springboot使用的是2.0.0版本，spring-kafka使用的是2.1.4版本，配置的时候遇到了一些问题，在此总结一下： 1. session-timeout连接超时时间，之前 配置的是3000(ms)，一直报异常，堆栈信息提示 连接超时时间不能大于“某时间”，这里一直没弄懂“某时间”是指哪个时间，后改为6000(ms)（若有大佬知道的，欢迎骚扰!!!）。ps：忘记“ ”里的时间是什么
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2023-10-19 11:14:50
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前提 假设你了解过 SpringBoot 和 Kafka。 SpringBoot 系列文章1、SpringBoot如果对 SpringBoot 不了解的话，建议去看看 DD 大佬 的系列博客。2、KafkaKafka 的话可以看看我前两天写的博客 ： Kafka 安装及快速入门 学习的话自己开台虚拟机自己手动搭建环境吧，有条件的买服务器。注意：一定要亲自自己安装实践，接下来我们将这两个进行整合。创
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2024-08-06 21:09:30
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# Spring Boot Kafka 定时消费的实现
随着微服务架构和事件驱动架构的兴起，消息队列（如Kafka）在现代应用程序中的使用越来越普遍。在某些场景下，应用程序可能需要定时消费消息。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spring Boot和Kafka实现定时消费。
## 背景知识
在介绍具体实现之前，我们先了解一下Kafka和Spring Boot的基本概念。
**Apache
原创
2024-09-13 06:41:54
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# Spring Boot Kafka定时消费
## 简介
Apache Kafka是一个分布式流处理平台，它具有高吞吐量、可扩展性以及持久性的特点。Spring Boot是一种简化了Kafka的使用的开发框架。本文将介绍如何使用Spring Boot定时消费Kafka消息。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了以下软件：
- Java Development Kit (JDK)
原创
2024-01-15 09:06:05
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Spring Boot 中实现 Kafka 的批量消费。Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息系统，而 Spring Boot 则是一个用于简化新 Spring 应用程序开发的框架。他们的结合可以帮助我们高效地处理大量的数据。接下来，将通过一系列明确的步骤和详尽的配置信息来讲解如何实现 Kafka 的批量消费。
## 环境准备
开始之前，我们需要准备好以下软
# Spring Boot Kafka 批量消费指南
在现代微服务架构中，消息队列扮演着至关重要的角色。Kafka 是一个流行的分布式流媒体平台，广泛应用于数据流处理和实时分析。在 Spring Boot 中集成 Kafka，我们可以轻松实现消息的发送和消费。本文将重点介绍如何使用 Spring Boot 和 Kafka 实现批量消费消息，并提供示例代码来帮助读者更好地理解这一过程。
## 什
spring boot整合Kafka批量消费、并发消费
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2021-09-22 17:17:52
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# Java Spring Boot Kafka 定时消费消息
在现代微服务架构中，消息中间件（如Kafka）用于解耦服务，增强系统的可靠性和可扩展性。本文将介绍如何在Java Spring Boot项目中实现定时消费Kafka消息，并提供代码示例以及相应的流程图和甘特图，帮助开发者更好地理解这一过程。
## 1. 基础概念
Kafka是一个分布式流处理平台，可以高效地处理大量数据并保障数据
在这篇博文中，我们要探讨“Spring Boot Kafka批量消费卡顿”的问题。这是一个比较复杂的问题，大多数开发者在使用Kafka时都会遇到。接下来，我们将通过具体的案例分解这个问题。
### 问题背景
在一个大型电商平台上，每天都会有大量的订单请求，这些请求通过Kafka进行异步处理。为了提高消费性能，我们选择了Kafka的批量消费模式，期望能够在有限的时间内处理尽可能多的消息。然而，在
kakfa是我们在项目开发中经常使用的消息中间件。由于它的写性能非常高，因此，经常会碰到读取Kafka消息队列时拥堵的情况。遇到这种情况时，有时我们不能直接清理整个topic，因为还有别的服务正在使用该topic。因此只能额外启动一个相同名称的consumer-group来加快消息消费（如果该topic只有一个分区，再启动一个新的消费者，没有作用）。官方文档在https://docs.spring
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2024-03-06 16:32:24
230阅读
问题分析导致kafka的重复消费问题原因在于，已经消费了数据，但是offset没来得及提交（比如Kafka没有或者不知道该数据已经被消费）。 总结以下场景导致Kakfa重复消费：原因1：强行kill线程，导致消费后的数据，offset没有提交（消费系统宕机、重启等）。原因2：设置offset为自动提交，关闭kafka时，如果在close之前，调用 consumer.unsubscribe() 则有
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2023-11-09 13:49:31
367阅读
在上一篇文章中介绍了怎么在mac系统上搭建kafka，既然搭建成功了，肯定要集成到项目中使用啊，但是怎么集成呢，这里把我本人集成的代码以及怎么一步步集成的放上来，源码也会在本文的后面放出，下面来跟我一起看一下springboot怎么集成kafka的吧 基础环境 springboot version：springboot2.1.4.RELEASE kafka version ：2.2.0集成之前先放
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2024-01-03 22:35:43
434阅读
# Spring Boot Kafka 批量消费与单次提交
在微服务架构中，Kafka作为一个高性能的消息队列，广泛应用于数据的交换与管理。Spring Boot为Kafka提供了良好的支持，使得我们能够更方便地实现消息的发送与消费。本文将讨论如何在Spring Boot中实现Kafka的批量消费机制，并采用单次提交模式，以提高消息处理的效率。
## 1. 了解Kafka的消费模型
Kafk
问题描述：生产环境，程序监听kafka，消费数据后推送给外部接口。kafka中的数据，每个周期大概有170条消息，然后发现监听程序的日志会持续打印2个小时以上，有时时间更长。问题分析：因为数据量并不大，理论上应该很快就消费处理完毕，分析日志发现，有数据被重复消费，此时首先想到的原因就是 kafka中数据又被重新写入，但查看kafka后数据量还是170条 所以问题还是出在了消费端。消费端重复消费的原
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2023-09-27 04:58:52
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目录单线程消费pomconsumerConfigconsumer批量消费javaConfig消费者 BatchConsumer选择自动提交还是手动提交方式和业务场景相关，可以查看前面的博客，根据原理进行选择。单线程消费pom<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
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2024-03-18 10:05:55
392阅读
前言kafka消息队列在项目开发中经常被使用，尤其是在大数据领域经常见到它的身影。spring集成了kafka方便我们使用，只要引入spring-kafka即可。问题描述有一天我们后台版本发布，虽然改动很大，但是大家还是自信满满，因为经过了好几轮测试验证都没有问题，但是很不幸，结果还是出现问题了，上线后发现kafka消费线程只拉取了一次就莫名其妙停止，重启后会重新拉，但是也就一次就停止(理论上消费
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2024-02-29 10:19:15
62阅读
# Spring Boot Kafka消费实现指南
## 简介
本文将向刚入行的开发者介绍如何使用Spring Boot实现Kafka消息的消费。Kafka是一个高性能、可扩展的分布式消息队列系统，而Spring Boot是一个快速构建应用程序的框架。通过结合使用这两个工具，我们可以轻松地实现消息的消费功能。
## 整体流程
在开始编写代码之前，我们首先需要了解整个流程。下表展示了Kafka消
原创
2023-12-02 04:46:20
471阅读
# Spring Boot 消费 Kafka
## 介绍
Kafka是一个高性能的分布式消息队列系统，被广泛应用于大数据领域。Spring Boot提供了与Kafka集成的简化方式，使得使用Kafka变得更加简单。本文将介绍如何在Spring Boot中消费Kafka消息，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下几个条件已经满足：
1. 安装Kafka并启动K
原创
2024-01-15 10:20:26
263阅读
由于 Kafka 的写性能非常高，因此项目经常会碰到 Kafka 消息队列拥堵的情况。遇到这种情况，我们可以通过并发消费、批量消费的方法进行解决。SpringBoot - Kafka的集成与使用详解8（消费者3：并发、批量消费）1，批量消费（1）首先我们在项目 application.properties 文件中添加如下配置
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2023-06-19 15:50:03
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每一个成功人士的背后，必定曾经做出过勇敢而又孤独的决定。放弃不难，但坚持很酷~由于消费者模块的知识涉及太多，所以决定先按模块来整理知识，最后再进行知识模块汇总。今天学习一下消费者如何指定位移消费。一、auto.offset.reset值详解在 Kafka 中，每当消费者组内的消费者查找不到所记录的消费位移或发生位移越界时，就会根据消费者客户端参数 auto.offset.reset 的配置来决定从
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2024-02-23 21:27:08
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