文章目录一、什么是kafka?1、使用kafka消息队列的好处二、kafka的场景应用二、kafka的模式1、点对点消息传递模式2、发布订阅消息传递模式三、kafka系统基础架构四、数据存储到kafka中的流程1、分区的原因2、分区的目的五、Kafka原则 一、什么是kafka?kafka是由Linkedin公司开发,是一个分布式,支持分区(partition)、多副本的(repilca),基于            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-28 14:04:48
                            
                                47阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            文章目录1 TimingWheel:探究Kafka定时器背后的高效时间轮算法1.1 时间轮简介1.2 源码层级关系1.3 时间轮各个类源码定义1.3.1 TimerTask 类1.3.2 TimerTaskEntry 类1.3.3 TimerTaskList 类1.3.4 TimingWheel 类1.4 总结2 DelayedOperation:Broker是怎么延时处理请求的?2.1 Tim            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-02-28 09:58:18
                            
                                140阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
                    kafka中有很多运用到延迟操作,比较典型的延时任务实现:DelayedProduce 和 DelayedFetch。DelayedProduce当生产者追加消息到集群时(对应 ProduceRequest 请求),实际上是与对应 topic 分区的 leader 副本进行交互,当消息写入 leader 副本成功后,为了保证 leader 节            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-10 13:34:17
                            
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            kafka interceptor能够拦截,所有kafka client接收或发送的消息, 基于这一点,我们可以在消息被拦截到时,进行消息统计以及相应的延时计算;需要明白一个点kafka在0.10.0版本, 开始支持每个record带一个timestamp. KafkaProducer发送的record所带有的ts比较特别, 你可以在创建ProducerRecord时,设置该record的时间戳,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-16 15:18:18
                            
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              在0.11之前的版本中,多个consumer实例加入到一个空消费组将导致多次的rebalance,这是由于每个consumer instance启动的时间不可控,很有可能超出coordinator确定的rebalance timeout(即max.poll.interval.ms),而每次rebalance的代价又相当地大,因为很多状态都需要在rebalance前被持久化,而在rebalanc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kafka是什么?Kafka是一个分布式,有分区的,有副本的日志服务系统,由LinkedIn公司开发,并于2011年开源。从本质上来说,Kafka拥有一套可扩展的发布/订阅消息队列架构,并组成了一套分布式的日志系统,这套系统的创建,是为任何一家大公司搭建一套可处理实时数据的统一平台。和许多其他消息队列系统相比(RabbitMQ,ActiveMQ,Redis),Kafka有一些主要的区            
                
         
            
            
            
            # Java Kafka 延迟消费实现指南
在现代分布式系统中,消息队列(如 Kafka)被广泛应用于解耦组件、提高系统的可靠性和可伸缩性。在某些业务场景下,我们可能需要实现延迟消费,即消息在发送后,消费者需要等待一段时间才能处理这些消息。本文接下来将详细介绍如何使用 Java 和 Kafka 实现延迟消费。
## 流程概述
在实现延迟消费之前,以下是整个流程的步骤概述:
| 步骤 | 描            
                
         
            
            
            
            项目简介是一个开源项目,旨在帮助开发者和数据工程师深入理解并掌握Apache Flink这一强大的实时流处理框架。该项目由Flink China社区维护,提供了一系列详细的教程和实战案例,涵盖了Flink的基础知识到高级特性,为用户提供了丰富的学习资源。技术分析Apache FlinkFlink是一个用于批处理和流处理的数据处理引擎,它支持低延迟、高性能和状态管理。其核心是DataStream A            
                
         
            
            
            
            # 使用Kafka实现延迟消费的教程
Kafka作为一个高吞吐量的消息队列系统,常常用于需要处理大量实时数据的应用场景。然而,有时候我们需要实现消息的延迟消费,即在指定的时间间隔后再消费消息。本文将详细介绍如何实现Java Kafka消费组的延迟消费。
## 流程概述
延迟消费的实现可以分为以下步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------ |
| 1 | 创建Kafka生            
                
         
            
            
            
            kafka是什么我就不介绍了,很多人在使用kafka的时候可能不清楚如何监控kafka的一些数据,比如每秒处理了多少消息啊之类的,和一些性能数据,kafka的文档中关于监控讲的实在有些不明确,根本也不说如何监控。让我们这些非专业JAVA开发人员情何以堪啊。。这里主要给大家详细介绍一下如何监控kafka首先从原理上介绍下,kafka的数据统计是通说一个叫metrics的工具进行收集的,metric            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-09 20:11:33
                            
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            rabbitmq的基本设置进入sbin目录cd /usr/local/rabbitmq_server-3.8.3/sbin新增用户./rabbitmqctl add_user cf 123456设置用户权限./rabbitmqctl set_user_tags cf administrator创建虚拟主句host创建springBoot项目导入相关的依赖略过创建数据库,创建表CREATE TABL            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            介绍KafkaOffsetMonitor是有由Kafka开源社区提供的一款Web管理界面,这个应用程序用来实时监控Kafka服务的Consumer以及它们所在的Partition中的Offset,你可以通过浏览当前的消费者组,并且每个Topic的所有Partition的消费情况都可以观看的一清二楚。它让我们很直观的知道,每个Partition的Message是否消费掉,有木有阻塞等等。  这个We            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            从这一篇开始,我们将进入Consumer的分析。同Producer一样, Consumer也分旧的scala版和新的Java版,在此我们只分析新的Java版。 在分析之前,我们先看一下, Consumer的基本用法:Properties props = new Properties();
     props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-15 10:06:59
                            
                                95阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Kafka监控消费实现指南
## 1. 概述
Kafka是一种高吞吐量的分布式消息队列系统,它的消费监控是保证数据可靠性和性能的关键一环。对于刚入行的开发者来说,学习如何实现Kafka监控消费是很重要的。本文将详细介绍整个实现的流程,并提供每一步所需的代码示例和注释。
## 2. 实现流程
下面是实现"Kafka监控消费"的流程:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-01-10 03:23:44
                            
                                67阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            环境要求(1)已经搭建的kafka集群 (2)Apache Maven (3)kafka_2.11-2.2.0一、概念说明以官方给出的图为例,如下所示消费者组与主题之间关系 每个Consumer 进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中,逻辑的订阅者是Consumer Group。所以一条message可以被多个订阅message所在的topic的每一个Consumer Group所            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-21 13:58:53
                            
                                240阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            国际惯例的简单介绍kafka是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,有着如下优秀的特性:     高吞吐、低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,延迟最低只有几毫秒,每个topic可以分多个分区, 消费者组对分区进行消费操作     可扩展性:kafka集            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简述《Zabbix监控Kafka topic积压数据》一文的目的是通过Zabbix自动发现实现对多个消费者组的Topic及Partition的Lag进行监控。因在实际监控中发现有问题,为给感兴趣的读者不留坑,特通过此文对监控进行优化调整。分区自动发现# 未优化前的计算方式:
# 自动发现配置文件
vim consumer-groups.conf
#按消费者组(Group)|Topic格式,写入自动            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在现代分布式系统中,Kafka作为一种高吞吐量的消息队列被广泛使用。然而,随着业务的快速发展,Kafka延迟监控问题开始浮出水面,给各类业务带来了不小的影响。本文将探讨如何监控Kafka延迟的相关问题及解决方案。
## 问题背景
Kafka作为消息中间件,负责处理高频率的数据流动。在一个金融服务系统中,当交易请求通过Kafka处理时,延迟的增加直接导致用户的交易体验下降。一个合理的假设是,系统            
                
         
            
            
            
            1.问题问题简介及背景在使用Flink自带的Kafka消费API时,我们可以像单纯的使用Kafka消费对象API对其进行相应的属性设置,例如,读取offset的方式、设置offset的方式等。但是,Flink具有checkpoint功能,保存各运算算子的状态,也包括消费kafka时的offset,那这两种情况分别在什么时候起作用呢?2. Flink checkpoint设置flink并不依赖kaf            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            kafka集群监控一、Kafka Offset Monitor介绍安装部署Kafka Offset Monitor安装部署kafka-mamager工具 Kafka集群监控工具有很多,这里我们只介绍针对Kafka的监控。一、Kafka Offset Monitor介绍在生产环境中需要集群高可用,所以需要对kafka集群进行监控。Kafka Offset Monitor可以监控Kafka集群以下几            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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