Kafka概述Kafka是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。消息队列使用消息队列的好处;解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。可恢复性 系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。缓冲 削
消费者组重平衡如何避免吗？Rebalance1.了解“协调者” Coordinator2.kafka确定消费组的协调者所在Broker的算法有2个步骤步骤1步骤23.Rebalance的缺点3.1 理想情况下3.2 真实情况4.如何避免Rebalance 重平衡4.1 第一类非必要 Rebalance ，未能及时发送心跳，导致 Consumer 被“踢出”Group而引发的4.2 第二类非必要
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2024-04-13 23:46:40
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在之前的文章《解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式》中已详细介绍SparkStreaming和Kafka集成主要有Receiver based Approach和Direct Approach。同时对比
在之前的文章《解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式》中已详细介绍SparkStreaming和Kafka集成
这里仅以分享的角度来做个笔记。 那么本文将涉及到以下几个知识点：重平衡是什么？为什么要了解他？发生重平衡的时机Kafka的心跳机制 与 Rebalance消费者组状态切换重平衡全流程解析重平衡是什么？为什么要了解他？重平衡是什么 Rebalance（重平衡 ）本质上是一种协议， 规定了一个Consumer Group下的所有 Consumer 如何达成一致， 来分配订阅Topic的每个分区。说简
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2024-05-15 12:22:19
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kafka消费者重平衡可以避免吗 什么是kafka消费者重平衡重平衡的弊端重平衡发生的时机那些重平衡可以避免如何避免。 什么是kafka消费者重平衡 Rebalance是让一个Consumer Group下的所有Consumer实例就如何消费订阅主题的所有分区达成一个共识的过程。在Rebalance过程中，所有Consumer实例共同参与，在协调者的帮助下，完成订阅主题分区的分配。但是在此过程
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2024-03-20 10:49:36
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Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。组内可以有多个消费者，它们共享一个公共的 ID，这个 ID 被称为 Group ID，它标识唯一的一个 Consumer Group。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题的所有分区。当然，每个分区只能由同一个消费者组内的一个 Consumer 实例来消费。
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2024-08-14 13:01:27
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消费者组的重平衡流程，它的作用是让组内所有的消费者实例就消费哪些主题分区达成一致。重平衡需要借助 Kafka Broker 端的 Coordinator 组件，在 Coordinator 的帮助下完成整个消费者组的分区重分配。触发与通知重平衡的 3 个触发条件：组成员数量发生变化。 -- 每次消费者组启动时，必然会触发重平衡过程。订阅主题数量发生变化。订阅主题的分
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2024-03-21 10:35:00
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消费者重新平衡决定哪个消费者负责某些主题的所有可用分区的哪个子集。 例如，您可能有一个包含20个分区和10个使用者的主题。 在重新平衡结束时，您可能希望每个使用者都从2个分区中读取数据。 如果关闭了这些使用者中的10个，则可能会期望每个使用者在重新平衡完成后具有1个分区。 消费者重新平衡是可以由Kafka自动处理的动态分区分配。 组协调员是负责与消费者进行通信以实现消费者之间平衡的经纪人之
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2024-04-24 13:42:36
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消费者组的重平衡流程，它的作用是让组内所有的消费者实例就消费哪些主题分区达成一致。重平衡需要借助 Kafka Broker 端的 Coordinator 组件，在 Coordinator 的帮助下完成整个消费者组的分区重分配。今天我们就来详细说说这个流程。1. 触发条件消费者组重平衡触发的3个条件：组成员数量发生变化订阅主题数量发生变化订阅主题的分区数发生变化在实际生产环境中，因条件1而引发的重平
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2024-03-21 11:21:31
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分析&回答kafka的一个基本架构：多个broker组成，一个broker是一个节点；你创建一个topic，这个topic可以划分成多个partition，每个partition可以存在于不同的broker上面，每个partition存放一部分数据。这是天然的分布式消息队列。kafka在0.8之后，提过了HA机制，也就是replica副本机制。每个partition的数据都会同步到其他机器
引言同事在公司内部分享了关于 kafka 技术一些相关的内容，所以有了这篇文章；1 Kafka概述1.1 定义Kafka传统定义：kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列。 Kafka最新定义：kafka用于构建实时数据处理系统，它具有横向扩展、高可用，速度极快等特点，已经被很多公司使用。1.2 应用场景消息系统：解耦、削峰、缓存消息、异步通信等。日志收集：可以用kafka收集各种服务
kafka教程 消费者重新平衡决定哪个消费者负责某些主题的所有可用分区的哪个子集。 例如，您可能有一个包含20个分区和10个使用者的主题。 在重新平衡结束时，您可能希望每个使用者都从2个分区中读取数据。 如果关闭了这些使用者中的10个，则可能会期望每个使用者在重新平衡完成后具有1个分区。 消费者重新平衡是可以由Kafka自动处理的动态分区分配。 组协调员是负责与消费者进行通信以实现消费者
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2024-04-17 17:39:08
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文章目录1. 触发与通知2. 消费者组状态机3. 消费者端重平衡流程4. Broker 端重平衡场景剖析 消费者组的重平衡流程，它的作用是让组内所有的消费者实例就消费哪些主题分区达成一致。重平衡需要借助 Kafka Broker 端的 Coordinator 组件，在 Coordinator 的帮助下完成整个消费者组的分区重分配。今天我们就来详细说说这个流程。1. 触发与通知我们先来简单回顾一下
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2024-06-06 16:31:39
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文章目录一、kafka消费者组二、重平衡（Rebalance）2.1、重平衡触发条件2.2、重平衡策略2.2.1、Range 平均分配2.2.2、RoundRobin 轮询分配2.2.3、Sticky 粘性分配2.3、重平衡过程2.3.1、消费者组状态2.3.2重平衡过程2.4、避免重平衡 一、kafka消费者组由消费者组成的存在一个或多个消费者实例成为消费者组，这些消费者实例共享一个igrou
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2024-03-28 10:35:28
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文章目录Kafka 核心技术与实战深入Kafka内核25 | 消费者组重平衡全流程解析触发与通知消费者组状态机消费者端重平衡流程Broker 端重平衡场景剖析 Kafka 核心技术与实战深入Kafka内核25 | 消费者组重平衡全流程解析消费者组的重平衡流程的作用是让组内所有的消费者实例就消费哪些主题分区达成一致。重平衡需要借助 Kafka Broker 端的 Coordinator 组件，在
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2024-07-21 02:02:45
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当集群中有新成员加入，或者某些主题增加了分区之后，消费者是怎么进行重新分配消费的？这里就涉及到重平衡（Rebalance）的概念，下面我就给大家讲解一下什么是 Kafka 重平衡机制，我尽量做到图文并茂通俗易懂。 重平衡的作用 重平衡跟消费组紧密相关，它保证了消费组成员分配分区可以做到公平分配，也是
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2020-07-17 22:40:00
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当集群中有新成员加入，或者某些主题增加了分区之后，消费者是怎么进行重新分配消费的？这里就涉及到重平衡（Rebalance）的概念，下面我就给大家讲解一下什么是 Kafka 重平衡机制，我尽量做到图文并茂通俗易懂。 重平衡的作用 重平衡跟消费组紧密相关，它保证了消费组成员分配分区可以做到公平分配，也是
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2021-07-01 15:27:00
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当集群中有新成员加入，或者某些主题增加了分区之后，消费者是怎么进行重新分配分区再进行消费的？这里就涉及到重平衡（Rebalance）的概念，下面我就给大家讲解一下什么是 Kafka 重平衡机制，我尽量做到图文并茂通俗易懂。重平衡的作用重平衡跟消费组紧密相关，它保证了消费组成员分配分区可以做到公平分配，也是消费组模型的实现，消费组模型如下：从图中可以找到消
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2021-06-06 19:45:30
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这里写目录标题一、什么是Kafka二、Kafka的应用场景三、springboot如何整合Kafka四、什么是Kafka重平衡运维五、什么是Kafka参数调优 一、什么是KafkaKafka是一个开源的分布式流处理平台，由Apache软件基金会开发并维护。它最初是由LinkedIn开发的，用于解决大规模的实时数据传输和处理问题。Kafka的设计目标是提供高吞吐量、低延迟的数据传输，同时保证数据的
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2024-09-27 15:40:42
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消费者再平衡操作再平衡操作，它起了承上启下的作用。初始化消费者连接器只是“创建了队列和消息流”，再平衡操作会“为消费者重新分配分区” 。 只有为消费者分配了分区，拉取线程才会开始拉取分区的消息 。因为分区要被重新分配，分区的所有者都会发生变化 ，所以在还没有重新分配分区之前 ，所有消费者都要停止已有的拉取钱程 。ZK中记录所有者信息，所以也要先删除ZK上的节点数据。&
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2024-07-13 04:54:16
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