文章目录功能需求1. 开发会话列表显示1. dao层添加查询数据库接口方法定义sql定义2.service层封装业务3.controller层处理请求4.处理模板页面1）链接选择-总的未读消息展示`active`朋友私信系统通知2）通知列表显示评论列表点赞列表关注列表测试结果：2. 开发通知列表详情页面1. dao层处理数据接口方法定义sql定义2. service层封装业务3. control
kafka消费者消费者的消费方式为主动从broker拉取消息，由于消费者的消费速度不同，由broker决定消息发送速度难以适应所有消费者的能力拉取数据的问题在于，消费者可能会获得空数据消费者组工作流程Consumer Group（CG）：消费者组由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。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
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2024-06-19 17:05:53
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一、Kafka消费端弄丢数据唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是你消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了offset，然kafka以为你已经消费好了这个消息，但其实你才刚准备处理这个消息，你还没有处理，就挂了，此时这条消息就丢失了。大家都知道kafka会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢失。但是此时确实还是可能会
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2024-02-13 20:44:58
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1. 面试官：工作中使用过Zookeeper嘛？你知道它是什么，有什么用途呢？小菜鸡的我：有使用过的，使用ZooKeeper作为dubbo的注册中心，使用ZooKeeper实现分布式锁。ZooKeeper，它是一个开放源码的分布式协调服务，它是一个集群的管理者，它将简单易用的接口提供给用户。可以基于Zookeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Mast
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2024-06-03 10:13:32
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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无消息丢失Kafka的消息丢失有几种情况生产者程序丢失消息消费者程序丢失消息Kafka本省弄丢了消息我们一一来说：生产者程序丢失了消息场景是你的Producer向Kafka发消息，但是发现Kafka没有保存解决方案：一定要使用producer.send(msg,callback)，带回调通知的发送API在有错误的情况下，要根据情况做处理消费者程序丢失消息Kafka本身平时消费的时候都是默
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2024-03-14 07:02:42
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1. 概念Kafka消费者对象订阅主题并接收Kafka的消息，然后验证消息并保存结果。Kafka消费者是消费者组的一部分。一个消费者组里的消费者订阅的是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。消费者组的设计是对消费者进行的一个横向伸缩，用于解决消费者消费数据的速度跟不上生产者生产数据的速度的问题，通过增加消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息。2. 消费者数目与分区数目在一个消费者
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2024-02-18 20:01:19
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之前我们介绍过了 Kafka 整体架构，Kafka 生产者，Kafka 生产的消息最终流向哪里呢？当然是需要消费了，要不只产生一系列数据没有任何作用啊，如果把 Kafka 比作餐厅的话，那么生产者就是厨师的角色，消费者就是客人，只有厨师的话，那么炒出来的菜没有人吃也没有意义，如果只有客人没有厨师的话，谁会去这个店吃饭呢？！所以如果你看完前面的文章意犹未尽的话，可以继续让你爽一爽。如果你没看过前面的
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2024-03-21 10:10:00
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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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Kafka的分区数是不是越多越好？分区多的优点kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区分布保存在不同的broker上，实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作，而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。对于producer而言，它实际上是用多个线程并发地向不同分
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2024-02-27 13:48:37
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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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本章内容已经合并到了Kafka之Broker、Producer和Consumer知识点汇总消费者详解消费方式pull：默认采用 pull（拉）模式，从 broker 中读取数据。pull 模式不足之处是，如果 kafka 没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，Kafka 的消费者在消费数据时会传入一个时长参数 timeout，如果当前没有数据可供消费，consumer 会等
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2024-03-22 10:23:56
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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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1、为什么有消息系统解耦合异步处理 例如电商平台，秒杀活动。一般流程会分为：1: 风险控制、2：库存锁定、3：生成订单、4：短信通知、5：更新数据通过消息系统将秒杀活动业务拆分开，将不急需处理的业务放在后面慢慢处理；流程改为：1：风险控制、2：库存锁定、3:消息系统、4:生成订单、5：短信通知、6：更新数据流量的控制 1. 网关在接受到请求后，就把请求放入到消息队列里面 2.后端的服务从
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2024-07-18 08:57:28
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本文来说下kafka会不会重复消费的问题。在单体架构时代，就存在着接口幂等性的问题，只不过到了分布式、高并发的场景之后，接口幂等性的问题会更加明显。 文章目录概述消息重复消费问题解决方案方案一 / 保存并查询方案二 / 利用幂等方案三 / 设置前置条件幂等性的概念保证幂等性的解决方案唯一索引悲观锁分布式锁全局唯一 ID数据版本号业务状态去重表本文小结 概述如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证
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2024-06-20 06:41:53
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1. kafka 使用了 分区、分布式、leader/followere 的方式。分布式让 kafka 排除了单点故障，分区和分区复制让数据不丢失2. kafka 使用 zero copy 技术 (基于 linux 的 sendfile 函数)，可以减少传统数据传递时在 kernel 态和 user 态的 context 切换的空间和时间损耗。zero copy 技术使得将文件内容可以直接提交到
# 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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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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（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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