大数据组件使用 总文章kafka 生产/消费API、offset管理/原理、kafka命令kafka 命令、APIKafka 安装、原理、使用mapreduce 实时消费 kafka 数据 创建topic
kafka-topics --create --zookeeper node1:2181 --replication-factor 3 --partitions
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2024-07-30 16:16:55
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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
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2024-03-15 14:28:16
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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
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2024-03-29 07:05:20
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文章目录一. 基础知识1. 概念概览2. topic与message二. consumer消费者1. kafka的消费模型2. kafka的数据分配策略2.1. RoundRobin轮询2.2. Range根据范围消费3. offset的维护3.1. 精准消费和灵活消费3.2. offset保存到哪里三. kafka生产者1. 生产者原理1.1. 主线程1.2. Sender线程2. produ
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2024-03-19 12:19:11
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1.怎么解决kafka数据丢失的问题？kafka有两种发送数据的模式，异步和同步，默认选择的是同步发送消息。同步：在同步模式如果ack消息确认机制为1只保证主节点写入成功，在进行主从复制如果主节点宕机，从节点将没有数据，数据就会丢失。所以设置ack消息确认机制为-1，消息写入主节点和从节点才算成功。异步：在异步模式当缓冲区满了，如果ack=0就会清空缓冲池消息。所以在kafka配置文件设置成不限制
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2023-08-02 22:31:33
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文章目录1. 消费模型2. 高级API3. 低级API4. 消费者组 1. 消费模型消息由生产者发布到Kafka集群后，会被消费者消费。消息的消费模型有两种：推送模型（Push）和拉取模型（Pull）。推送模型（Push）消息代理记录消费者的消费状态，消息代理在将消息推送到消费者后，标记这条消息为已消费，但这种方式无法很好地保证消息被处理。比如，消息代理把消息发送出去后，当消费进程挂掉或者由于网
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2024-03-02 11:08:20
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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
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2024-06-13 06:12:20
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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
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2024-03-22 09:21:46
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简介参考官方文档：link 消费者确认机制是基于数据安全的考虑。当rabbitmq将消息发送给消费者进行消费时，消费者可能会消费消息失败的情况，用户可以设置消费失败的消息给其他消费者消费或者直接丢弃。消费者确认模式自动确认模式积极的一面是能够拥有更高的吞吐量，但是却存在数据安全的问题。开启自动确认后，队列中的数据在给消费者后就认为是成功的处理了数据，因此会立马将队列里面的数据进行删除。当消费者在消
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2024-03-18 08:50:15
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消息队列如何保证消息能百分百成功被消费 目前常用的消息队列有很多种,如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka...下面以RabbitMQ为例来讲如何保证消息队列中的信息能百分百被消费掉. 其中消费队列的工作流程如下: .我们可以再增加一个机制,增加一个确认机制： 流程解释:1）订单服务生产者再投递消息之前，先把消息持久化到Redis或DB中，建议redis，高性能。消息的状
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2024-03-26 12:49:57
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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”
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2024-03-20 11:39:14
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Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。 今天我会从几个重要的环节去介绍Kaf
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2024-08-07 07:33:25
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以下代码基于SpringKafka 2.3.13.RELEASE + Boot 2.2.9.RELEASE 实现Producer 消息的可靠性实现方案：ack模式调整 + 重试机制 + 规避重试机制下带来的问题spring.kafka:
producer:
#这个参数可以是任意字符串，它是broker用来识别消息是来自哪个客户端的。在broker进行打印日志、衡量指标或者配额限制时会
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2024-03-18 14:01:08
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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
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2024-06-06 04:43:59
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使用消息队列,必须要考虑的问题就是生产者消息发送失败和消费者消息处理失败,这两种情况怎么处理.生产者发送消息,成功,则确认消息发送成功;失败,则返回消息发送失败信息,再做处理.消费者处理消息,成功,则消息队列自动删除消息;失败,则消息重新返回队列,等待处理.对于消费者处理失败的情况,如果仅仅只是让消息重新返回队列,等待处理,那么久有可能会出现很多消息一直无法处理的情况;因此,是否让消息返回队列,还
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
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2024-03-26 13:09:01
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在说到消息中间件的时候，我们通常都会谈到一个特性：消息的顺序消费问题。这个问题看起来很简单：Producer发送消息1, 2, 3。。。 Consumer按1, 2, 3。。。顺序消费。但实际情况却是：无论RocketMQ，还是Kafka，缺省都不保证消息的严格有序消费！这个特性看起来很简单，但为什么缺省他们都不保证呢？ “严格的顺序消费”有多么困难下面就从3个方面来分析一下，对于一个消
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2024-07-30 14:32:17
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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
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2023-10-30 22:38:53
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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
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2024-10-27 11:28:34
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# Java Kafka 消息确认机制详解
在现代化微服务架构中，消息队列作为一种流行的通信方式，扮演着重要角色。Apache Kafka 是一个高吞吐量的消息队列，它为发布-订阅模式提供了强大支持。Kafka 中的消息确认机制至关重要，它有助于确保消息的可靠传输。本文将为刚入行的小白开发者详细介绍 Java Kafka 消息确认的实现过程。
## 一、消息确认流程
在使用 Kafka 的过
