文章目录一. 基础知识1. 概念概览2. topic与message二. consumer消费者1. kafka的消费模型2. kafka的数据分配策略2.1. RoundRobin轮询2.2. Range根据范围消费3. offset的维护3.1. 精准消费和灵活消费3.2. offset保存到哪里三. kafka生产者1. 生产者原理1.1. 主线程1.2. Sender线程2. produ
kafka消息堆积且CPU过高代码优化直接部署已有的代码程序到线上服务器，发现CPU立马升高500%左右，立马停掉服务并看源代码排查问题，翻看代码，发现通过多线程消费 kafka消息，根据对多线程的了解，立马从以下方面排查问题： 1.多线程必须保证单例模式，才能保证多线程安全问题 2.共享资源的竞争问题，有共享变量必须加锁（synchronized）同步 3.代码性能优化（jvm和数据库两个
请谨记：使用 Kafka 很容易，但对 Kafka 集群进行搭建、维护与调优很麻烦。Kafka 集群需要有专人来维护，不要以为你能轻易胜任这个工作。Kafka 是如何做到，对单个程序的多个进程而言，能持续消费，断点续传和并行消费；对多个程序而言又互不影响，各自独立。一个 Kafka 可以有多个不同的队列，我们把这个队列叫做Topic，假设其中一个队列如下图所示：
消息队列消息队列的作用把数据放到消息队列叫做生产者从消息队列里边取数据叫做消费者主要作用有两个：1、解耦: 添加消息队列，让消费者需要数据时，不再强依赖于生产者。2、异步： 消费者直接发送请求然后进行排队即可，不必阻塞等待.队列的两种模式点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）发布/订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除消息） 消息生产者（发布）将消息发布到 topic
在说到消息中间件的时候，我们通常都会谈到一个特性：消息的顺序消费问题。这个问题看起来很简单：Producer发送消息1, 2, 3。。。 Consumer按1, 2, 3。。。顺序消费。但实际情况却是：无论RocketMQ，还是Kafka，缺省都不保证消息的严格有序消费！这个特性看起来很简单，但为什么缺省他们都不保证呢？ “严格的顺序消费”有多么困难下面就从3个方面来分析一下，对于一个消
一、如何保证消息不被重复消费？首先，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都有可能会出现消息重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset，代表消息的序号，然后consumer 消费了数据之后，每隔一段时间（
消息消费 Kafka 中的消费是基于拉模式的。消息的消费一般有两种模式：推模式和拉模式。推模式是服务端主动将消息推送给消费者，而拉模式是消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。 从代码清单8-1中可以看出，Kafka 中的消息消费是一个不断轮询的过程，消费者所要做的就是重复地调用 poll() 方法，而 poll() 方法返
为什么需要消息队列 周末无聊刷着手机，某宝网APP突然蹦出来一条消息“为了回馈老客户，女朋友买一送一，活动仅限今天！”。买一送一，还有这种好事，那我可不能错过！忍不住立马点了过去。于是选了两个最新款，下单、支付一气呵成！满足的躺在床上，想着马上有女朋友了，竟然幸福的失眠了…… 第二天正常上班，突然接到快递小哥的电话： 小哥：“你是xx吗？你的女朋友到了，我现在在你家楼下，你来拿一下吧！”。
回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。 首先就是比如rabbitmq、rocketmq、kafka，都有可能会出现消费重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是mq自己保证的，是给你保证的。然后我们挑一个kafka来举个例子，说说怎么重复消费吧。 kafka实际上有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个of
1.消费模型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)：基于推送模型（push）的消息系统，由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络原因没有收到这条消息时，就有可能造成消息丢失（因为消息代理已经把这条消息标记为已消费了
背景这里的kafka值得是broker,broker消息丢失的边界需要对齐一下：1 已经提交的消息2 有限度的持久化如果消息没提交成功，并不是broke丢失了消息；有限度的持久化(broker可用)生产者丢失消息producer.send(Object msg) ;这个发送消息的方式是异步的；fire and forget,发送而不管结果如何；失败的原因可能有很多，比如网络抖动，发送消息
1. 消息经常堆积起来，不能消费了，重启服务就能继续消费了。消息堆积可能原因如下：1. 生产速度大于消费速度，这样可以适当增加分区，增加consumer数量，提升消费TPS；2. consumer消费性能低，查一下是否有很重的消费逻辑（比如拿到消息后写HDFS或HBASE这种逻辑就挺重的），看看是否可以优化consumer TPS；3. 确保consumer端没有因为异常而导致消费hang住; 4
kafka的基础概念Producer (消息生产者) 向主题发布消息的客户端应用程序称为生产者(Producer)，生产者用于持续不断的向某个主题发送消息。Consumer (消息消费者) 订阅主题消息的客户端程序称为消费者(Consumer)，消费者用于处理生产者产生的消息。Consumer Group (消费者组)每个消费者属于一个特定的消费者群组(可为每个消费者指定group name，若不
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
集群搭建方法Kafka集群是由多个Kafka节点组成的集合，每个节点都运行Kafka服务，共同组成一个分布式消息系统。Kafka集群的概念和优势如下：高可用性：Kafka集群可以容忍单个节点的故障，其他节点可以继续提供服务，确保消息的持久性和可靠性。伸缩性：Kafka集群可以根据需求进行水平扩展，通过增加节点来增加处理能力，实现高吞吐量的消息处理。容错性：Kafka集群采用分布式架构，将消息分散存
传统消息队列在信息系统传输信息中，不可能依靠某一性能来决定先后顺序，应该统一按照先来后到排队。 Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于 大数据实时处理领域。 在传统消息队列中分为两种，一种是同步消息队列，即让用户等待流程完成： 一种叫异步消息队列，即你的请求我收到了，我先给你弄着，你先去忙其他的事情吧：消息队列最大的优点有两个：解耦与削峰。
消息系统在分布式应用中有着不可或缺的地位，像是成产消费数据解耦，缓存未处理的消息等等。那为什么不学习用Java写的ActiveMQ或RabbitMQ呢？因为我看过卡夫卡写的变形记。简单原理图 分布式消息系统就是生产者集群和消费者集群分离，通过中间的一个消息系统进行通信。生产者异步生产东西，不用管消费者的反馈，消费者也不用死等着生产者生产，等有东西了来拿就好。就像是母鸡下蛋，母鸡(生产者
大数据组件使用 总文章kafka 生产/消费API、offset管理/原理、kafka命令kafka 命令、APIKafka 安装、原理、使用mapreduce 实时消费 kafka 数据 创建topic
kafka-topics --create --zookeeper node1:2181 --replication-factor 3 --partitions
kafka在非集群环境下生产与
消费的流程一、简单使用<dependency>
<groupId>org.apache.
kafka</groupId>
<artifactId>
kafka-clients</artifactId>
<version>3.4.0</version>
</de
名词解释相信做过数据处理的小伙伴们对于kafka肯定是熟悉的。基础的kafka知识这里就不过多陈述了。今天主要来讲一下kafka的几个特性，下面先简单解释下这几个特性的含义：安全性：数据从producer中写入到kafka以及consumer从topic中消费数据，数据都不会丢失。幂等性：数据在kafka的流程中既不会被重新生产，也不会被重复消费。这也是实现exactly-once语义的基础。有序
