目录一.Kafka工作流程1.整体架构2.需要注意⚠️：二.分片索引机制示例：如何找到对应offset的Message消息呢三.总结 一.Kafka工作流程1.整体架构消息交互两方分别是生产者Producer和消费者Consumer，Kafka集群Cluster中，有三个broker，类似于三个实例。其中针对同一个Topic A有三个不同分区Partition，每个都有自己的follower（备
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2024-03-15 05:17:20
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问题用过 group.id 一样的 Consumer，这些 Consumer 属于同一个Consumer Group，组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。当然，每个分区只能由同一个消费组内的一个consumer来消费。那么问题来了，同一个 Consumer Group 里面的 Consumer 是如何知道该消费哪些分区里面
Kafka简介消息队列消息队列——用于存放消息的组件程序员可以将消息放入到队列中，也可以从消息队列中获取消息很多时候消息队列不是一个永久性的存储，是作为临时存储存在的（设定一个期限：设置消息在MQ中保存10天）消息队列中间件：消息队列的组件，例如：Kafka、Active MQ、RabbitMQ、RocketMQ、ZeroMQKafka的应用场景异步处理可以将一些比较耗时的操作放在其他系统中，通过
本文将讲述kafka支持的3种消息投递语义，以及实现exactly once语义的原理机制。
目录1. Kafka消息投递语义-消息不丢失，不重复，不丢不重1.1. 介绍1.2. Producer 消息生产者端1.3. Broker 消息接收端1.4. Consumer 消息消费者端1.5. Exactly Once实现原理1.5.1. Producer
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2024-04-25 07:14:00
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kafka生产者消息投递分区策略
原创
2020-07-27 22:12:20
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消息投递语义
Message Delivery SemanticsAt most once —— Messages may be lost but are never redelivered（消息可能丢失但不会重复投递）At least once —— Messages are never lost but may be redeli
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2024-05-11 22:50:44
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一、前言在如今的分布式环境时代，任何一款中间件产品，大多都有一套机制去保证高可用的，Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息可靠性的重要性可想而知，那 Kafka 如何保证可靠性的呢？本文从 Producer 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍 Kafka 是如何保证可靠性的。二、Producer 往 Broker 发送消息如果我们要往 Kafk
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2024-04-13 17:17:32
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kafka消息消费原理在实际生产过程中，每个topic都会有多个partitions，多个partitions的好处在于，一方面能够对broker上的数据进行分片有效减少了消息的容量从而提升io性能。另外一方面，为了提高消费端的消费能力，一般会通过多个consumer去消费同一个topic ，也就是消费端的负载均衡机制，也就是我们接下来要了解的，在多个partition以及多个consumer的情
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2024-02-10 20:17:47
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kafka消息的存储
原创
2020-07-27 22:04:02
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上篇博文主要总结了一下elk、基于kafka的zookeeper集群搭建，以及系统日志通过zookeeper集群达到我们集群的整个过程。下面我们接着下面这个未完成的几个主题4.Kibana部署;5.Nginx负载均衡Kibana请求;6.案例：nginx日志收集以及MySQL慢日志收集;7.Kibana报表基本使用; Kibana的部署; Kibana的作用，想必大家都知道了就是一个
一、异步处理1、异步概念异步处理不用阻塞当前线程来等待处理完成，而是允许后续操作，直至其它线程将处理完成，并回调通知此线程。必须强调一个基础逻辑，异步是一种设计理念，异步操作不等于多线程，MQ中间件，或者消息广播，这些是可以实现异步处理的方式。同步处理和异步处理相对，需要实时处理并响应，一旦超过时间会结束会话，在该过程中调用方一直在等待响应方处理完成并返回。同步类似电话沟通，需要实时对话，异步
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2024-10-10 10:54:41
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消息投递语义（Message delivery semantics）有如下几种可能的消息传递保障：1、At most once：消息可能丢失，但是不会重复。2、At least once：消息不会丢失，但是可能重复。系统保证每条消息至少会发送一次，但在有故障的情况下可能会导致重复发送。3、Exactly once：仅仅一次—这种是人们实际想要的，每条消息只会而且仅会发送一次。这里需要拆开为两个问题
生产者投递消息特征
原创
2020-07-31 17:38:43
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# 如何实现"Hive投递Kafka Java"
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我会在本篇文章中教会你如何使用Java实现Hive数据投递到Kafka的过程。在开始之前，让我们先了解一下整个过程的流程图。
```mermaid
journey
title "Hive投递Kafka Java流程"
section "步骤一" as step1
"连接到Hi
原创
2023-12-18 12:46:03
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项目介绍及软件功能： Filebeat： 部署在各个应用服务器上收取日志信息，简单过滤信息，推送给kafka（Go语言写的） Kafka：部署集群，可以跟logstach,kibana这些部署在一台上也可以单独部署！它主要负责给ES一个缓冲期，减轻压力！存储filebeat发过来的数据，对磁盘有要求！kafka跟另一个Kafka通信是通过zookeeper的，所以安装Kafka前要先安装zooke
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2024-04-18 10:56:53
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2018-12-11 15:46:00
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1、简介 之前博客中记录了直接使用Kafka客户端实现生产者和消费者之间的交互，这种方式通过设置各种参数编码繁琐，因此通过SpringBoot集成Kafka成为一种常用的实现，下面就详细介绍 SpringBoot 是如何和Kafka进行集成的，本文主要参考官网进行学习（Messaging）。2、引入依赖<dependency>
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2024-06-20 20:05:35
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# RocketMQ消息可靠投递
## 引言
RocketMQ是一个开源的分布式消息中间件，具有高性能、可靠性和可扩展性。在分布式系统中，消息的可靠投递是非常重要的，因为它可以确保消息不会丢失或重复发送。本文将介绍RocketMQ如何实现消息的可靠投递，并提供相应的代码示例。
## RocketMQ消息可靠投递机制
RocketMQ通过Producer和Consumer两个角色来实现消息的
原创
2024-01-19 19:56:31
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RabbitMq消息的百分百投递 在RabbitMq作为消息中间件的时候,存在消息丢失的情况;在大部分业务中是不允许的;尤其是在使用中间件来保证数据的最终一致性时,消息丢失则无法保证消息的最终一致性;下图展示了消息丢失的三种情况所以消息的百分百投递就必须在这三个位置消息不发生丢失第一处位置:生产者到交换机通过confirmCallback生产者投递消息后，如果exchang收到消息后，会给生产者⼀
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2024-03-29 20:40:20
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Kafka支持三种消息投递语义： ①Atmost once消息可能会丢，但绝不会重复传递 ②At least one 消息绝不会丢，但可能会重复传递 ③Exactly once每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次，很多时候这是用户想要的 consumer在从broker读取消息后，可以选择commit，该操作会在Zookeeper中存下该con...
原创
2022-05-16 09:40:20
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