目录1 Security2 SASL+ACL实现用户及权限认证2.1 下载2.2 Kafka服务配置2.3 修改Kafka 服务启动脚本2.4 配置server.properties2.5 启动Zookeeper2.6 启动Kafka 集群2.7 ACL2.7.1 admin2.7.2 生产者2.7.3 消费者2.7.4 sharga用户2.7.5 shargb用户2.7.6 说明2.8 生产者
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2024-03-19 02:28:39
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Kafka 有三个很重要的配置参数，acks与min.insync.replicas.以及replication factor 其中acks是 producer 的配置参数，min.insync.replicas是 Broker 端的配置参数，这三个参数对于生产者不丢失数据起到了很大的作用.一、分区副本1、Kafka 的 topic 是可以分区的，并且可以为分区配置多个副本，改配置可以通过repl
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2024-06-11 21:47:28
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metadata.broker.list 默认值：无，必填
格式为host1:port1,host2:port2，这是一个broker列表，用于获得元数据(topics，partitions和replicas)，建立起来的socket连接用于发送实际数据，这个列表可以是broker的一个子集，或者一个VIP，指向broker的一个子集。
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2024-04-01 00:07:09
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谁无暴风劲雨时，守得云开见月明什么是kafkakafka是由java编写的高可用，高性能，高吞吐量的消息队列。 由以下组成：zookeeper: 协调选举消费者组: 数据消费生成者: 数据生成broker: kafka节点分区: 负载均衡器offset: 偏移量leader: 消息分发节点follower: 数据跟随节点副本集: 从节点kafka的ack机制kafka的ack是针对生产者而言 ac
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2023-11-06 23:49:12
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1. 生产者如何保证数据不丢失ACK机制：当生产者将数据生产到Broker后，Broker给予一个ack确认响应。ack=0：生产者只管发送数据, 不关心不接收Broker给予的响应。ack=1：生产者将数据发送到Broker端, 需要等待Broker端对应的Topic上对应分片上的主副本接收到消息后, 才认为发送成功了。ack=-1|ALL：生产者将数据发送到Broker端, 需要等待Broke
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2024-04-07 15:13:58
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目录1、ACK = -1 2、ACK = 03、ACK = 1 重点0.10版本之后为什么要移除延迟条数选举机制1、ACK = -1 这种情况是不会丢失数据的，因为Broker包含Topic,Topic又包含Partition，而Partition里边还有副本，这里就会有Leader和Follower的概念，此时
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2024-03-28 08:48:16
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kafka生产数据的分组策略 生产者决定数据产生到集群的哪个partition中轮巡方式；自定义分组策略；指定具体分区；kafka的ack机制 0：生产者不会等待broker的ack，这个延迟最低但是存储的保证最弱，当server挂掉的时候就会丢数据； 1：等待服务端的ack值，leader副本确认接收到消息后发送ack，但是如果leader挂掉后它 不保证是否对follower复制完成，新lea
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2024-05-16 11:05:32
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讨论一下kafka参数的配置1、acks 参数配置acks这个参数有三个值：0，1，-1，但是不用的参数对应的含义不同，那如果我们想要保证数据不丢失，acks 值应该设置为哪个参数呢？0：代表生产者只要把消息发送出去以后就认为消息发送成功了，这种方式有可能会导致数据丢失，因为有可能消息发送到服务端以后服务端存储失败了。1：代表生产者把消息发送到服务端，服务端的 leader replica 副本写
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2024-03-27 10:13:29
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1. 发送消息流程1.1 整体架构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 创建消息，然后通过可能的拦截器、序列化器和分区器的作用之后缓存到消息累加器（RecordAccumulator，也称为消息收集器）中。Sender 线程负责从 RecordAccumulator 中获取消息并将其发送到 Kafka
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2024-05-17 08:28:06
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在谈及到Kafka的ACK之前我们要向讲一下Kafka的复制机制，为了保证Kafka的高性能，设计了分区，一个topic的分区是的数据可以分散，然后可以让更多的消费者来进行消费；避免单一分区，只能由一个消费者消费，造成串行处理，多分区本质还是实现了并行消费的机制；其实但凡是分片，很大程度上都是为了实
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2019-05-26 22:32:00
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## Kafka的消息确认机制（Ack）及其在Java中的实现
Kafka是一种高吞吐量的分布式消息系统，广泛应用于大数据处理和实时流处理等场景。在Kafka中，消息的确认机制（Ack）是一项重要的功能，用于保证消息的可靠传输。本文将介绍Kafka的消息确认机制及其在Java中的实现。
### Kafka的消息确认机制
Kafka的消息确认机制可以分为三个级别：无确认，生产者确认和全部确认。
原创
2023-11-30 16:29:06
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1.ack机制request.required.acks参数表示的是生产者生产消息时，写入到副本的严格程度，决定了生产者如何在性能和可靠性之间做取舍。acks参数有三个值 ：acks为1时（默认），表示数据发送到Kafka后，经过leader成功接收消息的的确认，才算发送成功，如果leader宕机了，就会丢失数据。acks为0时， 表示生产者将数据发送出去就不管了，不等待任何返回。这种情况下数据传
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2024-01-03 10:09:13
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这里写自定义目录标题简述kafka的ack机制RabbitMQ消息队列：ACK机制 简述kafka的ack机制Kafka的ack机制，指的是producer的消息发送确认机制，这直接影响到Kafka集群的吞吐量和消息可靠性。而吞吐量和可靠性就像硬币的两面，两者不可兼得，只能平衡。 ack有3个可选值，分别是1，0，-1。注意:ack的默认值就是1。这个默认值其实就是吞吐量与可靠性的一个折中方案。
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2024-03-18 10:52:29
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在现代分布式系统中，Apache Kafka 已成为一种重要的消息队列解决方案，尤其在处理大规模数据流时。当我们谈到生产者向 Kafka 发送消息时，"ack（确认机制）"的设置显得尤为重要。恰当的 ack 设置能够确保数据的可靠性和一致性。
为了更清楚地理解这个问题，我们将分几个部分来探讨。
流程图：展示了 Kafka 消息发送与确认的基本流程。
```mermaid
flowchart
kafka的一些问题总结笔记1.kafka在高并发的情况下，如何避免消息丢失和消息重复？kafka动态维护了一个同步状态的副本的集合（a set of In-Sync Replicas），简称ISR。在这个集合中的节点都是和leader保持高度一致的，任何一条消息只有被这个集合中的每个节点读取并追加到日志中，才会向外部通知说“这个消息已经被提交”。只有当消息被所有的副本加入到日志中时，才算是“co
前言在我前面写的一篇文章中（线上cpu过高的排查思路），提到了网关项目由于抗不住大量数据导致疯狂GC的问题。 在解决这个问题之后，我在项目调用下游系统逻辑后加了一段逻辑————往自己搭建的kafka发送数据。问题刚开始启动的时候，通过日志发现数据能发送kafka，过了一段时间后，日志没有再打印了。 而且每次重新启动都是这个现象。 原以为是外部没有再发送监控数据，所以kafka也不会收到。但是奇怪的
5 Kafka API5.1 Producer API5.1.1 消息发送流程Kafka的Producer发送消息采用异步发送。ack只保证数据丢不丢和重复不重复的问题，并不会考虑同步还是异步发送。producer发送一批消息，发送给leader后，不用等接收到ack；就可以发下一批消息。而同步发送是：producer发送一批消息，发送给leader后，需要ISR内的所有follower接收到，并
KafkaKafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Link
kafka的API操作1、创建maven工程并添加jar包 创建maven工程并添加以下依赖jar包的坐标到pom.xml<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka-clients -->
<dependency>
<groupId>
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2024-04-06 21:10:28
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Kafka Producer APIs 新版的Producer API提供了以下功能： 可以将多个消息缓存到本地队列里，然后异步的批量发送到broker，可以通过参数producer.type=async做到。缓存的大小可以通过一些参数指定：queue.time和batch.size。一个后台线程（(kafka.producer.async.ProducerSendThread）从队列中取出数据并
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2024-06-05 01:04:46
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