0.MQ(message queue) 消息中间件生活中的问题 :快递员 给 你 送东西, 你必须 在家等着, (效率低)可以 把东西 放 指定 的 地方(菜鸟驿站) , 你自己去取 ,指定 的地点(菜鸟驿站) 就是 MQ 消息队列中间件0.1.开发中的问题0.1.1.异步问题0.1.2.业务解耦0.1.3.流量削峰在某时会产生大量的请求, 形成请求高峰, 将请求存储到消息队列里, 再由系统根据性
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2024-07-03 16:45:35
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Kafka常用命令Topic相关创建topicbin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node02:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testkafka3.3.1新版本就会提示不兼容，需要改用新版本Exception in thread "main" joptsimple.Unrecog
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2024-06-11 17:17:34
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前段时间接到用户要求，调整某个主题在 Kafka 集群消息大小为 4M。根据 Kafka 消息大小规则设定，生产端自行将 max.request.size 调整为 4M 大小，Kafka 集群为该主题设置主题级别参数 max.message.bytes 的大小为 4M。以上是针对 Kafka 2.2.x 版本的设置，需要注意的是，在某些旧版本当中，还需要调整相关关联参数，比如 replica.fe
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2024-07-03 18:47:08
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Kafka需要在吞吐量和延迟之间取得平衡,可通过下面两个参数控制。batch.size当多个消息发送到相同分区时,生产者会将消息打包到一起,以减少请求交互. 而不是一条条发送批次大小可通过batch.size参数设置。默认：16KB
较小的批次大小有可能降低吞吐量。（设置为0则完全禁用批处理）非常大的批次大小可能会浪费内存。因为我们会预先分配这个资源。例子 比如说发送消息的频率是每秒300条，那么
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2024-03-22 21:01:21
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https://mp.weixin.qq.com/s/_YuLzBpgSvHi9nH2wTEjvQ1、性能对比Kafka单机写入TPS约在百万条/秒，消息大小10个字节RocketMQ单机写入TPS单实例约7万条/秒，单机部署3个Broker，可以跑到最高12万条/秒，消息大小10个字节总结：Kafka的TPS跑到单机百万，主要是由于Producer端将多个小消息合并，批量发向Broker。有效减
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2024-04-29 09:11:59
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记录：458场景：在Spring Boot微服务集成Kafka客户端spring-kafka-2.8.2操作Kafka的Topic的创建和删除。版本：JDK 1.8,Spring Boot 2.6.3,kafka_2.12-2.8.0,spring-kafka-2.8.2。Kafka安装：1.微服务中配置Kafka信息1.1在pom.xml添加依赖pom.xml文件：<depend
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2024-07-10 15:03:06
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众所周知，由于Zookeeper并不适合大批量的频繁写入操作，新版Kafka已推荐将consumer的位移信息保存在Kafka内部的topic中，即__consumer_offsets topic，并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息。 不过依然有很多用户希望了解__consumer_offsets topic内部到底保存了什么信息
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2023-11-14 20:46:31
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Topic-level configuration（主题级别的参数配置） 与主题相关的配置具有全局默认值（参考broker部分）和每个主题可选重写（broker部分有明确提示）。如果主题没有重写这些配置，使用全局默认设置。可以使用--config添加一个或者多个自定义选项。下面这个例子创建了一个名为my-topic的主题，它自定义了最大消息大小和刷新速率: > bin/k
文章目录1、通过create命令到组装创建topic需要的数据流程(scala部分)2、创建一个客户端，此客户端通过队列多线程异步发送创建topic的请求(1)runnable.call(队列和多线程执行)(2)getCreateTopicsCall(创建发送创建topic的requestBuilder)3、服务端创建topic的请求(handleCreateTopicsRequest）（1）这
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2023-10-18 22:44:47
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本文共分为三个部分： Kafka Topic创建方式Kafka Topic Partitions Assignment实现原理Kafka资源隔离方案 1. Kafka Topic创建方式 Kafka Topic创建方式有以下两种表现形式： （1）创建Topic时直接指定Topic Partition Replica与Kafka Broker之间的存储映射关系
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2024-03-20 20:38:49
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简介kafka可以使用java等编程语言实现topic以及消费消息，生产消息的操作，同样命令行也可以实现这些操作。Kafka的topic的增删改查对于kafka的topic操作，我们需要用到的是bin/kafka-topics.sh这个脚本文件。root@master:/opt/module/kafka_2.11-0.11.0.2# pwd
/opt/module/kafka_2.11-0.11.
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2023-12-21 10:36:23
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1.partition数量配置partition数量由topic的并发决定，并发少则1个分区就可以，并发越高，分区数越多，可以提高吞吐量。创建topic时指定topic数量推荐一款kafka监控工具kafkatool ，可用来创建topic。2.日志保留策略设置 #当kafka broker的被写入海量消息后，会生成很多数据文件，占用大量磁盘空间，kafka默认是保留7天，建议根据磁盘情
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2024-05-21 16:54:22
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## 查询 Kafka Topic 消息的流程
本文将介绍如何使用 Java 查询 Kafka Topic 的消息。首先，我们需要了解整个流程。下面是一个包含步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建 Kafka 消费者 |
| 步骤2 | 订阅指定的 Topic |
| 步骤3 | 接收并处理消息 |
接下来，我们将逐步说明每一个步骤需要做什么，
原创
2023-11-30 16:28:39
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# 使用Java查看Kafka Topic消息的指南
Apache Kafka是一种流行的分布式消息代理，用于构建实时数据流处理应用程序。查看Kafka中的主题（topic）消息是许多开发者的常见任务。本文将带您了解如何使用Java查看Kafka主题中的消息，并提供易于理解的代码示例。
## 理解Kafka和Topic
Kafka的核心概念包括Broker、Producer、Consumer
Java 获取 Kafka Topic 消息，是现在许多开发者在日常工作中遇到的常见问题。掌握这个技能，可以帮助我们更好地进行数据处理和分析。接下来，我们将深入探讨如何有效地获取 Kafka 的 Topic 消息，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等方面。
## 版本对比
在不同版本的 Kafka 中，获取 Topic 消息的特性差异是一个重要的方面。以下表格展
写在最前面，先简单讲解一些kafka的概念：一、概念1.1 kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。Brokerkafka集群包含一个或者多个服务器，这种服务器被称为brokerTopic每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个b
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2024-05-15 14:24:10
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一、 常用消费者的消费模式多个消费线程可以在一个进程中，也可以在不同进程中消费线程负责拉取数据，每一条消费放到一个线程池负责业务逻辑的处理
如果要保证消息有序这种模式不行自动提交偏移量
可能丢失，可以调小自动提交偏移量的时间间隔，减少丢失的数量和丢失的概率可能重复，需要做幂等处理手动提交偏移量
消费者自己维护需要提交的偏移量，按照不同分区维护消费自己控制提交偏移量的时机，什么时候
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2024-03-07 08:31:01
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apache kafka 如今，可扩展的发布/订阅消息传递实际上是Apache Kafka的同义词。 无论您要添加Apache Storm或Apache Spark之类的东西进行处理还是使用Apache Kafka本身提供的处理工具，Apache Kafka始终是分布式流应用程序的坚如磐石，开源，首选。 但是，卡夫卡并不是镇上唯一的游戏。 由Yahoo开发，现在是Apache Software
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2024-06-25 17:15:36
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背景 单个主题消息量庞大，需要指定这个主题的消息留存时间缩小点 执行命令 ./bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server node1:909
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2024-01-12 14:32:35
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Producer生产者即数据的发布者，该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后，broker将该消息追加到当前用于追加数据的segment文件中。生产者发送的消息，存储到一个partition中，生产者也可以指定数据存储的partition。Consumer消费者可以从broker中读取数据。消费者可以消费多个topic中的数据。Topic在Kafka中，使
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2023-11-10 15:01:43
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