文章目录Kafka工作流程文件存储机制索引机制如何通过offset找到对应的消息？ Kafka工作流程 Kafka 中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于多个 log 文件，该 log 文件中存储的就是producer生产的数据。Producer生产的数据会被
一.消费端丢失消息我们知道消息在被追加到Partition的时候会被分配一个offset。offset表示当前消费的Partition的所在位置，Kafka通过offset可以保证消息在分区内的顺序性。当消费者拉取到分区的某个消息之后，消费者会自动提交offset。但是会出现一个问题：当消费者刚拿到这个消息准备的时候，突然挂掉了，消息实际上没有被消费，但是offset已经被自动提交了。解决方法：关
一、kafka术语主题：Topic。主题是承载消息的逻辑容器，在实际使用中多用来区分具体的业务。分区：Partition。一个有序不变的消息序列。每个主题下可以有多个分区。消息位移：Offset。表示分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值。副本：Replica。Kafka 中同一条消息能够被拷贝到多个地方以提供数据冗余，这些地方就是所谓的副本。副本还分为领导者副本和追随者副本，各自有不
对于kafka 中 的分区而言，它的每条消息都有唯一的offset,用来表示在分区中对应的位置。对于消费者而言，它也有一个offset的概念，消费者使用offset来表示消费到分区中某个消息所在的位置。这里所介绍的是消费者的位移，即第二种情况。 在每次调用poll方法的时候，返回的是还没有消费过的消息集，要做到这一点，就需要记录上一次消费时候的消费位移，并且这个位移必须是做持久化的保存，而不是单
如何管理kafka消费偏移量： 一、 kafka消息的位置至关重要，维护其消息偏移量对于避免消息的重复消费与遗漏消费,确保消息的Exactly-once。 kafka的消息所在的位置Topic、Partitions、Offsets三个因素决定。 Kafka消费者消费的消息位置还与consumer的group.id有关。 二、consumerOffsets与earlieastLeaderOffset
1.概述2.Consumer 元数据Consumer本地也保存了关于管理Offset的元数据，它分为两部分，订阅信息和分区信息。consumer拉取消息之前，首先要确认分配到了哪些分区，这些数据就属于订阅相关的信息。之后consumer拉取消息后，会更新客户端本地的offset，这些数据就属于分区相关的信息。3.订阅信息Consumer有两种消费模式，订阅模式和分配模式。订阅模式是consumer
Kafka中的消费者Offset消费者位移每个 consumer 实例都会为它消费的分区维护属于自己的位置信息来记录当前消费了多少条消息。这在 Kafka 中有一个特有的术语：位移(offset)。相比较将offset保存在服务器端(broker)，这样虽然简单，但是有如下的问题：broker变成了有状态的，增加了同步成本，影响伸缩性。需要引入应答机制来确定消费成功。由于需要保存众多consume
由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故 障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢 复后继续消费。Kafka 0.9 版本之前，consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中，从 0.9 版本开始， consumer 默认将 offset 保存在 Kafk
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2023-06-29 23:51:56
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1 、生产者详细配置#kafka-producer配置，官网=>https://kafka.apache.org/documentation/#producerconfigs
#集群地址
spring.kafka.producer.bootstrap-servers=192.168.199.128:9092,192.168.199.128:9093,192.168.199.128:
目录1 offset的默认维护位置1.1 消费offset案例2 自动提交offset3 手动提交offset3.1 原理3.2 代码示例3.2.1 同步提交3.2.2 异步提交(生产常用)4 指定offset消费5 指定时间消费6 漏消费和重复消费分析6.1 重复消费 6.2 漏消费6.3 消费者事务 7 数据积压1 offset的默认维护位置_consumer_offset
一、 offset 位移1.1 offset 的默认维护位置__consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic+分区号，value 就是当前 offset 的值。每隔一段时间，kafka 内部会对这个 topic 进行compact，也就是每个 group.id+topic+分区号就保留最新数据。1.2 自动提交 o
kafka0.9版本之前，offset存储在zookeeper，0.9版本以及之后，默认offset存储在kafka的一个内置的topic中。除此之外，kafka还可以选择自定义存储offset。offset的维护是相当繁琐的，因为需要考虑到消费者的Rebalance。当有新的消费者加入消费者组、已有的消费者推出消费者组或者锁订阅的主题的分区发生变化，就会触发到分区的重新分区，重新分区的过程叫做R
fetch.min.bytes
该属性指定了消费者’从服务器获取记录的最小字节数。 broker 在收到消费者的数据请求时， 如果可用的数据量小于fetch.min.bytes 指定的大小，那么它会等到有足够的可用数据时才把它返回给消费者。
作用:可以降低消费者和 broker 的工作负载，因为它们在主题不是很活跃的时候（或者一天里的低谷时段）就不需要来来回回地处理消息。
场景设置:
1>
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2023-07-22 14:38:35
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在Kafka实战中，消费者（Consumer）有时需要重置其消费的偏移量（Offset），以重新处理特定范围或特定位置的消息。这可能是由于数据错误、应用程序升级、测试需求、或者需要重新消费某些历史数据等情况。以下是一些重置Kafka Consumer偏移量的实战方法：方法一：使用命令行工具（kafka-consumer-groups.sh）适用于快速手动干预或脚本自动化。bin/kafka-con
1、Offset TopicConsumer通过提交Offset来记录当前消费的最后位置，以便于消费者发生崩溃或者有新的消费者加入消费者组，而引发的分区再均衡操作，每个消费者可能会分到不同的分区。我测试的kafka版本是：0.11.0.2，消费者往一个特殊的主题“_consumer_offset”发送消息，如图：消息的内容包括：fieldscontentKeyConsumer Group, top
一、kafka的rebalance机制在Kafka中，当有新消费者加入或者订阅的Topic数发生变化时，会触发Rebalance(再均衡：在同一个消费者组当中，分区的所有权从一个消费者转移到另外一个消费者)机制，Rebalance顾名思义就是重新均衡消费者消费。Rebalance的过程如下：第一步：所有消费成员都向Coordinator发送请求，请求入Consumer Group。一旦所有成员都发
1. 精确一次消费1.2 定义精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况： 至少一次消费（at least once），主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。 最多一次消费 （at most once），主要是保证数据不会重复，但有可能存在数据丢失问题。 如果同时解决了数据丢失和数
介绍KafkaOffsetMonitor是有由Kafka开源社区提供的一款Web管理界面，这个应用程序用来实时监控Kafka服务的Consumer以及它们所在的Partition中的Offset，你可以通过浏览当前的消费者组，并且每个Topic的所有Partition的消费情况都可以观看的一清二楚。它让我们很直观的知道，每个Partition的Message是否消费掉，有木有阻塞等等。 这个We
Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。• 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订阅者。消费者组初始化流程1、coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配coordi
一、KafkaOffsetMonitor简述KafkaOffsetMonitor是Kafka的一款客户端消费监控工具，用来实时监控Kafka服务的Consumer以及它们所在的Partition中的Offset，我们可以浏览当前的消费者组，并且每个Topic的所有Partition的消费情况都可以一目了然。二、KafkaOffsetMonitor下载KafkaOffsetMonitor托管在Git
