最近，有些读者去头条二面，被面试官问了一个关于Kafka的问题：多个Kafka消费者如何同时消费相同Topic下的相同Partition的数据？ 看似一个简单的问题，竟然把这位读者问懵了！今天，我们就一起来说说这个面试题，好了，开始今天的主题。 题目分析首先，要明确面试官的问题：多个Kafka消费者如何同时消费相同Topic下的相同Partition的数据？ 这个问题问的已经很明显了，我们只要回
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2023-11-14 09:09:27
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目录：1.怎么解决消息队列重复消费2.MQ为什么能单机抗很高的并发量3.Netty里序列化的方式4.如果说想提高性能 用什么序列化方案？5.Netty线程池：nioeventloopgroup 串行无锁化 thread和selector的封装6.线程池的设置参数7.线程数量怎么定的：n+1 和 2*n+18.有没有测过不同线程数量对于性能的影响9.你的web项目有几个表 分别是什么。
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2024-03-27 10:34:39
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目录什么是消费者组消费者与消费者组的关系消费组内的消费者个数变化时所对应的分区分配的演变单播与多播分区数量和消费者数量的关系单个消费者组多个消费者组 什么是消费者组消费者组是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。既然是一个组，那么组内必然可以有多个消费者或消费者实例，它们共享一个公共的ID，即group ID。消费者与消费者组的关系消费者负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并
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2023-12-20 09:36:54
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不知道能不能说清楚kafka里面的概念，尝试一下去说明吧。kafka是一个分布式的，分区的消息中间件，它依赖zookeeper，因此它具有天然的集群性，单台机器也是集群，多台也是集群，扩展性好，扩容性好。kafka下有几个概念：1 broker：这个概念即为集群中的节点，启动多个kafa服务，那么就是多个broker。2 topic：消息分类，每个消息都必须有一个topic。3
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2024-02-10 02:28:05
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1个partition只能被同组的一个consumer消费，同组的consumer则起到均衡效果 消费者多于partition topic： test 只有一个partition 创建一个topic——test，bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1
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2024-02-14 20:06:45
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前言 本文会设计到代码，本文最后会写如何消费数据。用到的kafka的版本为1.1.0.那么在写代码之前先来认识一些关于消费者的一些概念的东西偏移量offset首先在老版本中，kafka把偏移量写入到的是zookeeper 中，但是zookeeper并不是一个负责高并发读写的这么一个工具，所以从设计上存在缺陷，于是，后来kafka在新版本中，默认就设置了一个consumer_offse
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2023-08-22 17:24:25
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目录架构图名词解析工作流程文件内部存储数据和索引寻址架构图 名词解析Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端；Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 拉取消息的客户端；Consumer Group （CG
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2023-11-23 23:31:57
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1，kafka基本组成： broker:一个kafka节点就是一个broker，多个broker组成集群，用于存储消息和处理消息。 topic：一个broker下有多个topic主题，每个消息都需要指定一个topic，用于消息归类。 producer：消息生产者，用于给br
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2023-11-23 13:20:28
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Producer :消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端;Consumer :消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端;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，即消费者组是逻辑上的一个
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2023-12-15 21:21:02
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因数涉及到数据的原子性，必须
多个分组
消费同
一消费主题，写入数据库后， 可以自行回回滚数据，重新
消费，不影响其它数据
消费的目的，实现分批次拉取数据等，也是走了很多坑第
一， 是环境兼容性问题，高版本可能更容易实现多分组
消费同
一主题
topic 依赖环境 springboot15.0+spring-
kafka-1.1.1.RELEASE<parent>
<
groupId
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2023-07-10 16:06:56
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一、Kafka简介 Kafka是一个快速的、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式发布订阅系统，与传统的消息中间件(ActiveMQ、RabbitMQ)相比，Kafka具有高吞吐量、内置分区、支持消息副本和高容错的特点，非常适合大规模消息处理应用程序。 其系统架构如下所示 Kafka的应用场景很多，以下是几个比较常见的场景： 消息系统 Messaging
Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。 既然是一个组，那么组内必然可以有多个消费者或消费者实例（Consumer Instance），它们共享一个公共的 ID，这个 ID 被称为 Group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题（Subscribed Topics）的所有分区（Partition）。每个分区只能由同一个消
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2024-03-18 18:23:45
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kafka多个消费者,怎么收到所有的消息. 消费者组是Kafka实现单播和广播两种消息模型的手段。同一个topic，每个消费者组都可以拿到相同的全部数据。 组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。当然，每个分区只能由同一个消费组内的一个consumer来消费。一个topic
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2023-07-23 18:51:07
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1.kafka基本概念topic：一个topic可以认为是一类消息。生产者发消息之前都需要设置topic。producers：将消息写入到kakfa服务端的称之为生产者。producers将消息发布到指定的Topic中，同producer也能决定将此消息归属于哪个partition。Broker：一个独立的Kafka服务器被称为broker，所有的broker组成一个kafka集群。custome
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2024-02-10 02:48:26
625阅读
# 使用 Python 实现 Kafka 多个消费者消费一个 Topic
Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛应用于实时数据传输。在处理数据时，一个 Topic 可以被多个消费者共同消费，从而提高处理能力。在本文中，我们将学习如何用 Python 实现这一功能。
## 处理流程概述
在实现多个消费者消费同一 Topic 的流程中，主要步骤如下：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 03:35:10
95阅读
1. 基础架构Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端；Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端；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，即消费者组是
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2024-02-28 15:39:15
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目录1、架构图2、再均衡3、编码4、相关问题1、架构图一个topic的多个partition（每个partition有多个副本）topic：Kafka对消息进行归类，发送到集群的每一条消息都要指定一个topicpartition：物理上的概念，每个topic包含一个或多个partition，一个partition对应一个文件夹，这个文件夹下存储partition的数据和索引文件，每个p
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2024-06-17 11:01:58
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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，
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2024-02-21 23:32:57
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正文不同类型的消息发到同一个Topic中，设置多个消费者组，为每个消费者组打一个标记。每一种消费者组只能消费对应的消息类型。这样做的好处是避免设置多个Topic，简化代码开发的同时性能损耗小。问题出现在消费端，由于多个消费者组对象随着项目初始化而初始化，导致了你的断点不一定能准确打在对应的消费者上，出现的问题就是进不去断点。2. 解决思路你在生产者端发送一条消息进入到kafka消息队列，重点来了，
消费者和消费者组消费者负责定义kafka中的topic，并且从订阅的消息中拉取消息。消费者组是指把多个消费者逻辑上分配到一个组里，以组为单位进行消费数据。上图的含义指的是某个topic有4个分区，每个分区分布在不同的server上，有两个消费者组，ConsumerGroup A 和ConsumerGroup B, ConsumerGroup A 有两个消费者C1和C2,ConsumerGroup
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2023-10-26 22:07:53
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