一、按照topic和分区消费的划分：按照topic消费与按照topic分区消费1、指定多主题消费 consumer.subscribe(Arrays.asList("t4","t5"));2、指定分区消费 consumer.assign(list);3、手动修改偏移量  
kafka小结目录1、消息中间件2、Kafka 基本概念和架构zookeeper答案关键字3、Kafka 使用问题命令行工具Kafka ProducerKafka Consumer答案关键字4、高可用和性能问题分区与副本性能优化答案关键字分布式消息中间件什么是分布式消息中间件？消息中间件的作用是什么？消息中间件的使用场景是什么？消息中间件选型？消息队列分布式消息是一种通信机制，和 RPC、HTT
1.Kafka是什么 简单的说，Kafka是由Linkedin开发的一个分布式的消息队列系统(Message Queue)。kafka的架构师jay kreps非常喜欢franz kafka,觉得kafka这个名字很酷，因此将linkedin的消息传递系统命名为完全不相干的kafka，没有特别含义。2.解决什么问题kafka开发的主要初衷目标是构建一个用来处理海量日志，用户行为和网站运营统计等的数
一：消费方式 consumer
采用
pull
（拉）模式从
broker
中读取数据。 push
（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由
broker
决定的。 它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consum
文章目录3、 Kafka消费者3.1 消费方式3.2 分区分配策略3.3 offset 的维护3.4 消费者组案例3.5 故障处理细节 3、 Kafka消费者3.1 消费方式consumer 采用 pull（拉）模式从 broker 中读取数据。push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 cons
一、KafkaKafka是一个分布式的消息系统。二、解决问题消息系统通常被应用于异步处理、应用解耦、流量削峰、消息通信等场景。异步处理 生产者将消息写入消息队列中，消费者异步拉取消息队列消息，从而提升消息处理能力。应用解耦 Kafka作为消息传递的媒介，各子系统只需要做系统责任内的事情。生产者-消费者模式，Kafka就是消息队列。流量削峰 正常情况下，上游服务（如报价、营销等）常年流量较大，面对大
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）。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
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
生产者客户端APIProperties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.6.187:9092，192.168.6.188：9092，192.168.6.229：9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.p
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。
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
参考：深入理解Kafka核心设计和实践原理7、消息的消费：消息的消费一般基于两种模式：push模式和pull模式，即主动推模式和主动拉模式。推模式是服务端主动将消息推送给消费者，拉模式是消费者主动从服务端发起请求来拉取消息。// 轮询拉取消息之前必须订阅topic 否则会报错。
@Override
public ConsumerRecords<K, V> poll(long timeo
十一、kafka消息高可靠的解决方案1、高可靠=避免消息丢失解决消息丢失的问题2、如何解决(1)保证消息发送是可靠的(发成功了/落到partition)a.ack参数发送端，采用ack机制ack为0时，消息发送完就不管了ack为1时，leader收到；如果leader宕机，会重新选举，丢失消息ack为-1时，所有的follower全部同步完成(ISR同步完再返回)b.unclean.leader.
生产端指定分区主要依靠分配器，对于kafka默认分配器，主要工作流程：1 如果消息自带key则对key可以hash然后选择目标分区；2 如果消息无key则采用RoundRobin轮询算法，这样可以最大限度确保消息在所有分区的均匀性；3 特别的，生产者API赋予用户自行指定分区的权利，在发送消息时如果指定了分区则可以跳过以上分区法则。消费端分区指派在 kafka 中，存在着两种为消费组组内的消费者分
消费方式消费者消费方式有pull和push两种。push指broker推送数据给消费者，这样在固定的发送效率下处理能力差的消费者很容易出现网络拥堵。说白了就是一个劲的灌吃食，能吃就吃，吃不下噎着。pull指消费者主动拉取数据，这样的模式不足的地方在于如果kafka中没有数据了，消费者就会陷入循环，一直返回空数据。就是消费者根据自己的能力来吃东西了，但是桌子上没东西了消费者也会夹空气吃。针对这一点可
作为一个有丰富经验的微服务系统架构师，经常有人问我，“应该选择RabbitMQ还是Kafka？”。基于某些原因， 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确，在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别，但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。不同的场景需要不同的解决方案，选错一个方案能够严重的影响你对软件的设计，开发和维护的能力。第一篇文章介绍了RabbitMQ和Apac
kafka的消费方式pull（拉模式）消费者采用从broker中主动拉去数据 kafka采用这种方式push（推模式）kafka没有采用这种方式，因为由broker决定消费发送速率。很难适应所有消费者pull模式不足之处是，如果kafka没有数据。消费者还是会进行监听操作。两者区别由 broker 决定消息推送的速率，对于不同消费速率的 consumer 就不太好处理 了。消息系统都致力于让 co
spark Streaming读取kafka数据的两种方式：（1）receiver-base Receiver模式是使用kafka的高层次的消费者api来实现的，这种方式是使用receiver不间断的来接收数据（push的模式），接收的数据会存储到Executor中（默认存储级别是内存满后写入磁盘），然后sparkStreaming启动作业去处理数据，处理完这一批数据之后，更新zookeeper中
Kafka架构1）Producer：消息生产者(发布方)，就是向kafka broker发送消息的客户端2）Consumer：消息消费者(订阅方)，向kafka broker取消息的客户端3）Consumer Group：消费者组，由多个consumer组成，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费者消费，消费者组之间互不影响，所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者
消费方式：consumer 采用 pull(拉)模式从 broker 中读取数据。 push(推)模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而 pull 模式则可以根据 consumer 的消费能力以适 当的速率消费消息。 pull
