Spring-Kafka如何实现批量消费消息并且不丢失数据先给答案:// 批量消费配置: 1批量, 2手动提交
factory.setBatchListener(true);
factory.getContainerProperties().setAckMode(AbstractMessageListenerContainer.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE);
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2024-06-12 14:06:57
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生产者:Producer。向主题发布新消息的应用程序。 消费者:Consumer。从主题订阅新消息的应用程序。 消费者位移:Consumer Offset。表征消费者消费进度,每个消费者都有自己的消费者位移。 消费者组:Consumer Group。多个消费者实例共同组成的一个组,同时消费多个分区以实现高吞吐。 消息:Record。Kafka是消息引擎嘛,这里的消息就是指Kafka处理的主要对象。
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2024-03-26 05:24:08
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配置/** * @ClassName KafkaConsumerConfig * @Description 这里描述 * @Author admin * @Date 2021/2/25 15:02 */@Configurationpublic class KafkaConsumerConfig { @Va
原创
2021-06-02 19:27:42
2503阅读
在实现Spring Boot中使用Kafka进行批量消费之前,我们首先需要了解Kafka是什么,以及Spring Boot如何集成Kafka。Kafka是一个分布式的流处理平台,可以用于发布和订阅消息。Spring Boot是一个用于构建企业级应用程序的框架。
整个实现的流程可以分为以下几个步骤:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Spring Boot项
原创
2024-05-23 10:20:25
567阅读
前言 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。一、新建一个maven工程,添加kafka依赖<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artif
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2024-07-25 13:33:31
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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
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1.1.2 消息队列的两种模式1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除)消息生产者生产消息发送到Queue中,然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后,queue中不再有存储,所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者,但是对一个消息而言,只会有一个消费者可以消费。2)发布/订阅模式(一对多,消费者消费数据之后不会清除消息)消
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2024-04-26 17:50:51
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上一篇文章讲解了kafka如果生产不丢失数据。这篇文章我们从消息有序、防止重复消费的角度介绍下kafka的消费流程。 任何的消息队列都存在一个消费者的角色,kafka也是如此,但是相比较单独消费者而言,kafka提出了一个消费组的概念。 Consumer Group(消费者组):官网的定义就是消费者使用一个消费者组名来标记自己
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2024-02-13 16:03:35
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Kafka 概括:Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行
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2024-04-02 20:28:31
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本文使用的Kafka版本0.11先思考些问题:我想分析一下用户行为(pageviews),以便我能设计出更好的广告位我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势。这个很有意思,在经济学上有个长裙理论,就是说,如果长裙的销量高了,说明经济不景气了,因为姑娘们没钱买各种丝袜了。有些数据,我觉得存数据库浪费,直接存硬盘又怕到时候操作效率低。这个时候,我们就可以用到分布式消息系统了。虽然上面的描述
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2024-07-18 09:44:53
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限流是指对系统或应用的访问流量进行调整或限制的过程,以维护系统的可用性和稳定性。是为了保护系统在高负载或者异常情况下不被过多的请求压垮,在实际应用中,限流通常是通过控制一定时间内的请求数量或请求速率来实现的。它可以帮助我们解决一些常见问题,例如:防止恶意攻击:恶意发起大量的请求可能会占用服务器的大量资源
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2024-08-12 19:42:50
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概述Kafka是一个开源的分布式事件流平台(Event Streaming Platform),被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。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
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2024-03-26 10:01:13
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前言之前写过一篇《从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者》 ,有生产者自然也就有消费者。建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看。就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色。也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据。
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2024-03-22 10:33:24
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Kafka消费者以消费者组(Consumer Group)的形式消费一个topic,发布到topic中的每个记录将传递到每个订阅消费者者组中的一个消费者实例。Consumer Group 之间彼此独立,互不影响,它们能够订阅相同的一组主题而互不干涉。生产环境中消费者在消费消息的时候若不考虑消费者的相关特性可能会出现重复消费的问题。在讨论重复消费之前,首先来看一下kafka中跟消费者有关的几个重要配
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2023-11-06 17:00:14
391阅读
@目录文章目的和缘由所谓单消息体非批量消费各种类说明和具体实现方式推荐最简单的consumer分析和目的实现和说明变体和说明简化变化文章目的和缘由在实际工作中,笔者使用了kafka,业务场景并不算太复杂,结合网络上一些帖子(绝大部分是互相重复的),简单快速的实现了。然而,在后续的观察中,发现里面有一些不大不小的坑,于是又白嫖了一堆帖子(依旧是各种相互重复)进行了修复,经过一段较长时间的观察和测试,
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2024-06-17 14:26:16
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话说,有这样一个场景,就是客户送不断发送消息,需要服务端异步处理。 一个一个的处理未免有些浪费资源,更好的方法是批量处理。 &n
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2024-03-26 10:16:09
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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
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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
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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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大数据篇:Kafkakafka.apache.orgKafka 是什么?Kafka是一种高吞吐量的分布式发布、订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。如果没有Kafka大数据领域的每秒数百万以上的消息,消息的持久化无法处理;传统领域
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2024-04-22 13:08:12
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