引言：与生产者对应的消费者，消费者通过订阅主题，并从订阅的主题中拉取消息，这是一个再正常不过的流程，但在 Kafka 中多了一层消费者组的概念。消费者（Consumer）负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并从订阅的主题处获取消息。每个消费者都对应一个消费者组（Consumer Group）。在 Kafka 中消息被发布到主题后，这条消息只会被订阅该主题的消费者组的一个消费者消费，该消费
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2023-10-27 05:42:17
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# Kafka 默认消费组的实现教程
在现代的大数据处理场景中，Kafka作为一个高吞吐量、分布式的消息队列系统被广泛使用。消费组是Kafka的核心概念之一，它使得多个消费者能够共同消费消息，有效提高系统的处理能力。本文将指导您如何在Java中实现Kafka的默认消费组。
## 流程概述
实现Kafka默认消费组的步骤可以分为几个关键环节：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。• 消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。• 消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。消费者组初始化流程1、coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配coordi
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2024-03-19 01:58:52
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分类消费者组（consume grou）独立消费者（standalone consume）介绍：一个消费者组可以包含多个消费者，对于主题中的消息同一个消费者组的每个消费者消费一部分。也就是说，所有的消费者消费的消息合在一起才是一个主题的完整消息。这种消费者和消费者组的设计可以让整体的消费能力具有横向伸缩性，比如在主题消息量非常大的情况下，单个消费者处理该主题会非常吃力，可以增加更多的消费者，让它们
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2024-02-19 18:50:38
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从源码理解kafka-1.0.1对消费组元数据信息的管理维护1. 概要2. 消费组模型2.1. __consumer_offsets的存储结构2.2. 消费组的操作模型3. 源码解读3.1. 消费组的查询3.1.1. 列出消费组信息3.1.1.1. KafkaApis#handleDescribeGroupRequest()3.1.1.2. GroupCoordinator#handleDescr
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2024-08-15 21:28:42
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消费组，即Consumer Group ,应该算是kafka比较有创意的设计了。那么何谓ConsumerGroup呢？用一句话概括就是：ConsumerGroup是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。既然是一个组，那么组内必然可以有多个消费者和消费者实列，他们共享一个公共的ID，这个ID被称为GroupID。组内的消费者协调在一起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
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2023-08-27 11:00:43
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一、消费消息1、旧版高级消费者 Kafka的消费者以Pull的方式获取消息，同时Kafka采用了消费组的模式，每个消费者都属于某一个消费组。在创建消费者时，若不指定消费者的groupId，则该消费者属于默认消费组。消费组是一个全局的概念，因此在设置group.id时，要确保该值在Kafka集群中唯一。 同一个消费组下的各消费者在消费消息时是互斥的，也就是说，对于一条消息而言，就同一个消费组下的消费
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2024-02-08 07:36:08
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更多内容，前往 IT-BLOG主题操作使用 kafka-topics.sh 工具可以执行主题的大部分操作。可以用它创建、修改、删除和查看集群里的主题。要使用该工具的全部功能，需要通过 --zookeeper参数提供 Zookeeper的连接字符串。kafka 的大部分命令行工具直接操作 Zookeeper 上的元数据，并不会连接到 broker上。因此，要确保所使用工具版本与集群里的 broker
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2024-06-20 19:15:46
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购物篮分析最初出现于大型零售商，他们通过分析大量的发票数据，分析出购买特定商品的消费者更可能还购买哪种商品。Transactions数据集每一个这样的数据，其实就是一个消费者一次购买的商品清单，我们将这样的一个数据称为transaction。这样，训练的数据大概是这样的，IDtransaction0牛奶、面包、尿布1可乐、面包、尿布、啤酒2牛奶、尿布、啤酒、鸡蛋3面包、牛奶、尿布、啤酒4面包、牛奶
一、消费者加入消费组1、加入组请求的业务逻辑主要步骤如下： （1）、消费者加入消费组之前，需要做一些准备工作，比如同步提交一次偏移量，执行监听器的回调。 （2）、消费者创建“加入组请求”，包括消费者的元数据作为请求的数据内容。 （3）、消费者发送“加入组请求”，采用组合模式返回一个新的异步请求对象，并定义回调处理器。 
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2024-03-11 06:17:55
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消费组组（Consumer group）可以说是kafka很有亮点的一个设计。传统的消息引擎处理模型主要有两种，队列模型，和发布-订阅模型。队列模型：早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的，所谓队列模型，跟队列数据结构类似，生产者产生消息，就是入队，消费者接收消息就是出队，并删除队列中数据，消息只能被消费一次。但这种模型有一个问题，那就是只能由一个消费者消费，无法直接让多个消费者消费数据。基于这个
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2024-02-21 20:11:27
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消费组组（Consumer group）可以说是kafka很有亮点的一个设计。传统的消息引擎处理模型主要有两种，队列模型，和发布-订阅模型。队列模型：早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的，所谓队列模型，跟队列数据结构类似，生产者产生消息，就是入队，消费者接收消息就是出队，并删除队列中数据，消息只能被消费一次。但这种模型有一个问题，那就是只能由一个消费者消费，无法直接让多个消费者消费数据。基于这个
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2024-03-27 10:58:03
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一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西，特别是关于新版consumer的中文资料很少。最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本，笔者也觉得时机成熟了，于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念，希望能把consumer这点事说清楚，从而对广大使用者有所帮助。
在开始之前，我想花一点时间先来明确一
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2024-03-15 11:49:28
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这种方式，会依据bootstrap.servers提供的主机名(hostname)，根据主机上的名称服务返回其IP地址的数组(InetAddress.getAllByName)，然后依次获取inetAddress.getCanonicalHostName()，再建立tcp连接。一个主机可配置多个网卡，如果启用该功能，应该可以有效利用多网卡的优势，降低Broker的网络端负载压力。use_all_d
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2024-07-04 16:24:41
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消费组消费主题
原创
2020-07-31 18:30:25
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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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1. 消费者组的特点 这是 kafka 集群的典型部署模式。消费组保证了：一个分区只可以被消费组中的一个消费者所消费一个消费组中的一个消费者可以消费多个分区，例如 C1 消费了 P0, P3。一个消费组中的不同消费者消费的分区一定不会重复，例如：C1 -> P0、P3C2 -> P1、P2所有消费者一起消费所有的分区，例如 C1 和 C2 共同完成了对 P0、P1、P2、P3 的消
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2024-03-19 02:22:34
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Coordinator存储的信息对于每个Consumer Group，Coordinator会存储以下信息：对每个存在的topic，可以有多个消费组group订阅同一个topic(对应消息系统中的广播)对每个Consumer Group，元数据如下: 订阅的topics列表 Consumer Group配置信息，包括session timeout等 组中每个Consumer的元数据。包括主机名，c
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2024-05-05 11:20:36
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背景：目前kafka消费者在加入消费组过程中，只需要指定消费组名称即可，这种消费模式存在一个问题，任何一个消费者离开或者加入消费组都会带来coordinator端对消费组的再平衡操作。但是当集群消费组成员数量与所订阅的topic数量过大时，这种再平衡操作会带来大量的数据传输，造成消费数据的延时会很高。如果接连触发几次再平衡过程，可能业务端的消费就会受到很大的影响，鉴于此，kafka社区在发布2.3
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2024-07-04 09:39:21
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消费者和消费组消费者（Consumer）负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。与其他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（Consumer Group）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的一个消费者。消费者和消费组与分区的关系如上图，某个主题中共有4个分区（Partition
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2024-02-21 21:56:10
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