项目场景：某模块A需要从kafka读取某个实时高流量的数据流消息，并将其写入磁盘文件中。问题描述：监控系统持续向负责人手机和邮箱发送短信，提示该consumer group：topic的延迟lag过高！通过监控系统web可以看到，kafka对应ConsumerGroup:topic的消息延迟Lag非常高，仅少部分分区的Lag处于正常水平，而大部分分区的Lag却不断堆积，甚至很多分区的Lag值达到了
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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kafka消费组模型同一个消费组，一个partition只能被一个consumer订阅消费，但一个consumer可订阅多个分区，也即是每条消息只会被同一个消费组的某一个消费者消费，确保不会被重复消费；一个分区可被不同消费组订阅，这里有种特殊情况，加入每个消费组只有一个消费者，这样分区就会广播到所有消费者上，实现广播模式消费。什么情况下会出发Rebalance从图中可看出，Kafka 重平衡是外部
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
摘要在这一篇文章中，我将向你介绍消费者的一些参数。这些参数影响了每次poll()请求的数据量，以及等待时间。在这之后，我将向你介绍Kafka用来保证消费者扩展性以及可用性的设计——消费者组。在消费者组的介绍中，我将重点放在了Rebalance的过程上，因为这是一个很重要又经常发生，还会导致消费者组不可用的操作。 1 消费者参数配置对于一个消费者来说，他要做的事情只有一件，那就是使用poll()来拉
一、消费者和消费者群组在 Kafka 中，消费者通常是消费者群组的一部分，多个消费者群组共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作，比如把数据写到数据库或 HDFS ，或者进行耗时的计算，在这些情况下，单个消费者无法跟上数据生成的速度。此时可以增加更多的消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息，这就是
温馨提示：整个 Kafka 专栏基于 kafka-2.2.1 版本。1、KafkaConsumer 概述根据 KafkaConsumer 类上的注释上来看 KafkaConsumer 具有如下特征：在 Kafka 中 KafkaConsumer 是线程不安全的。2.2.1 版本的KafkaConsumer 兼容 kafka 0.10.0 和 0.11.0 等低版本。消息偏移量与消费偏移量(消息消费
系列目录kafka原理和实践（一）原理：10分钟入门kafka原理和实践（二）spring-kafka简单实践kafka原理和实践（三）spring-kafka生产者源码kafka原理和实践（四）spring-kafka消费者源码kafka原理和实践（五）spring-kafka配置详解kafka原理和实践（六）总结升华 ==============正文分割线========
Kafka 是我们最常用的消息队列，它那几万、甚至几十万的处理速度让我们为之欣喜若狂。但是随着使用场景的增加，我们遇到的问题也越来越多，其中一个经常遇到的问题就是：rebalance（重平衡）问题。但是要想了解 rebalance，那就得先了解消费组（consumer group）。消费组消费组指的是多个消费者（consumer）组成起来的一个组，它们共同消费 topic 的所有消息。 Kafka
消费者组是 Kafka 分布式消息处理的一个重要特征，用于管理消费者并促进扩展应用程序的能力。它们将任何一个主题的消费者组合在一起，并且主题内的分区被分配给这些消费者。当组的参与者发生变化时，消费者组rebalance可能由许多因素触发，这会导致在消费者之间重新分配分区。在rebalance期间，消息处理暂停，影响吞吐量。在本文中，将介绍消费者组的角色、消费者组rebalance以及导致rebal
Kafka核心总结5.1Kafka消费端的Rebalance我们知道，一个topic能被若干个消费者进行消费，若干个消费者组成一个Consumer Group消费组，一条消息只能被消费组中的一个消费者消费，但是可以被不同消费组中的不同消费者消费。
Rebalance是一个消费组的所有消费者就如何消费订阅topic的所有分区达成共识的过程，在Rebalance过程中，所有的Consumer实例都会停
Kafka知识盘点【壹】_生产者Kafka知识盘点【贰】_broker 1.消费者组生产环境上，kafka都是配置消费者组来进行topic消息的消费。对于一个消费者组，会有多个消费者实例，同一个topic的消息只会发送到一个消费者组的其中一个消费者实例上消费，但是同一个topic可以被多个消费者组订阅。kafka的消息消费是基于拉模式的，即消费者不断调用poll()方法，获取订阅topi
一.消费端丢失消息我们知道消息在被追加到Partition的时候会被分配一个offset。offset表示当前消费的Partition的所在位置，Kafka通过offset可以保证消息在分区内的顺序性。当消费者拉取到分区的某个消息之后，消费者会自动提交offset。但是会出现一个问题：当消费者刚拿到这个消息准备的时候，突然挂掉了，消息实际上没有被消费，但是offset已经被自动提交了。解决方法：关
#kafka为什么有高吞吐量1 由于接收数据时可以设置request.required.acks参数，一般设定为1或者0，即生产者发送消息0代表不关心kafka是否接收成功，也就是关闭ack；1代表kafka端leader角色的patation（多个patation，并且每个会有多个副本）接收到数据则返回成功不管副本patation的状态。2 由于消费者的消费情况不归kafka消息管理引擎维护，而
消费者poll消息得过程（poll的意思是从broker拿消息，并不代表拿到就消费成功了）消费者建立了与broker之间的⻓连接，开始poll消息。默认一次poll 500条消息props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500 );可以根据消费速度的快慢来设置，因为如果两次poll的时间如果超出了30s的时间间隔，kafka会认为其消费能力
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
kafka篇二11、讲一讲 kafka 的 ack 的三种机制12、消费者如何不自动提交偏移量，由应用提交？13、消费者故障，出现活锁问题如何解决？14、如何控制消费的位置15、kafka 分布式（不是单机）的情况下，如何保证消息的顺序消费?16、kafka 的高可用机制是什么？17、kafka 如何减少数据丢失18、kafka 如何不消费重复数据？比如扣款，我们不能重复的扣。 11、讲一讲 k
1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端； 2）Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端； 3）Consumer Group （CG）：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
Kafka有一些重要概念，有一些刚开始学的同学会混淆，还有一部分使用Kafka很久的同学也有可能会忘了。那今天分享一波Kafka的重点概念，让大家对 Kafka有个整体的认识和感知或者重温一下，后面还会详细的解析每一个概念的作用以及更深入的原理。Producer：消息生产者，向 Kafka Broker 发消息的客户端。Consumer：消息消费者，从 Kafka Broker 取消息的客户端。C
概念入门消费者、消费组消费者： 消费者从订阅的主题topic消费消息，消费消息的偏移量保存在Kafka的名字是__consumer_offsets 的主题中。消费者还可以将⾃⼰的偏移量存储到Zookeeper，需要设置offset.storage=zookeeper。推荐使⽤Kafka存储消费者的偏移量。因为Zookeeper不适合⾼并发。消费组： 多个从同一个主题topic消费消息的消费者，可以
