第1步：下载代码下载 1.0.0版本并解压缩。 > tar -xzf kafka_2.11-1.0.0.tgz
> cd kafka_2.11-1.0.0 第2步：启动服务器Kafka使用ZooKeeper，所以如果你还没有ZooKeeper服务器，你需要先启动一个ZooKeeper服务器。您可以使用与kafka一起打包的便捷脚本来获取快速而简单的单节点ZooKeeper
1、Producer代码实现 ps:不建议使用自定义序列化和反序列化，他们会把生产者和消费者耦合在一起，且容易出错// 同步发送消息、// 异步发送消息
public class KafkaProducerDemo {
private static Properties prop;
private static KafkaProducer<String, Strin
这篇文章是关于LinkedIn如何用kafka作为一个中央发布-订阅日志，在应用程序，流处理，hadoop数据提取之间集成数据。无论如何，kafka日志一个好处就是廉价。百万级别的TPS都不是很大的事情。因为日志比起数据库或者K-V存储是更简单的东西。我们的生产环境kafka集群每天每秒处理上千万读写请求，并且只是构建在一个非常普通的硬件上。欢迎工作一到五年的Java工程师朋友们加入Java程序员
发送端不要使用 producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg, callback)。记住，一定要使用带有回调通知的 send 方法。设置 acks = all。acks 是 Producer 的一个参数，代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成 all，则表明所有副本 Broker 都要接收到消息，该消息才算是“已提交”
文章目录kafka 基本知识一、基本术语二、从结构上理解kafka的高可用手段三、分区策略四、消息确认机制 kafka 基本知识一、基本术语消息：Record，是 Kafka 处理的主要对象消息位移：Offset，对应分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值主题：Topic，是承载消息的逻辑容器；实际使用中多用来区分具体的业务，不同topic即为不同业务生产者：Producer，发布消
Kafka使用ACK（Acknowledgment）确认机制来确保消息在生产者和消费者之间的可靠传递。这个机制确保消息在被认为已成功发送或处理之前不会被丢失。Kafka的ACK确认机制有三个级别：acks=0： 这是最快速的确认级别，也是最不可靠的。生产者发送消息后不会等待任何确认，直接将消息添加到分区的副本中，并认为消息已成功发送。在这种模式下，如果发生故障或错误，生产者将不会知道，也不会重试发
上文中主要介绍了Kafka 的消费位移从Zookeeper 转移到了自己管理。本文主要介绍一下位移的提交方式。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。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
kafka apache开发的一个开源的流处理平台rabbitmq和kafka的对比吞吐量测试rabbit mq 36MB 轻量级 kafka 600MB 重量级 最新版本出了轻量级理论或者面试题请参见 从入门到入土 04 kafka理论篇环境：zookeeper(理解成数据库，也会检测心跳) 强一致性，选举Leader PS:建议分区数量最好的Broker的数量一致 C# 包：confluent
一、使用批量消息提升服务端处理能力虽然kafka的sdk提供了单条消息发送，但实际上，Kafka 的客户端 SDK 在实现消息发送逻辑的时候，采用了异步批量发送的机制；当你调用 send() 方法发送一条消息之后，无论你是同步发送还是异步发送，Kafka 都不会立即就把这条消息发送出去。它会先把这条消息，存放在内存中缓存起来，然后选择合适的时机把缓存中的所有消息组成一批，一次性发给 Broker在
Kafka 应对场景：消息持久化、吞吐量是第一要求、状态由客户端维护、必须是分布式的。Kafka 认为 broker 不应该阻塞生产者，高效的磁盘顺序读写能够和网络 IO 一样快，同时依赖现代 OS 文件系统特性，写入持久化文件时并不调用 flush，仅写入 OS pagecache，后续由 OS flush。这些特性决定了 Kafka 没有做“确认机制”，而是直接将生产消息顺序写入文件、消息消费
每次调用 poll() 方法，它总是返回由生产者写入 Kafka 但还没有被组中消费者读取过的记录，我们因此可以追踪到哪些记录是被群组里的哪个消费者读取的。 由于Kafka不会像其他 JMS 队列那样需要得到消费者的确认（这是 Kafka 的一个独特之处），相反消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区里的位置（偏移量）。如何以及为何提交偏移量我们把更新分区当前位置的操作叫作提交。与传统的消息队
生产者源码核心流程1.同步等待拉取元数据首先main线程想要发送消息，因此Kafka会开启一个send（）线程来专用发送消息，因为这时Kafka第一次去读取数据，发送消息之前会尝试去MetaData（元数据的管理组件）拉取元数据。唤起sender（）线程去Kafka集群获取topic信息，获取到元数据信息后，更新版本号（版本号是一次递增的，用户更新配置后实时更新元数据信息），唤醒主线程，拉取到元数
下面代码只是消费信息的const kafka = require("kafka-node");
const Client = kafka.KafkaClient;
const Offset = kafka.Offset;
const Consumer = kafka.Consumer;
function toKafka() {
const client = new Client({ kafk
目录参考一、消息模型及消息顺序1、发布-订阅模式2、点对点（一对一）3、分区与消费顺序二、消息传递语义1、消费者-至少一次2、消费者-至多一次三、生产者APIsend()异步发送同步发送四、实战引入jar五、SpringBoot实战1、引入包2、常用配置3、基础配置（也是影响rebalance的条件）生产者配置消费者配置4、简单配置5、简单生产者通过key指定分片规则6、简单消费者7、调用发送六
发送者模式是事务的改进，例如如果这些消息出错概率非常低，但每次发送消息都要通过事务，会导致效率非常低。而发送者确认模式和事务大致是一样的，都能保证消息能够发送成功，本质区别在于事务是如果程序出现问题，会拒绝事务提交；而发送者确认模式，如果程序出现问题，会补发消息。Confirm发送方确认模式使用和事务类似，也是通过设置Channel进行发送方确认的，最终达到确保所有的消息全部发送成功Confirm
Kafka原理在Kafka中向topic发送消息者称为Producer，从topic获取数据者称为Consumer，Consumer被定义到一个Consumer Group中，整个Kafka集群通过Zookeeper进行协调 Kafka集群由多个broker实例组成，消息按照topic进行分类存储，每个topic被分为多个分区，每个分区又存在多个副本，保证数据对可用性 Partition内顺序存
Spark Streaming No Receivers 方式的createDirectStream 方法不使用接收器，而是创建输入流直接从Kafka 集群节点拉取消息。输入流保证每个消息从Kafka 集群拉取以后只完全转换一次，保证语义一致性。但是当作业发生故障或重启时，要保障从当前的消费位点去处理数据(即Exactly Once语义)，单纯的依靠SparkStreaming本身的机制是不太理想
在kafka中，消息丢失的场景有很多，但是并不是每一种场景都能被称为消息丢失，kafka中消息的丢失是有条件的。这里条件主要分为两个： 1、已经提交的消息丢失。 2、被持久化的消息的丢失。 如果不属于这两种情况的，那么严格来说就不属于消息丢失。消息丢失定义已提交消息丢失已提交的定义，就是对于发送者来说，producer发送一条消息后，收到一个或者多个broker的ack后，那么这个消息才算是已提交
我们直到Kafka是一个自称高性能的消息队列引擎，一般来说对于中间件的设计需要从计算、存储、网络三方面进行下手，而消息从产生到消费，也会经历多个流程，比如在生产者端采用异步\同步方式发送，采用高效的压缩算法，高效的序列化方式，以及网络IO等。那么Kafka主要实现高性能IO的。批量消息发送我们直到通过send方法，不管是同步还是异步方式，消息都会直接先暂存到内存中，然后等够一批数据消息后，才会发送
使用批量消息提升服务端处理能力生产者这端，kafka不会将生产的消息立马发出去，而是会先放在内存中缓存起来，选择合适的时机（或许到达某个时间，或许攒够一定数量）把缓存中的所有消息组成一批，一次性发给Broker。在Kafka的服务端，也就是Broker这一端，不会把一批消息还原成多条消息，再一条条处理。而是直接把一批消息当做一个批消息，发到消费端。到了消费端，消费者把批消息解开，再一条条交给业务代
