一：自动提交//开启offset自动提交
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"false");缺点：先提交offset后消费，提交完offset后没有消费就挂机后，可能造成丢失数据二：手动提交 手动提交 offset
的
作为一个爬虫工程师，Kafka 对你而言就是一个消息队列，你只需要掌握如何向里面写入数据，以及如何读取数据就可以了。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。本文，以及接下来的几篇针对 Kafka 的文章，我们面向的对象都是爬虫工程师或者仅仅需要使用 Kafka 的读者。关于 Kafka 更深
1.偏移量kafka的消息所在的位置由Topic、Partitions、Offsets三个因素决定。Offset代表Partition中的消息的顺序ID。例如：第一个进入的Offset为0，第二个为1，以此类推。由于消费者消费Kafka消息也与Offset和consumer的group.id有关，故此维护好消息的Offset对于避免消息的重复消费与遗漏消费，确保消息的Exactly-once是至关
在上一篇 Kafka基础及java客户端使用Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输。本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解。应用场景在上一篇kafka的consumer消费者，我们使用的是自动提交offset下标。 但是offset下标自动提交其实在很多场景都不适用，因为自动提交是在kafka拉取到数据之后就直接提交，
文章目录1. Offset 的默认维护位置2. 自动提交 Offset3. 手动提交 Offset1. 同步提交 offset2. 异步提交 offset4. 指定 Offset 消费5. 指定时间消费6. 漏消费和重复消费7. 消费者事务8. 数据积压（消费者如何提高吞吐量） 1. Offset 的默认维护位置Kafka0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper
# Java Kafka手动提交Offset与重复消费
在使用Kafka进行消息处理时，我们通常会面临如何控制Offset提交的问题。Kafka提供了两种提交方式：自动提交和手动提交。本文将探讨手动提交Offset的策略，并讨论如何避免重复消费消息。
## 什么是Offset？
在Kafka中，Offset是每个分区中消息的唯一标识。当消费者消费消息时，会记录下当前消费到的Offset。当下
新手解除 kafka，很容易把 acks 和提交 ack搞混了。acks (0, 1, 'all')代表kafka收到消息的答复数,0就是不要答复,爱收到没收到.1就是有一个leader broker答复就行,all是所有broker都要收到才行0: Producer不等待kafka服务器的答复,消息立刻发往socket buffer,这种方式不能保证kafka收到消息,设置成这个值的时候retr
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（定时定期），会把自己消费过的
手动提交offset 虽然offset十分遍历，但是由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的实际。因此Kafka还提供了手动提交offset的API 手动提交offset的方法有两种：分别commitSync(同步提交)和commitAsync(异步提交)。两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交：不同点是，同步提交阻塞当前线程，一致到提交成功，并且会自动失败重试
目录首先回顾之前的知识点 自动提交offset 手动提交消费者poll消息的细节 完整代码： 按照新方法进行消费消息1.指定时间进行消息的消费 2.指定分区开始从头消费+指定分区的偏移量开始消费新消费组的消费offset规则 首先回顾之前的知识点消费者消费消息，每消费offset+1，然后提交offset给到我们kafka中topic中的
前言在上一篇 Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输。本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解。应用场景在上一篇kafka的consumer消费者，我们使用的是自动提交offset下标。
但是offset下标自动提交其实在很多场景都不适用，因为自动提交是在kafka拉取到数据之后就直接提交，这样很容易丢失数据，尤其是在需要
在上一篇博客中介绍了使用Consumer订阅多个Topic或者多个Partition：Kafka：Consumer订阅在上一篇博客的测试样例中，Consumer都是自动提交offset，这
原创
2022-11-09 18:54:01
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前言在kafka 0.9版本之后，kafka为了降低zookeeper的io读写，减少network data transfer，也自己实现了在kafka server上存储consumer，topic，partitions，offset信息将消费的 offset 迁入到了 Kafka 一个名为 __consumer_offsets 的Topic中。在kafka的消费者中，有一
消费者每次调用poll()方法，它总是返回由生产者写入Kafka但没有被消费者读取过的记录，我们因此可以知道哪些消息是被群组里的哪个消费者读取的。Kafka不会像JMS队列那样需要得到消费者的确认，消费者使用broker里的MetaData来追踪消息在分区里的位置（offset）。更新分区当前位置的操作叫提交。消费者会向_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含每个分区的off
Spring整合Kafka实现批量消费和手动提交offset
原创
2020-12-07 01:41:57
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# Python3 Kafka 手动提交 Offset
## 引言
在使用 Kafka 进行消息传递时，通常会涉及到消费者（Consumer）从主题（Topic）中读取消息。Kafka 提供了两种提交 offset 的方式：自动提交和手动提交。自动提交 offset 可以简化代码，但在某些情况下，手动提交 offset 更为可靠。本文将介绍如何在 Python3 中使用 Kafka 手动提交
之前我们说过，Consumer 端有个位移的概念，它和消息在分区中的位移不是一回事儿，虽然它们的英文都是 Offset。今天我们要聊的位移是 Consumer 的消费位移，它记录了 Consumer 要消费的下一条消息的位移。这可能和你以前了解的有些出入，不过切记是下一条消息的位移，而不是目前最新消费消息的位移。我来举个例子说明一下。假设一个分区中有 10 条消息，位移分别是 0 到 9。某个
Spring整合Kafka实现批量消费和手动提交offset
原创
2022-04-15 14:35:50
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Consumer 需要向 Kafka 汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移（Committing Offsets）。因为 Consumer 能够同时消费多个分区的数据，所以位移的提交实际上是在分区粒度上进行的，即 Consumer 需要为分配给它的每个分区提交各自的位移数据。提交位移主要是为了表征 Consumer 的消费进度，这样当 Consumer 发生故障重启之后，就能够从 Kaf
kafka简介ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台。有三个关键功能：发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。以容错的持久方式存储记录流。记录发生时处理流。Kafka通常用于两大类应用：构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据管道构建转换或响应数据流的实时流应用程序kafka概念(1)什么是流处理？所谓流处理，我的理解是流水线处理。例如，电子厂每个人负责一个功能，来了
