1.为什么性能比较高：（1）磁盘的顺序读写，磁盘成本低，随机读写性能较低，但是顺序读写 Kafka是顺序写，每一个partition都是一个单独的文件，新来的消息直接往文件末尾递增，已消费的数据不会立刻删除，基于时间或者分区文件大小批量删除（2）利用了操作系统的页缓存 消息不再被组织成对象，而是成为字节流进行紧密存储 （3）零拷贝零拷贝不是指没有拷贝，而是指内核态和用
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2024-03-20 10:12:08
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消费者拉取消息 消费者创建拉取请求的准备工作，和生产者创建生产请求的准备工作类似，它们都必须和分区的主副本交互。一个生产者写入的分区和消费者分配的分区都可能有多个，同时多个分区的主副本有可能在同一个节点上 。 为了减少客户端和服务端集群的网络连接，客户端并不是以分区为粒度和服务端交互，而是以服务端节点为粒度 。如果分区的主副本在同一个节点上，应当在客户端先把数据按
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2024-07-18 09:01:13
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在前面我们介绍了生产者使用TCP协议通信，本篇主要介绍消费者消费者的通信机制，其实Kafka 消费者的通信机制和生产者是一致的都是基于TCP协议。那么本文就来介绍一下Kafka是如何管理消费者的通信的。1. 如何创建TCP 连接 我们先从如何创建消费者连接开始讨论。消费者程序的主要入口是KafkaConsumer. 和生产者不同的是消费者在被创建的时候是不会创建任何TCP连接的。也就是在创建消费者
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2024-09-18 20:43:33
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WAHT ？ 什么是MQ 生产消费模型生产消费模型: 生产者消费者模型具体来讲，就是在一个系统中，存在生产者和消费者两种角色，他们通过内存缓冲区进行通信，生产者生产消费者需要的资料，消费者把资料做成产品. 两种消息模型 (1) 队列模型 最初的一种消息模型：队列模型。 生产者（Producer）发消息就是入队操作，消费者（
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2024-10-08 14:27:33
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Kafka是最前沿的开源MQ之一，阿里的RocketMQ也借鉴了不少Kafka的思想。2011年领英发了篇文章描述Kafka的设计，我这先学习初版。新版最重要的改变就是exactly once，众所周知，at least once很容易，retry即可; 而exactly once则很难, 它必须同时维护幂等性。
Reference:
http://
notes.stephenh
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2024-03-22 08:39:59
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kafka 生产者发送数据到分区的规律, 消费者从分区消费的规律, 包含测试 demo 代码.
背景最近和海康整数据对接, 需要将海康产生的结构化数据拿过来做二次识别.基本的流程: 海康大数据 --> kafka server --> 平台Kafka 的 topic正常过车 topic： BAYONET_VEH
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2024-03-23 21:13:50
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概念： 消息生产者发送消息到Queue中，然后消息消费者从Queue中获取并消费消息。 消息消费以后，Queue中不在存储消息，消费者不可能消费到已经被消费的消息， Queue支持多个消费者，但单条消息，只会有一个消费者可以消费，其他的则不能消费此消息 当消费者不存在时，消息会一直保存，直到有消
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2024-03-28 09:59:52
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简述消息队列用来解耦一些不需要同步调用的服务或者订阅一些自己系统关心的变化，使用消息对列来实现服务解耦，异步处理，流量削峰、缓冲，比如，电商系统中的交易订单数据，有非常多的系统关心并订阅该数据，比如，订单生产系统，定期送系统，订单风控系统等使用消息队列时还要注意处理生产消息失败，以及消息重复接收时的场景。有些消息队列会提供重试功能，在达到指定重试次数未生产成功时，会对外通知生产失败。这时，对于不能
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2024-09-22 20:55:58
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一、消费者与消费组概念消费者（cunsumer）负责订阅kafka中的主题（topic)，并且从主题上拉取消息。与其他的一些消息中间件不同的是：在kafka的消费理念中还有一层消费组的概念，每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中一个消费者。 消费者与消费组下面我们来看下消费组内的消费者个数变化时对应的分区分配演变。假设目前消费组内只有一个消费者c0,订
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2024-04-23 11:43:57
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发送消息的幂等性Broker有判断producer生产消息幂等性的功能： 具体设置：enable.idempotence=true/false原理PID(Producer ID)sequence number 生产者都要有一个唯一的编号，就是PID。每一条消息都要有一个sequence number,如果消息的sequence number小于服务端存储的最大编号，则判定该消息为重复消息。 k
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2024-06-19 17:05:34
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1、ActiveMQ中消息的管理机制：使用ActiveMQ的目的必然是处理消息，大体步骤如下：
1）通过ConnectionFactory连接到ActiveMQ服务器
2）通过ConnectionFactory创建Connection
3）通过Connection获取Session
4）通过Session创建消息的目的地，即队列(Queue)或主题(Topic)
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2024-09-03 17:09:44
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文章目录Kafka消费者一、消费者与消费者组二、客户端开发2.1 必要参数2.2 主题与分区2.2.1 订阅主题2.2.2 订阅分区2.2.3 获取分区信息2.2.4 取消订阅2.3 反序列化2.4 消费2.4.1 消费模式2.4.2 poll2.5 提交偏移量2.5.1 关于偏移量2.5.2 自动提交2.5.3 手动提交2.5.3.1 同步2.5.3.2 异步2.6 控制和关闭消费2.6.1
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2024-03-15 19:49:46
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# Kafka Java消费者无法消费消息的解决方案
在使用Kafka作为消息队列时，消费者无法消费消息是一个常见问题。本文将通过示例说明可能导致此问题的原因，并提供相应的解决方案。我们将以Java为例，同时展示消息消费的流程图和序列图。
## Kafka消费者的基本概念
Kafka是一个分布式流媒体平台，可以处理实时数据流。Kafka中的每个消费者都需要正确配置才能消费消息。Kafka消费
原创
2024-10-13 03:39:44
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消费者与消费者组消费者（Consumer）负责订阅Kafka中的主题（Topic），并且从主题上拉取消息。Kafka中还存在消费者组（Consumer Group）的概念。每一个消费者都有一个对应的消费者组。当消息发布到主题后，会被投递给订阅它的消费者组中的一个消费者。Kafka支持两种消息投递模式：点对点（P2P，Point-to-Point）模式和发布订阅（Pub/Sub）模式.点对点模式基于
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2024-05-15 11:50:31
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#生产者package kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import ja
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2024-07-25 19:41:28
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不重复消费和顺序消费不重复消费生产端由于生产者发送消息给MQ，在MQ确认的时候出现了网络波动或者其他情况，生产者没有收到确认，实际上MQ已经接收到了消息。这时候生产者就会重新发送一遍这条消息。 生产者中如果消息未被确认，或确认失败，我们可以使用定时任务+（redis/db）来进行消息重试 在发送消息的时候写入redis 或者 db ，当没有收到确认的时候，通过定时任务先查reids或者db里面是否
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2023-11-12 09:23:37
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以下代码基于SpringKafka 2.3.13.RELEASE + Boot 2.2.9.RELEASE 实现Producer 消息的可靠性实现方案：ack模式调整 + 重试机制 + 规避重试机制下带来的问题spring.kafka:
producer:
#这个参数可以是任意字符串，它是broker用来识别消息是来自哪个客户端的。在broker进行打印日志、衡量指标或者配额限制时会
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2024-03-18 14:01:08
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自己搭建的过程记录，有任何问题希望提出建议，一定重新改过，在虚拟机环境中首先创建三台虚拟机，我的是192.168.198.128，192.168.198.129，192.168.198.130在这里里首先解释一些必须的命令vim /usr/java/conf 这是打开conf的命令
如果出现以下错误
centos -bash: vim: command not found
标识vim没安装
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2024-06-06 17:30:17
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RocketMQ入门手册RocketMQ是一个分布式、队列模型的开源消息中间件，前身是MetaQ，是阿里研发的一个队列模型的消息中间件，后开源给apache基金会成为了apache的顶级开源项目，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点，同时，广泛应用于多个领域，包括异步通信解耦、企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、快递物流、广告营销、社交、即时通信、移动应用、手游、视频、物联网、车联网等。具有
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2024-08-22 22:30:05
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记录一次线上kafka消费者不消费消息的问题排查过程
原创
2022-03-04 22:18:22
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