目录 Kafka生产者端可靠性保证：spring-kafka生产端 Kafka生产者端可靠性保证：producer向broker发送消息数据，需要有一定的可靠性，至少要保证数据：1、不丢失2、不重复producer提供了一些参数，在编写producer是进行合理设置和编写，就可以保证数据的可靠性。acks 参数配置为保证producer发送的数据能够可靠的发送到指定topic，topic的每
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2024-03-21 10:20:39
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一般发送数据到Kafka，就是new一个producer，然后简单到send就好了，就可以在kafka里面看到数据了，可以在Linux的命令行模式下，使用命令行的消费命令消费到: sh /xx/xx/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 1.1.1.1:92 --topic topic_name 但是你在写测试代码
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2024-04-02 10:20:49
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前言之前写过一篇《从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者》 ，有生产者自然也就有消费者。建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看。就我的使用经验来说，大部分情况都是处于数据下游的消费者角色。也用 Kafka 消费过日均过亿的消息（不得不佩服 Kakfa 的设计），本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据。单线程消费以之前生产者中的代码为例，事先准备好了一
本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1。另外，由于Kafka目前提供了两套Producer代码，一套是Scala版的旧版本；一套是Java版的新版本。虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer，但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API。今天我们就分析一下旧版producer的代码。 producer还分为同步和异步模式，由属性producer
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2024-04-14 10:17:13
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1、设置分区器 2、设置序列化器 3、设置拦截器 4、创建集群Metadata，并定时更新 5、设置压缩格式 6、创建RecordAccumulator 7、创建NetworkClient 8、创建Sender线程并启动producer = new KafkaProducer<>(props);
->
//1、设置分区器
this.partitioner = config.
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2024-04-16 11:53:46
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1.代码示例public class ProducerSample { private static final String topicName = "steven";
原创
2022-10-24 18:34:01
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今天把 Kafka Producer 最后一部分给讲述一下，Producer 大部分内容都已经在前面几篇文章介绍过了，这里简单做个收尾，但并不是对前面的总结，本文从两块来讲述：RecordAccumulator 类的实现、Kafka Producer 如何保证其顺序性以及 Kafka Producer 的配置说明，每个 Producer 线程都会有一个 RecordAccumulator 对象，它
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2024-04-19 08:53:09
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Kafka Producer相关代码分析标签（空格分隔）： kafkaKafka Producer将用户的消息发送到Kafka集群（准确讲是发送到Broker）。本文将分析Producer相关的代码实现。 类kafka.producer.Producer如果你自己实现Kafka客户端来发送消息的话，你就是用到这个类提供的接口来发送消息。（如果你对如何利用Producer API来发送消息还不是很
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2024-06-11 01:24:37
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Kafka-之Producer生产者（含拦截器、分区器、序列化器及异步消息发送模式）Kafka生产者是整个Kafka架构中的一个角色，可以是不同集成了Kafka的组件，KafkaProducer是线程安全的，可以同时给多个线程使用。1 如何构建一个KafkaProducer构建一个KafkaProducer的构造方法有2种：//首先配置Producer必要配置
Properties propert
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2024-03-19 02:55:10
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kafka作为大数据中常用的消息队列，除了其吞吐量高外，当然高可用更是保障数据可靠性的保证，作为载体的topic，在物理内部其实是由很多歌partition组成，也就是topic也是分片了的，这是高吞吐率的保证。每个partition又由多个segment组成，这是出于便于管理消息，因为若是按照partition作为基本单位的话，那么以后对消息的增删是个很大的问题。示意图如下：&nb
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2024-04-04 08:44:17
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Producer幂等性在 Kafka 中，Producer 默认不是幂等性的，但我们可以创建幂等性 Producer。它其实是 0.11.0.0 版本引入的新功能。在此之前，Kafka 向分区发送数据时，可能会出现同一条消息被发送了多次，导致消息重复的情况。在 0.11 之后，指定 Producer 幂等性的方法很简单，仅需要设置一个参数即可，即 props.put(“enable.idempot
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2024-03-28 04:21:29
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Kafka 一直以来都以高吞吐量的特性而家喻户晓，就在上周，在一个性能监控项目中，需要使用到 Kafka 传输海量消息，在这过程中遇到了一个 Kafka Producer 异步发送消息会被阻塞的问题，导致生产端发送耗时很大。是的，你没听错，Kafka Producer 异步发送消息也会发生阻塞现象，那究竟是怎么回事呢？在新版的 Kafka Producer 中，设计了一个消息缓冲池，客户端发送的消
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2021-06-05 21:15:40
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Kafka 一直以来都以高吞吐量的特性而家喻户晓，就在上周，在一个性能监控项目中，需要使用到 Kafka 传输海量消息，在这过程中遇到了一个 Kafka Producer 异步发送消息会被阻塞的问题，导致生产端发送耗时很大。
是的，你没听错，Kafka Producer 异步发送消息也会发生阻塞现象，那究竟是怎么回事呢？
在新版的 Kafka Producer 中，设计了一个消息缓冲池，客户
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2021-06-12 22:34:56
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1. 发送消息流程1.1 整体架构整个生产者客户端由两个线程协调运行，这两个线程分别为主线程和 Sender 线程（发送线程）。在主线程中由 KafkaProducer 创建消息，然后通过可能的拦截器、序列化器和分区器的作用之后缓存到消息累加器（RecordAccumulator，也称为消息收集器）中。Sender 线程负责从 RecordAccumulator 中获取消息并将其发送到 Kafka
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2024-05-17 08:28:06
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数据可靠性保证为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。副本数据同步策略方案优点缺点半数以上完成同步，就发送ack延迟低选举新的 leader 时，容忍 n
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2024-04-03 08:45:04
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acks（默认值为1） 在消息被认为是“已提交”之前，producer需要leader确认请求的应答数。该参数用于控制消息的持久性，目前提供了3个取值： acks = 0： 表示producer请求立即返回，不需
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2024-04-25 15:14:35
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本节目录1、KafkaProducer 概述2、KafkaProducer 类图3、KafkaProducer 简单示例 1、KafkaProducer 概述根据 KafkaProducer 类上的注释上来看 KafkaProducer 具有如下特征：KafkaProducer 是线程安全的，可以被多个线程交叉使用。KafkaProducer 内部包含一个缓存池，存放待发送消息，即 Produc
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2024-06-03 11:17:44
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Pulsar、Kafka的事务设计Pulsar跟Kafka在设计事务功能时，在消费者读取消息的顺序方面，都采用了类似的设计。 比如说，先创建txn1，然后创建txn2，这两个事务生产消息到同一个topic/partition里，但是txn2比txn1先完成了，这个时候该不该让txn2生产的消息给consumer读取到？Kafka设计文档中介绍如下： Discussion on Transactio
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2024-09-24 08:48:44
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上一篇文章中，我们了解到了Kafka中的特有术语以及topic的相关概念。接下来我们将使用 Java 语言调用 Kafka的相关 API，今天首先了解一下对于Producer的相关操作。添加依赖首先我们添加maven依赖，包括下面两个依赖<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
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2023-09-01 20:37:06
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用java实现socket C/S通信很简单，很多教科书上都有。但是这些通信模型大都是阻塞式的，其弊端也很明显：一方必须要接收的到对方的消息后，才能编辑自己的消息发出。同样对方也要一直等待这条消息收到后才能发送新的消息。用网络通信的知识讲，大概就是半双工通信吧。这就好比聊天的时候，两个人只能一人一句的聊天。不能一个人连着发送多句话。 
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2024-10-11 22:02:00
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