Kafka主题与分区主题分区副本的分配分区副本机制Leader选举分区重新分配自动再均衡修改分区副本分区分配策略RangeAssignorRoundRobinAssignorStickyAssignor总结 主题分区副本的分配副本分配的三个目标：均衡地将副本分散于各个broker上对于某个broker上分配的分区，它的其他副本在其他broker上如果所有的broker都有机架信息，尽量将分区的各
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2024-03-29 13:50:30
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问题描述 最近线上的一个数据服务(服务B)出现了一个比较诡异的问题 ，该服务消费上游服务(服务A)产生的kafka消息数据，上线后一直运行平稳，最近一周在两次上线的时候出现了大量数据更新的情况，查看服务日志发现每次都从kafka的起始位置进行消费了，而kafka topic的数据一般是保留最近7天，但是这是不应该发生的，因为监控显示服务B在重启前是没有什么延迟的，更加不可能说是有7天的延迟，而且
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2024-03-10 10:27:12
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1.众所周知，kafka0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS)，Kafka的EOS主要体现在3个方面：1）幂等producer 保证单个分区的只会发送一次，不会出现重复消息2）事务(transation)：保证原子性的写入多个分区，即写入到多个分区的消息要么全部成功，要么全部回滚3）流式EOS：流处理本质上可看成是“”读取-处
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2024-03-27 16:25:59
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kafka客户端从kafka集群消费消息（记录）。它会透明地处理kafka集群中服务器的故障。它获取集群内数据的分区，也和服务器进行交互，允许消费者组进行负载平衡消费。（见下文）。消费者维持TCP连接到必要的broker来获取消息。故障导致消费者关闭使用，会泄露这些连接，消费者不是线程安全的，可以查看更多关于Multi-threaded（多线程）处理的细节。偏移量和消费者的位置kafka为每个分区
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2024-03-27 12:00:00
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Kafka是一种流行的消息中间件系统，常用于在分布式系统中实现可靠的异步通信。在Kafka中，Producer产生消息，Consumer消费消息。但有时候我们可能需要实现一种场景，即Kafka中的消息不被真正消费，只是被保存在队列中。下面我将为你介绍如何实现Kafka不消费消息的方法。
### 实现Kafka不消费消息的步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---- |
| 1 | 创
原创
2024-05-17 14:07:11
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目录说明消息处理流程图拉取结果处理ConsumeMessageOrderlyService总结 说明从上一节《Consumer消息消费过程（二）、消息的拉取》中，我们知道，拉取到消息后，会通过调用回调函数的方式对消息进行处理。在本节中，我们就学习下消息的处理过程。消息处理流程图拉取结果处理1、如果消息拉取失败，则直接调用回调函数的onException方法，该方法会重新将消息拉取请求放入Pull
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2024-05-31 16:12:15
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Kafka 硬件配置选择场景说明 100
万日活，每人每天
100
条日志，每天总共的日志条数是
100
万
* 100
条
= 1
亿条。 1
亿
/24
小时
/60
分
/60
秒
= 1150
条
/
每秒钟。 每条日志大小：
0.5k - 2k
（取
1k
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2024-04-16 10:35:15
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一 kafka消费端的参数 二 实现案例2.1 订阅某个主题 创建一个独立消费者，消费 kafka-ljf
主题中数据。 注意： 在消费者
API
代码中必须配置消费者组
id
。命令行启动消费者不填写消费者组 id 会被自动填写随机的消费者组
id
。
2.消费者代码
package com.ljf.spring.boo
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2024-03-19 19:53:59
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一、CAP介绍C（Consistency）：一致性，也就是写入什么，读出来什么。这就要求：主从之间的数据实现一致性，这里指的是partition的leader 和 flower之间的一致性强一致性： 如果数据更新后，并发访问情况下可立即感知 ==> 监听器、leader轮询通知
最终一致如果之后一段时间后，一定可以感知该更新 ==> flower定时来拉取
弱一致：允许很长时间之后才同
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2024-04-08 12:50:57
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MQ是什么
消息队列是一种在分布式和大数据开发中的中间件,使用消息队列进行缓冲,系统间的解耦,削峰和填谷
常见的消息队列分为两大类
至多一次：消息生产者将数据写入消息系统，然后由消费者负责去拉取消息服务器中的消息，一旦消息被确认消费之后 ，由消息服务器主动删除队列中的数据，这种消费方式一般只允许被一个消费者消费，并且消息队列中的数据不允许被重复消费。 没有限制:同上诉消费
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2024-03-15 10:45:48
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过期的数据才会被自动清除以释放磁盘空间。比如我们设置消息过期时间为2天，那么这2天内的所有消息都会被保存到集群中，数据只有超过了两天才会被清除。Kafka只维护在Partition中的offset值，因为这个offsite标识着这个partition的message消费到哪条了。Consumer每消费一个消息，offset就会加1。其实消息的状态完全是由Consumer控制的，Consumer可以
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2024-02-15 09:24:44
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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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在kafka中，消费者从属于消费者群组，想要知道如何从kafka中读取消息，需要先了解消费者和消费者群组的概念。假设主题T1有四个分区，我们创建一个消费者群组1，群组中有一个消费者；用这个消费者订阅主题T1，则该消费者会收到四个分区中的全部消息。但是kafka消费者经常会做一个高延迟的操作，比如把数据写到数据库或HDFS，或者使用数据进行比较耗时的计算。在这些情况下，单个消费者无法跟上数据生成的速
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2024-07-07 23:44:29
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目录三、消费者详解1、概念入门2、消息接收1、必要参数设置2、订阅主题和分区3、反序列化4、位移提交5、指定位移消费6、再均衡监听器7、消费者拦截器8、消费者参数补充1、fetch.min.bytes2、fetch.max.wait.ms3、max.partition.fetch.bytes4、max.poll.records 三、消费者详解1、概念入门消费者和消费组Kafka消费者是消费组的一
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2024-03-18 09:57:19
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先处理消费端的丢失数据和重复消费这俩种情况都是 消息偏移offset的问题导致的，只是场景不同。offset位移提交一般有俩种方式，自动位移提交和手动位移提交。用enable.auto.commit这个配置属性去控制丢失消息一般是自动提交的问题，所以切换成手动位移提交就可以。手动位移提交分成同步提交和异步提交俩种。具体看下图。 重复消费的处理 对于消费端消息的重复消费问题，如果
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2024-06-01 00:03:45
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Kafka消息丢失与消费精确一次性消息丢失消息丢失的场景 生产者丢失数据如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。（我所在的项目中目前使用的都是这种方法发送消息。。。难怪每次都要和平台扯皮，我说我发了，他说他没收到。。。）消息发送方式如果在消息过程中发生了网络抖动，那么
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2024-03-18 11:20:46
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事故背景： 我们公司与合作方公司有个消息同步的需求，合作方是消息生产者，我们是消息消费者，他们通过kafka给我们推送消息，我们实时接收，然后进行后续业务处理。昨天上午，发现他们推送过来的广场门店信息我们都没有消费，导致我们系统和他们系统数据不一致，从而导致无法提单，无法出报表（报表有误）等各种问题排查过程：（1）因为coco身体不适，上午请假去医院了，所以这个问题就转给我们team的专门运维的
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2024-08-23 16:52:32
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消息丢失的场景如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等(消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息
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2024-06-17 12:57:43
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目录消费者消费方式消费者的分区分配策略（也就是消费者如何从分区中消费数据）range消费者分区分配策略案例消费者消费时offset的维护消费者组案例消费者消费方式consumer 采用 pull（拉）模式从 broker 中读取数据。push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。 它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consumer
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2024-03-17 09:53:06
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文章目录一、问题描述二、引入Kafka1.Canal整合Kafka及项目初步搭建2.整合Kafka后引出新问题三、最终方案1.修改Canal配置文件2.修改项目代码3.整体架构4.结果验证四、总结思考五、参考 一、问题描述在使用Canal读取binlog来对数据库增量进行同步时遇到一下几个问题首先是在使用Canal自带客户端进行同步时需要自己手动调用get()或者getWithoutAck()进
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2024-04-28 11:54:12
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