线程启动类package com.zkdj.message;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
*多线程任务类，分配多少个线程去执行任务
*/
import com.zkdj.message.server.Server;
public class
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2023-06-02 15:13:45
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根据官方文档我们知道KafkaConsumer是线程不安全的，KafkaProducer是线程安全的。接下来我们就来讨论为什么KafkaConsumer线程不安全1、kafka的消费者和分区的关系：topic下的一个分区只能被同一个consumer group下的一个consumer线程来消费，但反之并不成立，即一个consumer线程可以消费多个分区的数据，比如Kafka提供的ConsoleCo
使用CyclicBarrier控制Kafka多线程消费消息的位移提交问题Kafka中消费者是线程不安全的，一个topic只能被一个消费组中的消费者消费，想要提高数据消费能力，可以增加分区数，因为消费者数可以和分区数进行对应，当消费者数大于分区数时，多余的消费者将处于空闲状态，或者也可以在每个线程中创建一个消费者实例，这样也可以对数据来处理，但创建多个消费者实例必然会造成资源的浪费。通过线程池来对数
一、当前配置Flink：版本1.4Flink-Kafka-Connector：0.10.xKafka-Brokers:3个Topic-Partitoins:3个Topic-Replication:2个二、现象描述Flink通过Kafka-Connector连接Kafka消费数据，当Kafka异常，Broker节点不可用时，Kafka的Consumer线程会把Flink进程的CPU打爆至100%其中
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2023-06-06 14:30:25
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一、 1、Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数，如分区数为10，那么最多10台机器来并行消费（每台机器只能开启一个线程），或者一台机器消费（10个线程并行消费）。即消费并行度和分区数一致。如果指定了某个分区,会只讲消息发到这个分区上 （2）如果同时指定了某个分区和key,则也会将消息发送到指定分区上,key不
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2023-06-06 14:36:41
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最近项目上用到了Kafka（作为数据源接入），这里将自己的实践分享出来，供大家参考或针砭。 从网上查阅资料发现，基本上有2中与Kafka对接的方式：1.Spring-Kafka
2.调用Kafka API自己实现ConsumerClientSpring-Kafka的基本原理就是Spring自动轮询Poll数据，通过监听器MessageListener.onMessage()向用户自定义的
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2023-07-11 17:22:03
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新的生产者是线程安全的，在线程之间共享单个生产者实例，通常单例比多个实例要快。 Kafka消费者不是线程安全的 所以下面主要是消费者的大体，也没有实际的例子，提供思路 来自多线程处理在页面最后一部分所有网络I/O都发生在进行调用应用程序的线程中。 用户的责任是确保多线程访问正确同步的。非同步访问将导致ConcurrentModificationException。 此规则唯一的例外是wakeup(
1. Kafka Java Consumer设计原理Kafka Java Consumer采用的是双线程设计，即将用户主线程和心跳线程分开。所谓用户主线程，就是你启动 Consumer 应用程序 main 方法的那个线程，而新引入的心跳线程（Heartbeat Thread）只负责定期给对应的 Broker 机器发送心跳请求，以标识消费者应用的存活性（liveness）。引入这个心跳线程还有一个目
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2023-08-04 10:16:05
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目录1、多线程生产者2、多线程消费者2.1、Consumer为何需要实现多线程2.2、多线程的Kafka Consumer 模型类别2.2.1、模型一：多个Consumer且每一个Consumer有自己的线程2.2.2、模型二：一个Consumer且有多个Worker线程1、多线程生产者kafka目前在0.9版本后采用java版本实现，生产者KafkaProducer是线程安全对象，所以我们建议K
网上搜索kafka消费者通过多线程进行顺序消费的内容都不太理想，或者太过复杂，所以自己写了几个demo，供大家参考指正。需求内容 单个消费者，每秒需要处理1000条数据，每条数据的处理时间为500ms，相同accNum（客户账号）的数据需要保证消费的顺序。注意点1、如果1秒钟生产1000条数据，消费者处理
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2023-08-27 22:17:22
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Spring整合Kafka采用Kafaka技术进行系统消息的发送，提高系统的性能1、阻塞队列的使用Kafaka也好还是其他的消息中间件也好都是框架，如果不使用这些框架使用BlockingQueue也可以解决消息系统的开发理解阻塞队列对理解Kafaka很有帮助BlockingQueue
解决线程通信的问题阻塞的方法有put、take生产的数据放在队列当中，当队列满的时候生产者线程就被阻塞住(什
最近项目开发过程使用kafka作为项目模块间负载转发器，实现实时接收不同产品线消息，分布式准实时消费产品线消息。通过kafka作为模块间的转换器，不仅有MQ的几大好处：异步、 解耦、 削峰等几大好处，而且开始考虑最大的好处，可以实现架构的水平扩展，下游系统出现性能瓶颈，容器平台伸缩增加一些实例消费能力很快就提上来了，整体系统架构上不用任何变动。理论上，我们项目数据量再大整体架构上高可用都没有问题。
# Java Kafka 多线程消费
## 简介
Apache Kafka 是一个高性能、分布式的消息系统，常用于构建实时流数据处理的应用。在 Kafka 中，消息的生产者将消息发送到 Kafka 的 topic 中，而消息的消费者则通过订阅这些 topic 来获取消息并进行处理。通常情况下，Kafka 的消费者是以单线程的方式进行消息的消费和处理的。然而，在某些场景下，单线程的消费者可能无法
原创
2023-08-21 07:53:13
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最近项目开发过程使用kafka作为项目模块间负载转发器，实现实时接收不同产品线消息，分布式准实时消费产品线消息。通过kafka作为模块间的转换器，不仅有MQ的几大好处：异步、 解耦、 削峰等几大好处，而且开始考虑最大的好处，可以实现架构的水平扩展，下游系统出现性能瓶颈，容器平台伸缩增加一些实例消费能力很快就提上来了，整体系统架构上不用任何变动。理论上，我们项目数据量再大整体架构
一、kafka消费者非线程安全，怎么解决？Kafkakafka 的消费类 KafkaConsumer 是非线程安全的，因此用户无法在多线程中共享一个 KafkaConsumer 实例，且 KafkaConsumer 本身并没有实现多线程消费逻辑，如需多线程消费，还需要用户自行实现，在这里我会讲到 Kafka 两种多线程消费模型。1、每个线程维护一个 KafkaConsumer这样相当于一个进程内拥
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2023-08-27 22:11:40
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这里需要前面两章的基础，如果没有环境或者看不懂在说什么，就翻一翻前两章。kafka顺序消费（单线程）顺序消费顺序消费：是指消息的产生顺序和消费顺序相同。不管你用的是什么q或者kafka还是sofa，顺序依赖都是一样的意思。举个例子：订单A的消息为A1，A2，A3，发送顺序也如此，订单B的消息为B1，B2，B3，A订单消息先发送，B订单消息后发送。A1，A2，A3，B1，B2，B3是全局顺序消息，严
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2023-08-30 19:11:14
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什么是阻塞队列首先，阻塞队列是一个队列，满足队列的基本数据结构，先进先出。其次，当队列满时，队列会阻塞插入元素的线程，直到队列不满；当队列空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是向队列里添加元素的线程，消费者是从队列里取元素的线程。如何写一个阻塞队列手写阻塞队列是多线程面试中常见的问题，能考察面试者对多线程和锁的基础知识。通过synchronized关键
kafka消费者（Consumer）端多线程消费的实现方案kafka Java consumer设计原理设计原理为什么用单线程设计多线程方案：方案一：方案二：两个方案的优缺点： kafka Java consumer设计原理设计原理 首先，kafka Java consumer是单线程的设计。准确来说是双线程，从kafka 0.10.1.0版本开始kafkaConsumer变成了用户主线程和心
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2023-07-19 09:45:10
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文章目录1. Kafka Java Consumer 设计原理2. 多线程方案3. 代码实现4. 问题思考 目前，计算机的硬件条件已经大大改善，即使是在普通的笔记本电脑上，多核都已经是标配了，更不用说专业的服务器了。如果跑在强劲服务器机器上的应用程序依然是单线程架构，那实在是有点暴殄天物了。不过，Kafka Java Consumer 就是单线程的设计，你是不是感到很惊讶。所以，探究它的多线程
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2023-08-28 10:19:14
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参考：深入理解Kafka核心设计和实践原理9、 Kafka的多线程实现：KafkaProducer是线程安全的，但是KafkaConsumer不是线程安全的。多线程消费实例：package com.paojiaojiang.consumer;
import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.KafkaStream;
impor
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2023-08-30 14:18:48
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