下Kafka一定可以發(fā)展成為更加完善、更加穩(wěn)定和更加適用于復雜場景的技術(shù)文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-442690.html

到了這里，關(guān)于深入解讀Kafka：如何進行運維與監(jiān)控，實現(xiàn)性能調(diào)優(yōu)和故障排除的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！