前情回顾前文我们完成了日志采集系统的日志文件监控，配置文件热更新，协程异常检测和保活机制。本节目标本节加入kafka消息队列，kafka前文也介绍过了，可以对消息进行排队，解耦合和流量控制的作用，为什么一定要用kafka呢？主要原因就是在日志高并发读取后，如果直接将消息发给前端或者写入数据库，会造成崩溃或者卡死。kafka可以对消息进行排队和减轻压力，这样无论以后将这些消息录入数据库也好，传给前端
Golang 中互斥锁与读写锁的简单使用由 crcms 创建于1年前, 最后更新于 1年前版本号 #12409 views0 likes0 collects简述Golang中的锁机制主要包含互斥锁和读写锁互斥锁互斥锁是传统并发程序对共享资源进行控制访问的主要手段。在Go中主要使用sync.Mutex的结构体表示。一个简单的示例：func mutex() {
var mu sync.Mutex
mu
kafkakafka, 是一种高吞吐率, 多分区, 多副本, 基于发布订阅的分布式消息系统, 支持海量数据传递高吞吐量, 低延迟: 每秒可以处理几十万条消息, 延迟最低只有几毫秒, 每个主题可以分多个分区, 消费组可对不同分区进行操作可扩展性: 集群支持热扩展持久化, 可靠性: 消息被持久化到本地磁盘, 且支持数据备份防止丢失容错性: 允许集群中节点失败(若副本数量为n, 则允许n-1个节点失败)
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2024-10-10 13:28:50
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引言网络上关于 go 实现 kafka 消息发送和接收的文章很多，但是实际操作起来又不是很清楚，本文在网络资源的基础上，结合自己搭建过程中遇到的问题进行了总结。本文的实验主机：Mac笔记本。一、核心概念kafka是消息中间件的一种，是一种分布式流平台，是用于构建实时数据管道和流应用程序。具有横向扩展，容错，wicked fast（变态快）等优点。kafka中涉及的名词：消息记录(record):
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2024-03-19 13:15:34
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文章目录背景Kafka消息丢失问题描述生产端丢消息问题解决消费端丢消息问题自动提交模式下的丢消息问题sarama手动提交模式Kafka消息顺序问题全局一个partition多个partition，手动指定多个partition，自动计算扩展知识：多线程情况下一个partition的乱序处理重复消费和消息幂等完整代码实例关于作者 背景在一些业务系统中，模块之间通过引入Kafka解藕，拿IM举例（图
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2024-04-29 20:12:36
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go-zero整合Kafka实现消息生产和消费本教程基于go-zero微服务入门教程，项目工程结构同上一个教程。go-zero微服务入门教程（点击进入）本教程主要实现go-zero框架整合单机版Kafka，并暴露接口实现Kafka消息的生产和消费。 本文源码：https://gitee.com/songfayuan/go-zero-demo （教程源码分支：3.zero整合单机kafka）准备工作
一、引言 研究Kafka有一段时间了，略有心得，基于此自己就写了一个Kafka的消费者的类和Kafka消息生产者的类，进行了单元测试和生产环境的测试，还是挺可靠的。二、源码 话不多说，直接上代码，代码不是很难，注释很全，希望大家多多发表意见，继续提升。 1 /// <summary>
2 /// Kafka消息消费者接口
3 /// </summ
文章目录前言一、生产者二、消费者三、源码简单解读四、参考 前言在以前的定义中，Kafka被定义为一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域，当然我们知道kafka的作用远不止用于消息队列，kafka作为消息队列主要是基于点对点模式和基于发布订阅模式，其中，点对点模式表现为：消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息。而发布订阅表现为：可以有多
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2024-03-04 09:06:17
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本文主要讲述了 Kafka 的消费者组（Consumer Group）和 消费者组的 Rebalance 及如何避免无效 Rebalance。Kakfa 相关代码见 Github1. 传统消息模型传统消息模型一般分为消息队列模型和发布订阅模型：1）消息队列模型的缺陷在于消息一旦被消费，就会从队列中被删除，而且只能被下游的一个 Consumer 消费。这种模型的伸缩性（scalability）很差，
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2024-04-03 15:43:05
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kafka 消息记录(record): 由一个key，一个value和一个时间戳构成，消息最终存储在主题下的分区中, 记录在生产者中称为生产者记录(ProducerRecord), 在消费者中称为消费者记录(ConsumerRecord)，Kafka集群保持所有的消息，直到它们过期， 无论消息是否被 ...
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2021-08-13 11:10:00
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问题：项目想用SSL来链接kafka，在使用的过程中遇到几个特别的坑 现象： 程序在消费和生产的时候出现错误：2019/04/02 20:02:22 unable to create kafka client: "kafka: client has run out of available brokers to talk to (Is your cluster reachable?)"然后看kaf
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2024-04-01 11:29:16
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您是否在寻找构建可扩展、高性能应用程序的方法，这些应用程序可以实时处理流数据？如果是的话，结合使用Apache Kafka和Golang是一个很好的选择。Golang的轻量级线程非常适合编写类似Kafka生产者和消费者的并发网络应用程序。它的内置并发原语，如goroutines和channels，与Kafka的异步消息传递非常匹配。Golang还有一些出色的Kafka客户端库，如Sarama，它们
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2024-06-11 10:18:59
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目录1、kafka的生产者2、kafka使用消费组方式处理数据3、kafka消费者处理数据4、kafka相关命令传统的消费模型 消息队列的消息被消费了，数据则从队列里删除，并且下游的多个 consumer 都要抢这条消息。 发布/订阅模型允许消息被多个 consumer 消费，但是订阅者必须订阅所有分区 kafka为规避上面的缺点，引入了 消费组 模型。kafka消费组模型 比如订阅了两个主题，每
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2024-03-27 10:48:09
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1加载配置文件loadConf封装结构体2初始化beego的log组件3初始化tailf4初始化kafka5tailf读取6发送数据kafka7启动zookeeperkafka测试8查看测试效果代码区 在前面3篇博文中已经学习了golang基础-tailf日志组件使用golang基础-beego读取配置、log日志输出 golang基础-kafka、zookeeper搭建、go终端发送数据给ka
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2024-04-03 15:09:02
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文章目录kafka分区和消费者对应关系offset的提交Golang Kafka 第三方库实验 kafkaApache-Kafka 消息队列。分区和消费者对应关系1.一个组内的每一个消费者对应一个topic的一个分区。分区数即是最大消费者的数量。每当多余的消费者加入消费，会造成rebalance。比如：如果只有一个分区，并且已经有一个消费者在消费这个分区了，但是又重新加入了一个消费者，那么就会造
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2024-03-26 14:16:08
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目录前言消息队列kafka安装安装zookeeper安装docker验证go简单栗子下载包异步生产者消费者cluster管理消费者组 前言kafka官网：http://kafka.apachecn.org/消息队列消息队列在如今的软件架构中，地位非比寻常。优点如下： 1）、解耦。2）、冗余。3）、扩展性。4）、灵活性and峰值处理能力。5）、可恢复性。6）、顺序保证。（ps：kafka保证一个p
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2024-04-10 19:58:24
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文章目录消息队列通信的模式1.点对点模式2.发布订阅模式kafka1.介绍：2.特点:3.使用场景：3.kafka架构4.kafka写入流程和消息存储(1).producer写入过程(2).选择partition的原则(3).kafka的ACK应答机制(4).partition有序写入(5).partition结构5.消费数据 消息队列通信的模式1.点对点模式 一个生产者对应一个消费者，生产者往
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2024-03-27 10:19:50
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在现代分布式系统中，消息队列的使用已成为一种通用模式，其中 Kafka 是一个非常流行的选择。在我的这篇博文中，我将和大家分享如何实现一个“Java消费Kafka demo”，包括从背景分析到具体实现的各个方面，帮助你全面理解如何在 Java 应用程序中消费 Kafka 消息。
## 背景定位
Kafka作为高吞吐量、可扩展的消息代理，在实时数据处理和日志聚合等场景中被广泛应用。特别是金融服务、
1.kafka 对外消息处理流程 producer -> kafka -> consumer1.1 生产消息 producer -> kafka1.2 消费消息 kafka -> cosumer2.kafka 对内消息处理流程2.1 存储生产消息 &n
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2024-04-01 13:58:16
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目录Kafka的消息架构主题层分区层消息层总结安装启动测试使用集群配置多机多 broker 集群配置外网访问本地查看Go接入kafka需要借助的库生产者消费者 Kafka的消息架构主题层Topic(主题) ，比如用户消息，命名为’user_message’;支付消息，命名为’pay_message’。两者互不干扰，等于是两条道.注意这里的Topic是逻辑概念，落到硬件上，应该叫partition
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2024-03-20 12:48:41
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