消费者组是 Kafka 分布式消息处理的一个重要特征，用于管理消费者并促进扩展应用程序的能力。它们将任何一个主题的消费者组合在一起，并且主题内的分区被分配给这些消费者。当组的参与者发生变化时，消费者组rebalance可能由许多因素触发，这会导致在消费者之间重新分配分区。在rebalance期间，消息处理暂停，影响吞吐量。在本文中，将介绍消费者组的角色、消费者组rebalance以及导致rebal
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2024-04-02 22:31:37
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kafka消息队列有两种消费模式，分别是点对点模式和订阅/发布模式。具体比较可以参考Kafka基础–消息队列与消费模式。下图是一个点对点的Kafka结构示意图，其中有以下几个部分：producer：消息生产者consumer：消息消费者Topic：消息主题partition：主题内分区Brokers：消息服务器Groups：消费者组下面聊一聊为什么Kafka需要有这些组成部分，不就是生产者生产消息
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2024-03-15 13:49:34
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1. 导出dll制作步骤可以参考<<ACE程序员指南>>p25，dll制作，在此基础上，增加6和71）制定dll名称，例如AgentService(.dll)2）用generate_export_file.pl AgentService 生成自定义的AgentServiceExport.h头文件3）在dll的工程m
kafka0.9版本之前，offset存储在zookeeper，0.9版本以及之后，默认offset存储在kafka的一个内置的topic中。除此之外，kafka还可以选择自定义存储offset。offset的维护是相当繁琐的，因为需要考虑到消费者的Rebalance。当有新的消费者加入消费者组、已有的消费者推出消费者组或者锁订阅的主题的分区发生变化，就会触发到分区的重新分区，重新分区的过程叫做R
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2024-03-16 17:10:58
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Kafka核心总结5.1Kafka消费端的Rebalance我们知道，一个topic能被若干个消费者进行消费，若干个消费者组成一个Consumer Group消费组，一条消息只能被消费组中的一个消费者消费，但是可以被不同消费组中的不同消费者消费。
Rebalance是一个消费组的所有消费者就如何消费订阅topic的所有分区达成共识的过程，在Rebalance过程中，所有的Consumer实例都会停
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2024-05-28 10:39:54
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Kafka知识盘点【壹】_生产者Kafka知识盘点【贰】_broker 1.消费者组生产环境上，kafka都是配置消费者组来进行topic消息的消费。对于一个消费者组，会有多个消费者实例，同一个topic的消息只会发送到一个消费者组的其中一个消费者实例上消费，但是同一个topic可以被多个消费者组订阅。kafka的消息消费是基于拉模式的，即消费者不断调用poll()方法，获取订阅topi
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2024-03-10 21:35:08
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消费者poll消息得过程（poll的意思是从broker拿消息，并不代表拿到就消费成功了）消费者建立了与broker之间的⻓连接，开始poll消息。默认一次poll 500条消息props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500 );可以根据消费速度的快慢来设置，因为如果两次poll的时间如果超出了30s的时间间隔，kafka会认为其消费能力
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2023-11-28 21:55:41
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1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端； 2）Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端； 3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者
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2024-03-05 17:44:54
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Kafka有一些重要概念，有一些刚开始学的同学会混淆，还有一部分使用Kafka很久的同学也有可能会忘了。那今天分享一波Kafka的重点概念，让大家对 Kafka有个整体的认识和感知或者重温一下，后面还会详细的解析每一个概念的作用以及更深入的原理。Producer：消息生产者，向 Kafka Broker 发消息的客户端。Consumer：消息消费者，从 Kafka Broker 取消息的客户端。C
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2024-04-25 10:48:03
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kafka篇二11、讲一讲 kafka 的 ack 的三种机制12、消费者如何不自动提交偏移量，由应用提交？13、消费者故障，出现活锁问题如何解决？14、如何控制消费的位置15、kafka 分布式（不是单机）的情况下，如何保证消息的顺序消费?16、kafka 的高可用机制是什么？17、kafka 如何减少数据丢失18、kafka 如何不消费重复数据？比如扣款，我们不能重复的扣。 11、讲一讲 k
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2024-03-31 09:16:27
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一.消费端丢失消息我们知道消息在被追加到Partition的时候会被分配一个offset。offset表示当前消费的Partition的所在位置，Kafka通过offset可以保证消息在分区内的顺序性。当消费者拉取到分区的某个消息之后，消费者会自动提交offset。但是会出现一个问题：当消费者刚拿到这个消息准备的时候，突然挂掉了，消息实际上没有被消费，但是offset已经被自动提交了。解决方法：关
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2024-03-22 09:11:42
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概念入门消费者、消费组消费者： 消费者从订阅的主题topic消费消息，消费消息的偏移量保存在Kafka的名字是__consumer_offsets 的主题中。消费者还可以将⾃⼰的偏移量存储到Zookeeper，需要设置offset.storage=zookeeper。推荐使⽤Kafka存储消费者的偏移量。因为Zookeeper不适合⾼并发。消费组： 多个从同一个主题topic消费消息的消费者，可以
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2023-11-09 13:23:58
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生产者客户端APIProperties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.6.187:9092，192.168.6.188：9092，192.168.6.229：9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.p
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2024-03-17 09:52:40
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#kafka为什么有高吞吐量1 由于接收数据时可以设置request.required.acks参数，一般设定为1或者0，即生产者发送消息0代表不关心kafka是否接收成功，也就是关闭ack；1代表kafka端leader角色的patation（多个patation，并且每个会有多个副本）接收到数据则返回成功不管副本patation的状态。2 由于消费者的消费情况不归kafka消息管理引擎维护，而
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2024-02-17 12:31:47
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十一、kafka消息高可靠的解决方案1、高可靠=避免消息丢失解决消息丢失的问题2、如何解决(1)保证消息发送是可靠的(发成功了/落到partition)a.ack参数发送端，采用ack机制ack为0时，消息发送完就不管了ack为1时，leader收到；如果leader宕机，会重新选举，丢失消息ack为-1时，所有的follower全部同步完成(ISR同步完再返回)b.unclean.leader.
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2024-08-19 22:06:19
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系列目录kafka原理和实践（一）原理：10分钟入门kafka原理和实践（二）spring-kafka简单实践kafka原理和实践（三）spring-kafka生产者源码kafka原理和实践（四）spring-kafka消费者源码kafka原理和实践（五）spring-kafka配置详解kafka原理和实践（六）总结升华 ==============正文分割线========
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2024-04-19 10:55:39
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温馨提示：整个 Kafka 专栏基于 kafka-2.2.1 版本。1、KafkaConsumer 概述根据 KafkaConsumer 类上的注释上来看 KafkaConsumer 具有如下特征：在 Kafka 中 KafkaConsumer 是线程不安全的。2.2.1 版本的KafkaConsumer 兼容 kafka 0.10.0 和 0.11.0 等低版本。消息偏移量与消费偏移量(消息消费
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2024-08-07 10:51:52
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一、消费者和消费者群组在 Kafka 中，消费者通常是消费者群组的一部分，多个消费者群组共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作，比如把数据写到数据库或 HDFS ，或者进行耗时的计算，在这些情况下，单个消费者无法跟上数据生成的速度。此时可以增加更多的消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息，这就是
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2024-02-21 12:12:13
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摘要在这一篇文章中，我将向你介绍消费者的一些参数。这些参数影响了每次poll()请求的数据量，以及等待时间。在这之后，我将向你介绍Kafka用来保证消费者扩展性以及可用性的设计——消费者组。在消费者组的介绍中，我将重点放在了Rebalance的过程上，因为这是一个很重要又经常发生，还会导致消费者组不可用的操作。 1 消费者参数配置对于一个消费者来说，他要做的事情只有一件，那就是使用poll()来拉
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2024-05-22 09:53:06
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我不记得有多少人问过以下这个问题了： 我觉得这个问题问得很频繁，而且非常经典，在这里我就以 Kafka 为例子，说说我对 Kafka 顺序消息的一些理解吧，如有理解不对的地方麻烦留言指点一下。通常我们在说顺序消费指的是生产者按照顺序发送，消费者按照顺序进行消费，听起来简单，但做起来却非常困难。我们都知道无论是 Kafka 还是 RocketMQ，每个主题下面都有若干分区(RocketM
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2024-10-17 12:00:54
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