KafkaKafka是scala写的异步处理的消息队列kafka基础框架（1）Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端； （2）Consumer ：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端； （3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个consumer组成。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消费者消费；消
分区（partition）kafka中的topic可以细分为不同的partition，一个topic可以将消息存放在不同的partition中。leader和follower每个partition可以设置一个leader和多个follower。kafka的消息没有设置读写分离，每个消息发送时，都是发送至对应的partition的leader-paertion，follower-partition主
1.Kafka架构演进通过kafka架构演变过程可以更好的理解Kafka架构。第一阶段：原始状态，一个生产者多个消费者第二阶段：分区设计。Kafka的分区也类似Spark的分区，是针对一个topic的分区，当生产速度远大于消费速度时，topic越来越大，这时候可以进行分区，每个分区保存topic一部分数据。分区可以提高吞吐量。分区后，Producer将数据发往不同分区，每个分区数据不同。 
1.分区的一些基本概念规则每个topic都可以被划分成一个或者多个分区（至少有一个分区），它是topic物理上的分组，在创建topic的时候指定一个Partition只对应一个Broker，一个Broker可以管理多个Partition。在一个分区内消息是顺序的，在不同的分区之间，kafka并不保证消息的顺序
同一个主题下，不同分区所包含的内容是不同的，每个消息被添加到分区当中时，会被分配一
一、Kafka中的术语解释(1)、producer:生产者,上图有两个生产者,往同一个往topic(主题)发消息。(2)、topic:主题,这是一个逻辑概念,就和数据库表一样,数据库表可以存在于多个数据库,同样
发送到topic的数据也会分散到不同的kafka节点上。(3)、partition:分区,一个topic可以有多个分区,每个分区会依据topic的副本数创建对应数量的分区副本,
分散在不同
消费者和消费组消费者：消费kafka消息的实体，可以是一个进程，也可以是一个线程消费组：消费组是一个逻辑概念，每个消费者都隶属于一个消费组；一个消费组消费一个topic的所有消息；不同的消费组之间消费消息互补影响一个topic存在多个分区，每个分区只能被一个消费组中的某一个消费者消费消费者数量和topic分区数量的关系如下图，存在三种情况：消费者数量小于分区数量: 每个消费者至少消费一个分区，部分
文章目录消费方式分区分配策略RangeAssignorRoundRobinAssignorStickyAssignor 消费方式consumer采用pull（拉）的模式从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的速度传递消息，但是这样容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络
分区分配分区再均衡在服务端由GroupCoordinator负责,在客户端由ConsumerCoordinator负责,集群的全部消费组划分为多个子集,每个消费组的子集在服务端对应一个GroupCoordinator有以下几种情况会触发再均衡1.新消费者加入2.消费者被动下线3.消费者主动下线4.消费组对应的GroupCoordinator节点发生变更5.消费组订阅的主题分区数量发生变化当发生分区
消费者如何分配分区就是指某个topic，其N个分区和消费该topic的若干消费者群组下M个消费者的关系。如下图所示，C0和C1两个消费者如何分配N个分区：消费者&分区.png核心接口：org.apache.kafka.clients.consumer.internals.PartitionAssignor内置策略：org.apache.kafka.clients.consumer.Rang
kafka数据分区策略包括，轮询分区，随机分区，还有一些其他的分区策略，作为使用者，我们就不去深入探究了轮询策略也称 Round-robin 策略，即顺序分配。比如一个主题下有 3 个分区，那么第一条消息被发送到分区 0，第二条被发送到分区 1，第三条被发送到分区 2，以此类推。当生产第 4 条消息时又会重新开始，即将其分配到分区 0，就像下面这张图展示的那样。随机策略也称 Randomness
一、消费者根据什么模式从broker获取数据的？二、消费者从哪个分区进行消费？三、Consumer消费者重新分配策略和offset维护机制是什么？一、消费者根据什么模式从broker获取数据的？ 消费者采用 pull 拉取方式，从broker的partition获取数据为什么是pull模式，而不是brok
kafka多个消费者,怎么收到所有的消息. 消费者组是Kafka实现单播和广播两种消息模型的手段。同一个topic，每个消费者组都可以拿到相同的全部数据。 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。一个topic
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2023-07-23 18:51:07
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重要概念生产者(Producer)消费者(Consumer)消费消息。每个consumer属于一个特定的consumer group。使用consumer high level API时，同一个topic的一条消息只能被同一个consumer group内的一个consumer消费，但多个consumer group可同时消费这一消息。集群(Cluster)宏观来看，Kafka主体包含的就是三部分
前言 本文会设计到代码，本文最后会写如何消费数据。用到的kafka的版本为1.1.0.那么在写代码之前先来认识一些关于消费者的一些概念的东西偏移量offset首先在老版本中，kafka把偏移量写入到的是zookeeper 中，但是zookeeper并不是一个负责高并发读写的这么一个工具，所以从设计上存在缺陷，于是，后来kafka在新版本中，默认就设置了一个consumer_offse
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2023-08-22 17:24:25
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文章目录kafka生态系统什么是kafka？kafka的使用场景kafka优缺点Kafka架构（流程）Kafka架构（API）Topic内部有哪些组成？分区和消费组内的消费者之间的关系有哪些情况分区数、消费者与读取效率之间的关系副本数与broker之间的关系什么是主/从副本主/从副本的作用是什么ISR是什么生产者生产数据到kafka集群，数据到分区的方式Consumer消费数据的流程Kafka中
1.kafka基本概念topic：一个topic可以认为是一类消息。生产者发消息之前都需要设置topic。producers：将消息写入到kakfa服务端的称之为生产者。producers将消息发布到指定的Topic中，同producer也能决定将此消息归属于哪个partition。Broker：一个独立的Kafka服务器被称为broker，所有的broker组成一个kafka集群。custome
一、消费者基础知识1、读消息时，如果多个消费者同时读取一个分区，为了保证将日志文件的不同数据分配给不同的消费者，需要采用加锁、同步等方式，在分区级别的日志文件上做些控制。“同一个分区只可被一个消费者处理”，就不需要加锁同步。2、每个消费者处理的分区都不会重复；3、同一条消息广播给多个消费组，单播给同一组中的消费者。被订阅主题的所有分区会平均地负载给订阅方，即消费组中的所有消费者。4、关于“一个分区
一个消费组可能有一个或者多个消费者。同一个消费组可以订阅一个或者多个主题。主题的某一个分区只能被消费组的某一个消费者消费。那么分区和消费者之间是如何对应的呢？假设消费组cg1(group.id=cg1)订阅了topic1，cg1有3个消费者c1、c2、c3，topic1有5个分区p1、p2、p3、p4、p5。那么c1消费topic1的哪个或者哪些分区呢？p1要被cg1的哪个消费者消费呢？kafka
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2023-09-02 22:11:06
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文章目录为什么Kafka新版本API将offset提交到默认主题,而不是ZK为什么需要消费者组?为什消费者数量 > 分区数量 ,会有消费者空闲?Kafka为什么那么快kafka如何保证数据的不丢失生产者broker消费者offset什么时候提交?Kafka如何避免重复消费如何保证消息消费有序CAP定理和Kafka的CAP那么我们的Kafka满足哪2个呢?其他面试题 为什么Kafka新版本A
消费消息概述 一般而言，kafka消费者从属于消费者群组。一个群组里的消费者订阅的是同一个主题。每个消费者接收主题一部分分区的消息。如果我们往群组里添加更多的消费者，超过了主题分区的数量，那么就有一部分消费者被闲置，不会接收到任何消息。但是如果有多个消费者群组消费同一个主题，那么不同消费者群组之间都可以获取到这个主题的所有消息，相互之间没有任何影响。这样就造成了一个问题就是消息可能被
