（1）Customer和Customer Group（1）两种常用的消息模型队列模型（queuing）和发布-订阅模型（publish-subscribe）。队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息，一条消息只由其中的一个消费者来处理。发布-订阅模型中，消息被广播给所有的消费者，接收到消息的消费者都可以处理此消息。（2）Kafka的消费者和消费者组Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型
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2024-06-14 20:51:18
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卡死在查找CoordinatorCoordinator为何物？Coordinator用于管理Consumer Group中各个成员，负责消费offset位移管理和Consumer Rebalance。Consumer在消费时必须先确认Consumer Group对应的Coordina
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2024-02-24 08:48:22
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概述在kafka中，或者是说在任何消息队列中都有个消费顺序的问题。为了保证一个队列顺序消费，当当中一个消息消费异常时，必将影响后续队列消息的消费，这样业务岂不是卡住了。比如笔者举个最简单的例子：我发送1-100的消息，在我的处理逻辑当中 msg%5==0我就进行 int i=1/0操作，这必将抛异常，一直阻塞在msg=5上，后面6-100无法消费。下面笔者给出解决方案。重试一定次数（消
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2024-02-19 10:54:21
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发送消息的幂等性Broker有判断producer生产消息幂等性的功能： 具体设置：enable.idempotence=true/false原理PID(Producer ID)sequence number 生产者都要有一个唯一的编号，就是PID。每一条消息都要有一个sequence number,如果消息的sequence number小于服务端存储的最大编号，则判定该消息为重复消息。 k
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2024-06-19 17:05:34
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# Java Kafka消费者消费不到数据的原因及解决方案
Apache Kafka 是一个分布式streaming平台，广泛用于处理实时数据流。在Kafka中，消费者负责从主题（topics）中读取消息。当Java Kafka消费者无法消费到数据时，可能会影响生产环境的稳定性和数据处理的及时性。本文将探讨此问题的多种原因，并提供解决方案。
## Kafka消费者的基本工作原理
在建立Kaf
消息重复消费的问题消息重复消费是各个 MQ 都会发生的常见问题之一，在一些比较敏感的场景下，重复消费会造成比较严重的后果，比如重复扣款等。消息重复消费场景及解决办法在什么情况下会发生 RocketMQ 的消息重复消费呢？生产者重复发送场景当系统的调用链路比较长的时候，比如，系统 A 调用系统 B，系统 B 再把消息发送到 RocketMQ 中，在系统 A 调用系统 B 的时候。如果系统 B 处理成
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2024-07-14 13:23:37
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文章目录Kafka消费者一、消费者与消费者组二、客户端开发2.1 必要参数2.2 主题与分区2.2.1 订阅主题2.2.2 订阅分区2.2.3 获取分区信息2.2.4 取消订阅2.3 反序列化2.4 消费2.4.1 消费模式2.4.2 poll2.5 提交偏移量2.5.1 关于偏移量2.5.2 自动提交2.5.3 手动提交2.5.3.1 同步2.5.3.2 异步2.6 控制和关闭消费2.6.1
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2024-03-15 19:49:46
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# Kafka Java消费者无法消费消息的解决方案
在使用Kafka作为消息队列时，消费者无法消费消息是一个常见问题。本文将通过示例说明可能导致此问题的原因，并提供相应的解决方案。我们将以Java为例，同时展示消息消费的流程图和序列图。
## Kafka消费者的基本概念
Kafka是一个分布式流媒体平台，可以处理实时数据流。Kafka中的每个消费者都需要正确配置才能消费消息。Kafka消费
原创
2024-10-13 03:39:44
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消费者与消费者组消费者（Consumer）负责订阅Kafka中的主题（Topic），并且从主题上拉取消息。Kafka中还存在消费者组（Consumer Group）的概念。每一个消费者都有一个对应的消费者组。当消息发布到主题后，会被投递给订阅它的消费者组中的一个消费者。Kafka支持两种消息投递模式：点对点（P2P，Point-to-Point）模式和发布订阅（Pub/Sub）模式.点对点模式基于
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2024-05-15 11:50:31
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概述本文说明了Kafka的生产者和消费者的设计原则，通过本文可以了解生产者和消费者的设计原理和思想，为更好的理解Kafka的运行机制打下基础。生产者(Producer)的设计生产则的设计考虑了两个方面：如何实现负载均衡如何提高I/O效率负载均衡生产者(Producer)把数据直接发送到Partition的leader所在的Broker服务器，而不经过任何的路由层。为了帮助Producer完成该任务
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2024-07-02 13:48:09
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自己搭建的过程记录，有任何问题希望提出建议，一定重新改过，在虚拟机环境中首先创建三台虚拟机，我的是192.168.198.128，192.168.198.129，192.168.198.130在这里里首先解释一些必须的命令vim /usr/java/conf 这是打开conf的命令
如果出现以下错误
centos -bash: vim: command not found
标识vim没安装
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2024-06-06 17:30:17
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以下代码基于SpringKafka 2.3.13.RELEASE + Boot 2.2.9.RELEASE 实现Producer 消息的可靠性实现方案：ack模式调整 + 重试机制 + 规避重试机制下带来的问题spring.kafka:
producer:
#这个参数可以是任意字符串，它是broker用来识别消息是来自哪个客户端的。在broker进行打印日志、衡量指标或者配额限制时会
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2024-03-18 14:01:08
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# 使用 Python 实现 Kafka 消息消费者
Apache Kafka 是一个非常强大的分布式消息系统，可以处理高吞吐量的实时数据流。在本篇文章中，我将教会你如何使用 Python 创建一个 Kafka 消息消费者。下面是整个流程的概览：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------
原创
2024-09-07 05:58:17
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# Java Kafka 消费者收不到消息的解决方案
在使用 Kafka 进行消息传递时，消费者接收不到消息是一种常见的问题。本文将详细介绍如何排查和解决此问题，帮助刚入行的开发者理解 Kafka 消费者的工作原理及相应的解决步骤。
## 处理流程
为了有效地解决问题，我们可以将整个排查过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录1. 消费模型2. 高级API3. 低级API4. 消费者组 1. 消费模型消息由生产者发布到Kafka集群后，会被消费者消费。消息的消费模型有两种：推送模型（Push）和拉取模型（Pull）。推送模型（Push）消息代理记录消费者的消费状态，消息代理在将消息推送到消费者后，标记这条消息为已消费，但这种方式无法很好地保证消息被处理。比如，消息代理把消息发送出去后，当消费进程挂掉或者由于网
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2024-03-02 11:08:20
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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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消费者拉取消息 消费者创建拉取请求的准备工作，和生产者创建生产请求的准备工作类似，它们都必须和分区的主副本交互。一个生产者写入的分区和消费者分配的分区都可能有多个，同时多个分区的主副本有可能在同一个节点上 。 为了减少客户端和服务端集群的网络连接，客户端并不是以分区为粒度和服务端交互，而是以服务端节点为粒度 。如果分区的主副本在同一个节点上，应当在客户端先把数据按
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2024-07-18 09:01:13
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Kafka - 06消费者消费消息解析一、Kafka消费者读取数据流程1.1 传统流程消费者发送请求给Kafka服务器Kafka服务器在os cache缓存读取数据（缓存没有再去磁盘读取数据）从磁盘读取数据到os cache缓存中os cache复制数据到Kafka应用程序中Kafka将数据（复制）发送到socket cache中socket cache通过网卡传输给消费者1.2 Kafka零拷贝
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2023-12-20 00:39:13
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关于kafka的消费组模式，差了点相关资料，其中有一点提到：一个主题下的分区不能小于消费者数量，即一个主题下消费者数量不能大于分区属，大了就浪费了 那么，如果我的消费者进程数大于分区数的话，会有什么现象了，接下来就做个实验试试 1、首先，创建一个3分区，主题名为test3bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:218
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2023-10-08 18:54:08
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文章目录 前言一 、问题二 、 代码 1.引入依赖2.代码总结 前言 公司项目现在使用了kafka，我们这边主要是消费端，其他项目组是生产端，然后kafka的服务器 --broker的集群是使用的aws托管的，运维来管理和配置----一把辛酸泪，开发这边什么权限都没有，连查看kafka的配置的权限都没有，只能去找运维来帮忙查看，这就为后面的问题埋下了伏笔，如果运维的
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2024-02-28 11:32:52
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