当我们使用kafka的时候存在这样一个场景：
有一个消费组正在正常消费中并且消息偏移量策略为lastoffset（最新偏移量），这个时候在kafka服务器中为当前主题下新增了一个分区，各个生产者纷纷将消息投递到了这个新增分区中。当然我们知道针对于这种场景消费者方可以触发重平衡回调方法，不过需要注意的一点是这个过程并非即时触发，它中间是会有一
Kafka-offset查看与变更一、环境介绍主机名IPMysql角色kerberbosdcdl-test-namenode110.2.98.128Kafka Broker Default Group非kdc认证dcdl
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2023-08-21 20:04:13
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在Kafka0.9版本之前消费者保存的偏移量默认是在zookeeper中/consumers/GROUP.ID/offsets/TOPIC.NAME/PARTITION.ID。也可以保存到mysql等其他工具中。0.9之后消费者不在保存偏移量到zookeeper中，而是kafka本身管理消费者的偏移量，kafka将偏移量保存在一个内部主题中“__consumer_offsets”，该主题默认有50
Kafka消费者组以及组的相关概念，subscirbe和assign的区别
消费者组与消费者偏移量消费者组具有相同组ID的消费者就属于同一个消费者组，它有如下特点：一个组可以有多个消费者主题中的消息只能被同一个组中的一个消费者消费一个主题可以被多个消费者组消费消费者组的概念主要是为了实现点对点队列模式和发布订阅模式，它是如何实现的呢？队列模式：所有消费者
kafka 命令行 创建topic 查看topic详情 生产消费数据，查看偏移量，修改分区偏移量（多方法），修改分区数量、修改数据保留时间1.知识点1）Topic相关：创建Topic、删除Topic、查看Topic列表、查看Topic详细信息2）生产者相关：往某个Topic中生产数据3）消费者相关：从某个Topic中消费数据4）消费组（group）相关：查看消费者group、查看消费者消费情况（消
文章目录旧版本位移管理位移主题消息格式offset消息注册消息墓碑消息创建时机提交策略自动提交位移手动提交位移细粒度提交方式删除过期消息 旧版本位移管理优点自动或手动地将位移数据提交到 ZooKeeper 中保存，Consumer重启后，自动的从ZooKeeper中读取位移数据，从而在上次消费的地方继续消费。Kafka Broker不需要保存位移数据，减少了Broker端需要持有的状态空间，有利
kafka消费偏移量维护的方式有两种：kafka自身维护zookeeper维护1.kafka维护消费偏移1.1 查看kafka维护的消费组列表./bin/kafka-consumer-groups.sh --new-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --list$ ./bin/kafka-consumer-groups.sh --new-cons
在Kafka0.9版本之前消费者保存的偏移量是在zookeeper中/consumers/GROUP.ID/offsets/TOPIC.NAME/PARTITION.ID。新版消费者不在保存偏移量到zookeeper中，而是保存在Kafka的一个内部主题中“__consumer_offsets”，该主题默认有50个分区，每个分区3个副本，分区数量有参数offset.topic.num.partit
原创
2018-07-22 11:04:00
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再均衡监听器在提交偏移量文章中提到过，在退出和进行分区再均衡之前，消费者会做一些清理工作。你会在消费者失去对一个分区的所有权之前提交最后一个已处理记录的偏移量。 如果消费者准备了一个缓冲区用于处理偶发的事件，那么在失去分区所有权之前，需要处理在缓冲区累积下来的记录。你可能还需要关闭文件句柄、数据库连接等。在调用 subscribe() 方法时传进去一个 ConsumerRebalanceListe
3.5 消费者提交分区偏移量消费者提交偏移量是为了保存分区的消费进度。因为Kafka保证同一个分区只会分配给消费组中的唯一消费者，所以即使发生再平衡后，分区和消费者的所有权关系发生变化，新消费者也可以接着上一个消费者记录的偏移盘位置继续消费消息。但是消费者即使记录了分区的偏移量，仍然无法解决消息被重复消费的问题。例如，消费者l每隔10秒提交一次偏移量，在10秒时提交的偏移量是100，下一次提交的日
【从参数开始深入Kafka原理】系列旨在通过重要参数的介绍来深入了解Producer发消息的机制，本文作为本系列的第一节，先介绍Kafka参数的概览。 1. 参数分类Kafka的参数按照组件分可以分成Broker，Topic，Producer，Client，Connect，Stream和Admin client，本系列主要介绍Broker，Topic，Producer，Client四个部
1.Kafka consumer是否可以消费指定分区消息？ Kafka consumer消费消息时，向broker发出"fetch"请求去消费特定分区的消息，consumer指定消息在日志中的偏移量（offset），就可以消费从这个位置开始的消息，customer拥有了offset的控制权，可以向后回滚去重新消费之前的消息，这是很有意义的。 消费者每次消费数据的时候，消费者都会
在Kafka服务端中每个分区的每条消息都有唯一的offset，用来表示消息在分区中对应的位置。对于消费者客户端而言，也有一个offset，表示的是消费到分区中某个消息所在的位置。 消费者客户端每次调用poll时返回的是未被消费的消息，为了能够知道哪些消息被消费过，哪些消息未被消费，消费者客户端使用offset来记录上一次消费位置。为了做到这一点，需要将消费位移进行持久化而不是简单的保存在内存中，这
前面的文章已经介绍了在spark streaming集成kafka时，如何处理其偏移量的问题，由于spark streaming自带的checkpoint弊端非常明显，所以一些对数据一致性要求比较高的项目里面，不建议采用其自带的checkpoint来做故障恢复。
在spark streaming1.3之后的版本支持direct kafka stream，
写在前面：各位看到此博客的小伙伴，如有不对的地方请及时通过私信我或者评论此博客的方式指出，以免误人子弟。多谢！本篇记录一下消息的提交方式，默认的消费位移提交的方式是自动提交的，这个由消费者客户端参数enable.auto.commit控制，默认为true,默认的自动提交不是每消费一条消息就提交一次，而是定期的提交，这个定期的周期时间由客户端参数auto.commit.interval.ms配置，默
偏移量offset是消费者消费数据的一个非常重要的属性。默认情况下，消费者如果不指定消费主题数据的偏移量，那么消费者启动数或指定数据偏移量。
# Kafka消费者手动提交偏移量
Kafka是一种高性能、分布式的消息队列系统，被广泛应用于实时数据流处理和大数据处理场景。Kafka的消费者可以通过手动提交偏移量的方式来控制消费进度，确保消费者不会重复消费消息或者丢失消息。本文将介绍如何使用Java编写Kafka消费者，并手动提交偏移量。
## Kafka消费者简介
Kafka的消费者是用于从Kafka集群中读取消息的客户端。消费者可以
原创
2023-08-15 08:27:13
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KafkaConsumer(消费者)每次调用 poll()方法，它总是返回由生产者写入 Kafka但还没有被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。之前已经讨论过， 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)。我们把更新分区当前位置的操作
我们已经学习了如何在保证 Kafka 可靠性的前提下生产数据，现在来看看如何在同样的前 提下读取数据。 我们知道，只有那些被提交到 Kafka 的数据（也就是那些已经被写入所有同步副本的数据）对消费者是可用的，这意味着消费者得到的消息已经具备了一致性。消费者与偏移量消费者唯一要做的是跟踪哪些消息是已经读取过的，哪些是还没有读取过的。这是在读取 消息时不丢失消息的关键。在从分区读取数据时，消费者会获
再均衡的概念以及触发的情况都在上一篇文章中做了说明。再均衡的执行过程是造成重复消费、消息丢失的主要原因。另外消费者偏移量如何提交，如何保证再均衡后，消费者能够从上次执行到的偏移量开始消费，防止重复消费和丢失问题，都将在这篇文章中体现。接下来书写的基本思路：知道消费者提交偏移量到Kafka的几种方式、再均衡监听器、再均衡监听器配合消费者提交机制做到不丢失消息也不重复消费的解决方案。最后说一下独立消费
