0. 目录目录0. 目录1. 生产消息步骤2. ProducerRecord的属性3. 必要的参数4. 发送消息5. 分区器6. 拦截器7. 整体架构8. 几个重要生产者参数9. 生产者是线程安全的1. 生产消息步骤配置生产者客户端参数，创建生产者实例构建待发送的消息发送消息关闭生产者2. ProducerRecord的属性public class ProducerRecord<K, V&g
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2024-06-18 17:08:19
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本篇介绍kafka生产者。生产者概述1：生产者：向kafka写入消息。 2：要明确以下定义： 2.1：记录对象：包括 主题、分区、键、值等等。 2.2：序列化器：将键和值序列化为字节数组。 2.3：分区器：根据键来选择分区，并将记录添加到缓冲区。 2.4：缓冲区：存储记录批次。 2.5：发送线程：将记录批次发送到相应的broker。 3：发送过程如下图所示：创建记录对象–》发送给序列化器–》发送给
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2023-12-24 17:15:14
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主题和日志对于每个主题，Kafka群集都会维护一个分区日志，如下所示： 每个分区(Partition)都是有序的(所以每一个Partition内部都是有序的)，不变的记录序列，这些记录连续地附加到结构化的提交日志中。分区中的每个记录均分配有一个称为偏移的顺序ID号，该ID 唯一地标识分区中的每个记录。每个消费者保留的唯一元数据是该消费者在日志中的偏移量或位置。此偏移量由使用者控制：通常
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2024-02-18 23:23:59
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1、生产者概览尽管生产者API使用起来很简单，但是消息发送过程还是有点儿复杂 我们从创建一个ProducerRecord对象开始，
ProducerRecord对象需要包含目标主题和要发送的内容。我们还可以指定键或分区。在发送ProducerRecord对象时，生产者需要先把键和值对象序列化成字节数组，这样他们才能在网络上传输。接下来数据传给分区器，
如果之前在ProducerR
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2024-04-08 08:38:29
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创建Kafka生产者： Kafka生产者有3个必选属性： bootstrap.servers broker地址清单，格式为host:port ,清单中不必包含所有broker，但至少2个 key.serializer = org.apache.kafka.common.serialization.Serializer 接口类，生产者
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2024-03-29 06:48:07
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生产者是指向kafka发送消息的程序。根据生产者使用场景的不同，对于消费者的配置也有着不同的要求。我们先来看看生产者向kafka中发送一条消息的过程。生成数据 生产者生成消息数据，数据中包含topic, key, value。partition这四类信息。topic和value由用户指定且必须填写，key可以由用户指定或由客户端自己生成，partition可以指定也可以由分区起进行填写。序列化
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2023-07-01 16:38:14
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1 Kafka 基本概念和系统架构在 Kafka 集群中存在以下几种节点角色：Producer：生产者，生产消息并推送到 Kafka 集群中。Consumer：消费者，从 Kafka 集群中拉取并消费消息。可以将一个和多个 Consumer 指定为一个 Consumer Group（消费者组），一个消费者组在逻辑上是一个订阅者，不同消费者组之间可以消费相同的数据，消费者组之间互不干扰。Broker
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2024-04-25 21:28:43
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1. 背景公司需要迁移一个老 spark 项目，之前是消费阿里 LogStore 中的实时数据，处理之后将结果落库。使用的是 spark streaming，batch 时间为 2 分钟。迁移后，需要将 LogStore 切换为 kafka，涉及到了对代码的改动。公司的 kafka 上游生产者发送数据，由于细节的设计需要，生产者开启了事务，以确保数据准且一次的写入 kafka。2. 遇到的问题新项
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2024-03-27 23:19:55
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生产者发送消息的过程kafka会将发送消息包装成为ProducerRecord 对象， ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容，同时还可以指定键和分区。在发送 ProducerRecord 对象前，生产者会先把键和值对象序列化成字节数组，这样它们才能够在网络上传输。接下来，数据被传给分区器。如果之前已经在 ProducerRecord 对象里指定了分区，那么分区器就不会再做
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2023-11-28 10:19:02
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1. Kafka定义传统定义：分布式的、基于发布/订阅模式的消息队列，主要用于大数据实时处理领域。发布/订阅模式中，发布者不会直接将消息发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接受感兴趣的消息。官网最新定义：开源的分布式事件流平台（Event Streaming Platform），用于高性能数据管道、流分析、数据集成。2. 消息队列的应用场景及模式传统的消息队列的主要应用场景
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2024-07-02 06:59:42
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消息发送流程介绍Producer创建时，会创建⼀个sender线程并设置为守护线程。⽣产消息时，内部其实是异步的；⽣产的消息先经过拦截器->序列化器->分区器，然后将消息缓存在缓冲区（该缓冲区也是在Producer创建时创建）。批次发送的条件为：缓冲区数据⼤⼩达到batch.size或者linger.ms达到上限，哪个先达到就算哪个。批次发送后，发往指定分区，然后落盘到broker；如
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2024-03-22 08:28:24
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一个应用程序在很多情况下需要往Kafka写入消息：记录用户的活动（用于审计和分析），记录度量指标，保存日志消息，记录智能家电的信息，与其他应用程序进行异步通信，缓冲即将写入到数据库的数据，等等。多样的使用场景意味着多样的需求：是否每个消息都很重要？是否允许丢失一小部分消息？偶尔出现重复消息是否可以接受？是否有严格的延迟和吞吐量要求？不同的使用场景对生产者API的使用和配置会有直接的影响。 
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2024-08-07 08:25:01
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Kafka真实案例场景一：生产者阻塞事件1、事件背景该事件的背景是基于一起真实故障事件，在公司的一个项目上线运行过程中，由于某种原因kafka集群挂死一台（总共3台作为一个集群），导致kafka客户端（该客户端是一个web服务）用户线程不释放（由于编码不严谨的原因，导致用户线程跟kafka生产者发送线程在同一个线程中），导致客户端程序不可访问，引起业务系统故障；基于该事件背景，我们需要思考一下几个
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2024-02-26 21:33:29
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Kafka生产者的消息对象定义：topic：主题名称partition：指定的分区号headers：消息头部，一般不用指定。key：用来指定消息的键，它不仅仅是消息附加信息，可以通过它来计算分区号来发往指定分区。topic对消息进行归类，key可以对消息进行二次归类。value：消息体。如果消息体为空，则称为墓碑消息。timestamp：时间戳，它有两种类型，CreateTime和LogAppen
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2024-03-15 10:29:13
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kafka相关问题kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复?消息丢失解决方案:首先对kafka进行限速， 其次启用重试机制，重试间隔时间设置长一些，最后Kafka设置acks=all，即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后，才算发送成功消息重复解决方案:消息可以使用唯一id标识 生产者（ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 （offset手动
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2024-02-20 13:01:37
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Kafka中的生产者主要是用来向Kafka中写入消息。其包含的主要内容有如下个方面：01、应用程序往Kafka中写入消息的场景记录用户的活动（用于审计好分析）、记录度量指标、保存日志消息、记录智能家电的信息、与其他应用程序进行异步通信、缓冲即将写入到数据库的数据，等等。02、Kafka发送消息的过程1、创建ProducerRecord对象2、使用send()发送ProducerRecord对象3、
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2023-10-19 10:45:07
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1. 生产者发送消息流程 1）生产消息：ProducerRecord 对象需要包含目标主题和要发送的内容。我们还可以指定键或分区。 2）序列化消息：生产者要先把键和值对象序列化成字节数组，这样它们才能够在网络上传输。 3）分区器：如果ProducerRecord 对象里指定了分区，那么分区器直接把指定
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2024-03-20 14:51:00
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日常业务开发很重要、很常用的一章提纲：如何使用Kafka生产者；如何创建KafkaProducer、ProducerRecords；如何将记录发给Kafka；如何处理从Kafka返回的错误；一些配置项；不同的分区方法、序列化器，以及它们的自定义。Kafka提供了生产者的API。 ProducerRecord → 序列化器→分区器 → 批次→发送→b
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2024-03-21 09:22:59
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生成者概览在不同的需求场景下，对于kafka生产者的配置也是不同的。 多样的使用场景意味着多样的需求：是否每个消息都很重要？是否允许丢失 小部分消 息？偶尔出现重复消息是否可以接受？是否有严格的延迟和吞吐量要求？ 下图是kafka生产者消息发送过程：我们从创建 ProducerRecord 对象开始， ProducerRecord 对象需要包含目标主题和要发 的内容。我们还可以指定键或分区。在发送
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2024-04-18 09:58:39
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一、生产者概览1.1 先举个例子在一个信用卡事务处理系统里，有一个客户端应用程序，它可能是一个在线商店，每当又支付行为发生时，它负责把食物发送到 Kafka 上。另一个应用程序根据规则引擎检查这个事物，决定是批准还是拒绝。批准或者拒绝的响应消息被写回Kafka，然后发送给发起食物的在线商店。第三个应用程序从Kafka 上读取事物和审核状态，把它们保存到数据库，随后分析师可以对这些结果进行分析，或许
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2023-08-23 17:55:22
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