主要基于下面博文进行学习与验证一文看懂kafka消息格式演变概述Kafka根据topic（主题）对消息进行分类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic，每个topic将被分为多个partition（分区）。每个partition在存储层面是追加log（日志）文件，任何发布到此partition的消息都会被追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），of
kafka经过多个版本的演变，消息格式也在不断的变化改进，本文讨论kafka使用过的各种消息格式，有些格式在最新的版本中已经不用，但我们可以从中学习一些设计思想一、消息格式介绍各版本消息格式及版本变更特性1、V0： Kafka 0.10.0 之前的版本，属性说明：LOG_OVERHEAD : offset + message_size 合在一起，表示 日志头部， 固定为 12 B.MESSAGE
此前，我们学习了RocketMQ的底层消息存储架构：RocketMQ的底层消息存储架构以及优化措施，现在我们来学习一下Kafka的底层消息存储架构，看看他们有什么区别？实际上，如果你看完了这两篇文章，你会发现RocketMQ和Kafka的底层消息存储架构有很多相似之处，为什么呢？因为RocketMQ借鉴了Kafka的设计，不仅仅是底层存储，还包括其他高性能设计，然而，RocketMQ作为一款受欢迎
1.4.查看kafka找那个特定主题的详细信息1.5.修改主题的分区数(只能从小往大改)1.6.删除主题二、操作消息命令2.1.生产者向指定主题发送消息2.2.消费者监听指定消息(消费者每次启动都从主题中最开始的消息开始监听)2.3.消费者监听指定主题的消息(消费者每次启动都从最新的消息开始监听)三、消费者组操作命令3.1.创建一下消费者监听消息，并将该消费者放在名为testgroup消费者组下3
# 如何实现Java接收Kafka消息
## 整体流程
以下是实现Java接收Kafka消息的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Kafka消费者实例 |
| 2 | 订阅Kafka主题 |
| 3 | 接收Kafka消息 |
## 具体操作步骤及代码
### 步骤1：创建Kafka消费者实例
```java
// 设置Kafka服务器地
一Kafka不丢数据方案kafka处理数据不丢失，主要分为producer角度、broker角度、consumer角度 **1、【producer角度】**设置合适的ACKAck = 0 相当于异步发送，消息发送完毕即offset增加，继续生产。Ack = 1 leader收到leader replica 对一个消息的接受ack才增加offset，然后继续生产。Ack = -1 leader收到所
前言kafka作为一个MQ，我们将kafka分为服务端和客户端来讲解。服务端指kafka服务，即接收并存储消息的服务。客户端指我们在自己项目里调用kafka提供的JAVA API实现消息生产者和消费者的功能。本文我们介绍kafka服务端的工作机制和原理，只有了解和熟悉了kafka服务端的原理，才可以更好的在客户端实现生产者和消费者的功能。一、消息主题与分区的概念&&偏移量概念消息:
1.1 消费流程1.消息有生产者发布到kafka集群后，会被消费者消费。消息的消费模型有两种，推送模型（push）和拉取模型（pull）。1.1 基于推送模型（push）的消息系统，有消息代理记录消费者的消费状态。消息代理在将消息推送到消费者后，标记这条消息已经消费，但这种方式无法很好地保证消费被处理。如果要保证消息被处理，消息代理发送完消息后，要设置状态为“已发
三 kafka接收消费消息本节教程在window下演示，如果是在linux上学习的同学，可以将命令的前缀进行替换即可，比如 window 下的 命令前缀 bin\windows\kafka-topics.bat ，则linux下的命令前缀为 bin\kafka-topics.sh;3.1 创建topickafka生产消息使用producer生产者，其核心组件服务器为broker, 消费消息使用co
Kafka在什么情况下会出现消息丢失及解决方案？ ACK应答机制可以在生产者向队列写入数据的时候可以设置参数来确定是否确认kafka接收到数据，这个参数可设置的值为0、1、2、…all。 0代表producer往集群发送数据不需要等到集群的返回，不确保消息发送成功。安全性最低但是效率最高。 1代表producer往集群发送数据只要leader应答就可以发送下一条，只确保leader发送成功
1. 为什么要用消息队列？ 消息队列MQ是一个中间件：负责把要传输的数据放在队列中。 JDK实现的队列种类虽然有很多种，但都是简单的内存队列，所以MQ还是必要的。1.1 解耦一个例子：系统A负责产生一个userId，系统B、C、D拿这个userId去做相关的操作。 系统A将userId写到消息队列中，系统C和D从消
启动：bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties创建topic： kafka版本 < 2.2：bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --
一、kafka Producer生产者结构 二、生产者发送消息流程2.1 消息发送模式Kafka发送消息主要有三种模式：发后即忘（fire-and-forget），同步(sync)及异步(Async)2.1.1 发后即忘忽略send方法的返回值，不做任何处理。大多数情况下，消息会正常到达，而且生产者会自动重试，但有时会丢失消息。package com.msb.producer;
看了上一篇文章的同学，肯定都知道了Kafka是如何高效地写入消息的，那么问题来了，它又是如何高效地发送消息给消费者的呢？ 答案是零拷贝技术。零拷贝技术没错，熟悉java的同学应该都知道Netty也是采用了零拷贝技术吧，Kafka和它是类似的。零拷贝，从字面意思理解就是数据不需要来回的拷贝，大大提升了系统的性能。那么什么是不需要的拷贝呢？如果Kafka很简单的从磁盘读数据发送给下游的消费者，那么大概
1.基于Receiver（接收器）的方式:使用Receiver来接收Kafka中的数据。Receiver是一个基于Kafka高级消费者API实现的，对于所有接收器来说,这些接收器都是通过Receiver来接收Kafka中的数据并保存数据到 Spark的executor中,之后通过SparkStreaming启动Job来处理这些数据。 然而在默认的配置下,这种方式在某些异常情况下回出现数据丢失情况,
在之前的基础上，基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用。这里思考一下：Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢？为什么呢？ 要确定Kafka的消息是否丢失或重复，从两个方面分析入手：消息发送和消息消费1、消息发送 Kafka消息发送有两种方式：同步（sync）和异步（
DirectKafkaInputDStream 只在 driver 端接收数据，所以继承了 InputDStream，是没有 receivers 的在结合 Spark Streaming 及 Kafka 的实时应用中，我们通常使用以下两个 API 来获取最初的 DStream（这里不关心这两个 API 的重载）:KafkaUtils#createDirectStream及KafkaUtils#cr
在监控binlog日志中，会有ts字段表示一个事务提交的时间戳，如果用这个时间戳处理数据，会出现同一个单号时间戳相同的情况。于是考虑用kafka每条消息的时间戳来进行数据处理。 在消息中增加一个时间戳字段和时间戳类型，目前支持的时间戳类型有两种：CreateTime和LogAppendTime，前者表示Producer创建这条消息的时间；后者表示broker接收到这条消息的时间（严格的讲
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2023-08-26 23:52:58
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可靠消息最终一致性此方案利用消息中间件完成，事务发起方(生产者)将消息发给中间件，事务参与方(消费者)从消息中间件中获取消息。事务发起方与中间件，事务参与方与中间件之间都是由网络连接的，由于网络的不确定性，引起了分布式事务问题。因此，消息可靠最终一致性方案需要解决如下问题：本地事务与消息发送的原子性问题：即只要本地事务执行完成，消息到达中间件有一定要完成。事务参与方接受消息可靠性：事务参与者可以从
（一）生产者的原理当有数据要从生产者发往消费者的时候，在kafka底层有这样一套流程。首先生产者调用send方法发送消息后，会先经过一层拦截器，接着进入序列化器。序列化器主要用于对消息的Key和Value进行序列化。接着进入分区器选择消息的分区。上面这几步完成之后，消息会进入到一个名为RecordAccumulator的缓冲队列，这个队列默认32M。当满足以下两个条件的任意一个之后，消息由send
