导言作为一个有丰富经验的微服务系统架构师，经常有人问我，“应该选择RabbitMQ还是Kafka？”。基于某些原因， 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确，在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别，但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。不同的场景需要不同的解决方案，选错一个方案能够严重的影响你对软件的设计，开发和维护的能力。这篇文章会先介绍一下基本的异步
每一个成功人士的背后，必定曾经做出过勇敢而又孤独的决定。放弃不难，但坚持很酷~前言由于消费者模块的知识涉及太多，所以决定先按模块来整理知识，最后再进行知识模块汇总。一、消息消费1、poll()Kafka 中的消费是基于拉模式的，即消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。Kakfa 中的消息消费是一个不断轮询的过程，消费者所要做的就是重复地调用 poll() 方法，而 poll() 方法返回的是所订阅
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2024-02-23 20:15:15
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前言读完本文，你将了解到如下知识点。kafka的消费模型选型kafka的消费组模式以及高可用机制kafkaClient拉取消息的内部实现机制消费模型选型消息由生产者发送到kafka集群后，会被消费者消费。一般来说我们的消费模型有两种:推送模型(psuh)和拉取模型(pull)。当然，kafka这里选取了pull的方式，下面阐述下原因。push无法很好地保证消费的处理语义,比如当我们把已经把消息发送
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2024-02-23 21:45:18
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文章目录kafka分区和消费者对应关系offset的提交Golang Kafka 第三方库实验 kafkaApache-Kafka 消息队列。分区和消费者对应关系1.一个组内的每一个消费者对应一个topic的一个分区。分区数即是最大消费者的数量。每当多余的消费者加入消费，会造成rebalance。比如：如果只有一个分区，并且已经有一个消费者在消费这个分区了，但是又重新加入了一个消费者，那么就会造
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2024-03-26 14:16:08
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话说，有这样一个场景，就是客户送不断发送消息，需要服务端异步处理。 一个一个的处理未免有些浪费资源，更好的方法是批量处理。 &n
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2024-03-26 10:16:09
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概要Reader是暴露给应用程序的接口，前一章提到的Consumer Group是集成在本类型中使用的。之前提到的Consumer Group主要处理消费topic的相关metadata信息，如relabance，commit offset，heartbeat等。而Reader类主要负责从kafka brokers中拉取数据。Reader有两种使用模式，一是单topic单partition的情形，
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2024-03-17 10:23:09
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李亚飞
其实文章名可以叫 记一次线上 Kafka 问题排查，但觉得稀松平常，弄些术词显得硬核点，hhh，言归正传，线上一个 Go 服务是一组 Kafka 的消费者，在运行了很多天之后，Kafka 数据突然积压了，查看 Kafka 服务正常，查看 Go 服务也运行正常，进到 Go 服务容器内部查看日志，发现消费者的 Go 服务频繁 rebalance 并且大概率返回失败。因为我们所使用的 Kaf
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2024-04-07 13:41:12
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一 go通信主张数据放在共享内存中提供给多个线程访问的方式，虽然思想上简单，但却有两个问题：使并发访问控制变得复杂一些同步方法的使用会让多核CPU的优势难以发挥Go的著名主张：不要用共享内存的方式来通信，应该以通信作为手段来共享内存Go推荐使用通道（channel）的方式解决数据传递问题，在多个goroutine之间，channel复杂传递数据，还能保证整个过程的并发安全性。当然Go也依然提供了传
目录 一 Customer和Customer Group二 Partition Rebalance分区再均衡三 创建Kafka消费者、订阅主题、轮询四 消费者的配置五 提交和偏移量如有疑问，请扫二维码，在后台留言！微信公众号 Hadoop 入门教程已经更新完成！微信公众号 kafka教程正在更新中，欢迎关注！微信公众号 flink教程正在更新中，欢迎关注！公众号后台回复“ kafka”
查看consumer组内消费的offset在${KAFKA_HOME}/bin下./kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --zookeeper host:2181 --group [消费者组名] --topic [topic名]其中的group可去zookeeper中查看：[hadoop@h71 zookeeper-3....
原创
2021-06-21 16:05:41
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kafka消息队列kafka架构安装kafkakafak依赖zookeeper 需要先启动zk(集群)zookeeper 启动单节点启动kafkakafka配置文件 config/server.propertieskafka启动启动kafka集群配置文件群起脚本示例基本的命令行操作创建topic查看topic删除topic生产消息消费消息普通消费新版本消费kafka高级存储生产者ack 0 1
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2024-03-27 12:06:04
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查看consumer组内消费的offset在${KAFKA_HOME}/bin下./kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --zookeeper host:2181 --group [消费者组名] --topic [topic名]其中的group可去zookeeper中查看：[hadoop@h71 zookeeper-3....
原创
2022-03-28 17:26:44
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一、Kafka Producerimport kafka.producer.Partitioner;
import kafka.utils.VerifiableProperties;
public class HashPartitioner implements Partitioner {
public HashPartitioner(VerifiableProperties ver
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2024-07-29 19:11:21
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Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，由于其高效的消息传递机制，被广泛应用于大规模数据处理、日志收集和实时数据流处理等场景中。但是，由于网络、硬件等原因，Kafka的消息有时可能会出现丢失的情况。下面是一些Go语言中解决Kafka消息丢失问题的方法：1.设置合适的Kafka配置在创建Kafka生产者时，可以设置一些参数来控制消息传输的可靠性，例如确认消息是否已经被服务器接收、等待服务器
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2023-07-12 01:37:44
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Kafka学习任何技术，跟学骑自行车一样，不要一开始只关注它的具体细节是什么。先学着怎么骑，骑着骑着就了解大致的原理，这个时候在去看它的原理，会很轻松。所以，直接安装先让他跑起来再说。本人的电脑返厂了emmm，在网吧写的这个，懒得虚拟机了，直接windows上搞简单说明什么是kafkaApache kafka是消息中间件的一种，我发现很多人不知道消息中间件是什么，在开始学习之前，我这边
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2024-09-29 12:53:11
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目录一、PHP代码实现kafka连接-设置初始参数生产者生产消息利用进程持续监听kafka，实时消费二、逻辑思路三、redis与kafka的区别 一、PHP代码实现1. kafka连接-设置初始参数<?php
/**
* Created by PhpStorm.
* User: wuliZs_
*/
/**
* 业务Kafka单件
*/
class App_Kafka
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2023-12-07 20:59:16
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回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。首先，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都有可能会出现消息重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset
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2024-04-22 10:14:55
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前言Kafka可以说是为分布式而生的一个消息中间件，功能很强大，提到这个，我们可能就会想到消息中间件常提到的几个问题，消费的顺序性、重复消费、消息丢失等问题，接下来我们一一来看。一、消费的顺序性现实场景数据库中的binlog一些业务需要，比如希望把某个订单的数据消费是有顺序的问题描述生产者在写的时候，其实可以指定一个 key，比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一
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2024-02-23 21:32:32
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Flink消费kafka数据起始offset配置:Flink读取Kafka数据确定开始位置有以下几种设置方式：flinkKafkaConsumer.setStartFromEarliest():从topic的最早offset位置开始处理数据，如果kafka中保存有消费者组的消费位置将被忽略。flinkKafkaConsumer.setStartFromLatest():从topic的最新offse
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2023-10-18 21:14:15
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最近开研究kafka，下面分享一下kafka的设计原理。kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台,能够实时的收集反馈信息,并需要能够支撑较大的数据量,且具备良好的容错能力. 1、持久性 kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文
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2024-02-09 15:19:39
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