RocketMQ是用了两把锁：1）向 Broker 端请求锁定当前顺序消费的队列，防止在消费过程中被分配给其它消费者处理从而打乱消费顺序。2）RocketMQ 会为每个消息队列建一个对象锁，这样只要线程池中有该消息队列在处理，则需等待处理完才能进行下一次消费，保证在当前 Consumer 内，同一队列的消息进行串行消费。 Kafkakafka 的消费类 KafkaConsumer 是非线
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2024-06-21 08:48:54
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概述本文描述了kafka的controller的实现原理，并对其源代码的实现进行了讲解。controller运行原理在Kafka集群中，controller多个broker中的一个（也只有一个controller），它除了实现正常的broker的功能外，还负责选取分区(partition)的leader。 第一个启动的broker会成为一个controller，它会在Zookeeper上创建一个
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2024-09-22 14:23:11
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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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Kafka发送消费称为生产者，在生产者将消息发送出去之前，需要经历拦截器（Interceptor）、序列化器（Serializer）和分区器（Partitioner）等一系列的作用，随后才真正进入发送消息发送流程。本文梳理了Kafka的生产者客户端的整体架构，如下：整个生产者客户端由两个线程协调运行，这两个线程分别为主线程和Sender线程（发送线程）。在主线程中由KafkaProducer创建消
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2024-02-28 09:27:33
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cpu是整个电脑的核心计算资源，对于一个应用进程来说，cpu的最小执行单元是线程。导致cpu飙高的原因有几个方面：cpu上下文切换过多，对于cpu来说，同一时刻下每个cpu核心只能运行一个线程，如果有多个线程要执行，cpu只能通过上下文切换的方式来执行不同的线程。上下文切换需要做两个事情:
保存运行线程的执行状态让处于等待中的线程执行
这两个过程需要CPU执行内核相关指令实现状态保存，如果较多的上
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2023-12-10 18:05:58
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优化目的: KafkaConsumer是以单线程模式运行，为了提升consumer的消费能力，多线程是一个很好的选择。KafkaConsumer和KafkaProducer不同，后者是线程安全的，因此我们鼓励用户在多个线程中共享一个KafkaProducer实例，这样通常都要比每个线程维护一个KafkaProducer实例效率要高。但对于KafkaConsumer而言，它不是线程安全的，所以实现多
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2024-06-06 14:20:15
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消费者和消费者组
如何创建消费者
如何消费消息
消费者配置
提交和偏移量
再均衡
结束消费
上面两篇聊了Kafka概况和Kafka生产者，包含了Kafka的基本概念、设计原理、设计核心以及生产者的核心原理。本篇单独聊聊Kafka的消费者，包括如下内容：消费者和消费者组如何创建消费者如何消费消息消费者配置提交和偏移量再均衡结束消费消费者和消费者组概念Kaf
目录基本概念消息和批次主题和分区生产者和消费者、偏移量、消费者群组Broker 和集群保留消息为什么选择Kafka优点常见场景硬件配置对Kafka 性能的影响磁盘吞吐量/磁盘容量内存网络CPU如何估算Kafka 集群中Broker的数量Broker 如何加入Kafka 集群基本概念 消息和批次消息，Kafka里的数据单元，也就是我们一般消息中间件里的消息的概念（可以比作数据库中一条记录）。消息由字
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2024-07-18 11:16:13
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文章目录前言一、如何高效消费数据？二、rebalance?二、消费者消息重复?总结 前言之前写过kafka生产者，有兴趣的可以先去看下。这篇我们就主要针对消费端来看下吧，从问题出发，解决它好吧一、如何高效消费数据？想到高效，单个的效率不高，那么自然就想到了多线程消费。那么这么做有什么弊端呢？答案就是可用性不高，每个线程区消费对应的分区，那么线程挂掉后，消息没办法转移给其他线程，导致消息堆积。别急
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2024-02-29 17:28:25
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本文主要介绍Java 多线程详解及用法，这里整理了详细资料及简单实现代码，有需要的小伙伴可以参考下
最全面的java多线程用法解析，如果你对Java的多线程机制并没有深入的研究，那么本文可以帮助你更透彻地理解Java多线程的原理以及使用方法。1.创建线程在Java中创建线程有两种方法：使用Thread类和使用Runnable接口。在使用Runnable接口时需要建立一个Thread
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
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2023-12-25 12:23:47
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Kafka 作为一个流式数据平台，对开发者提供了三种客户端：生产者 / 消费者、连接器、流处理。本文着重分析这三种客户端的线程模型。看到最后的通常都有惊喜。消费者的线程模型0.8 版本以前的消费者客户端会创建一个基于 ZK 的消费者连接器，一个消费者客户端是一个 Java 进程，消费者可以订阅多个主题，每个主题也可以多个线程。为了让消息在多个节点被分布式地消费，提高消息处理的吞吐量，Kafka 允
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2024-02-19 11:22:10
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1.概述Kafka的特性之一就是高吞吐率，但是Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，但是Kafka即使是运行在普通的服务器上，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，防止丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术顺序写入
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2023-10-19 16:35:39
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# 教学：如何调试 Kafka 消费者导致 CPU 升高问题
在开发过程中，Kafka 消费者可能会导致高 CPU 使用率，这通常是因为不断接收消息而没有及时处理。本文将为你提供一个详细的流程，帮助你分析和解决这一问题。
## 流程概述
下面的表格展示了解决 Kafka 消费者高 CPU 使用率问题的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|------|
| 1 |
Kafka生产与消费全流程Kafka是一款消息中间件，消息中间件本质就是收消息与发消息，所以这节课我们会从一条消息开始生产出发，去了解生产端的运行流程，然后简单的了解一下broker的存储流程，最后这条消息是如何被消费者消费掉的。其中最核心的有以下内容。1、Kafka客户端是如何去设计一个非常优秀的生产级的保证高吞吐的一个缓冲机制2、消费端的原理：每个消费组的群主如何选择，消费组的群组协调器如何选
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2024-07-19 22:52:52
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We have put significant effort into efficiency. One of our primary use cases is handling web activity data, which is very high volume: each page view may generate dozens of writes. Furthermore we assu
目录 1 exactly once的实现1 producer只生产了一次消息2 consumer 只消费了一次消息2 如何数据处理时间不可控， 因为长时间不poll导致consumer退出的问题？ 1 exactly once的实现exactly once是指消息不多不少, 只消费了一次。 与exactly once相对应的， 还有: at least once 消息最少消费一
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2024-03-27 10:14:37
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#了解Kafka的基本理论同步处理：生产者生产消息发送给消费者，消费者处理消息的量是有一定限度的，比如一次只能处理100条消息队列，当生产者与消费者之间对消息的处理速率不一样时，也就是生产者一次性生产1000条消息给消费者，但是消费者自身处理消息的量是有限度的，这就会造成消息无法及时处理而促成消息堆积，服务崩溃。异步处理：生产者生产消息发送给消费者，消息会经过MQ（消息队列）进行缓存，然后消费者就
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2024-03-21 11:05:01
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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
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2024-05-22 10:30:02
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1. kafka消费者概念1.1 消费者和消费者群组 一个消费者可以从属于一个群组，一个群组可以有一个或多个消费者。一个群组里的消费者订阅的是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。假设一个主题有4个分区，如果群组里有一个消费者，那么这一个消费者负责消费4个分区里的数据，如果群组里有2个消费者，那么每个消费者消费2个分区，如果有4个消费者，那么每个消费者消费一个分
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2024-06-21 18:22:16
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