文章目录1. 消费者、消费组2. 消费再均衡及心跳机制3. 消费者参数配置4 消息订阅5. 反序列化6. 位移提交6.1 自动提交6.2 手动同步提交6.3 手动异步提交7. 消费者位移管理8. 消费者拦截器9. 消费组管理9.1 消费者组特性9.2 如何进行组内分区分配?9.3 谁来执行再均衡和消费组管理?9.4 如何确定coordinator?9.5 Rebalance Generation
转载 2023-08-04 16:41:48
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美图欣赏: 一.Kafka是什么在流式计算中,Kafka一般用来缓存数据,spark通过消费Kafka的数据进行计算。1)Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。2)Kafka最初是由LinkedIn公司开发,并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个
1、下载安装zk,kafka...(大把教程,不在这里过多阐述)2、引入pom<!--kafka--> <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </d
转载 2023-07-15 11:52:07
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文章目录前提条件项目环境创建Topic生产消息生产者参数配置生产自定义分区策略生产到指定分区消费消息消费参数配置offset设置方式代码仓库 前提条件搭建Kafka环境,参考Kafka集群环境搭建及使用 Java环境:JDK1.8Maven版本:apache-maven-3.6.3开发工具:IntelliJ IDEA项目环境创建maven项目。pom.xml文件中引入kafka依赖。<de
环境要求(1)已经搭建的kafka集群 (2)Apache Maven (3)kafka_2.11-2.2.0一、概念说明以官方给出的图为例,如下所示消费者组与主题之间关系 每个Consumer 进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中,逻辑的订阅者是Consumer Group。所以一条message可以被多个订阅message所在的topic的每一个Consumer Group所
转载 2023-07-21 13:58:53
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本文将从消息的生产端和消息的消费端分析,数据是如何丢失的?数据是如何出现重复消费的,如何解决上述这种情况?利用 Kafka 高吞吐、可分区、可复制的特性, 在实时数据流分析应用领域,Kafka 在此大展身手。1/ 生产端 Producer消息格式:每个消息是一个 ProducerRecord 对象,必须指定消息所属的 Topic 和消息值 Value ,此外还可以指定消息所属的 Partition
应用场景:用Java实现在kafka 的topic1中写数据,有其他程序对topic1中的数据进行消费,并且会把结果写进topic2中,我们需要做的就是往topic1中写数据,并且监测topic2,如果有数据写进topic2就获取此数据import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframewor
转载 2023-05-19 10:14:53
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整合maven依赖<!--kafka--> <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency> <!--redis--&gt
转载 2023-08-19 20:11:58
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由于项目原因,最近经常碰到Kafka消息队列某topic在集群宕机重启后无法消费的情况。碰到这种情况,有三步去判断原因所在:step A:如果用kafka串口(即console-consumer)是可以正常消费该topic,则排除kafka集群出现故障step B:若平台业务能正常消费其他topic的消息,则排除平台业务代码逻辑问题step C:不到万不得已,则只能手动删除kafka的对应topi
一、依赖环境准备  1、检查JDK是否存在且和JVM版本一致,我这里系统是64位,JVM也是64位   2、如果出现以下报错则是JVM不一致 二、安装kafka  1、下载最新版本kafka        kafka官方下载路径: Apache Kafka        我们下载
1.说明本文章简单流程追踪一下Kafka从服务端拉取数据到客户端的流程。 看完本文,你将会大致了解消费者数据消费的过程。2.消费者示例Properties properties = new Properties(); properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "xxx:9092"); properties.put(Consume
spring kafka为我们自动提交偏移量。这里需要区分好消费者的自动提交和spring kafka的自动提交。spring kafka的自动提交是在消费者手动提交之外的设计。      spring kafka的偏移量提交方式可以参考 org.springframework.kafka.listener.AckMode。pom依赖<dependen
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1.消费模型消息的消费模型有两种:推送模型(push)和拉取模型(pull)推送模型(push):基于推送模型(push)的消息系统,由消息代理记录消费者的消费状态,消息代理在将消息推送到消费者后,标记这条消息为已消费,但这种方式无法很好地保证消息被处理,比如,消息代理把消息发送出去后,当消费进程挂掉或者由于网络原因没有收到这条消息时,就有可能造成消息丢失(因为消息代理已经把这条消息标记为已消费
Kafka介绍kafka背景一、 什么是kafka1.1 kafka基本术语1.2 kafka特性1.3 kafka使用场景1.4 kafka的topic为什么要分区?二、Kafka安装2.1 kafak启动2.2 kafka常见命令三、SpringBoot+Kafka3.1 依赖引入3.2 kafka配置3.3 生产者config3.4 消费者config3.5 注册topic并发送消息3.6
转载 2023-08-06 11:40:59
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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
转载 2023-08-27 11:00:43
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首先: 1:kafka是拉取模式的消息队列,是消费者控制什么时候拉取消息的; 2:每条消息都有一个偏移量,每个消费者都会跟踪最近消费消息的偏移量;当消费消费某条消息失败时?有下面几种处理方式:1:重试,不停的重试,直到成功; 可能导致的问题: 问题是若是这条消息(通过目前的代码)可能永远不能消费成功, 导致消费者不会继续处理后续的任何问题,导致消费者阻塞;2:跳过,跳过这条没有消费的消息; 这个
1 消费者组的基本概念Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。消费者组内必然可以有多个消费者或消费者实例(Consumer Instance),它们共享一个公共的 ID,这个 ID 被称为 Group ID。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者组内
转载 2023-09-01 06:54:42
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Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件,在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来一点一点说一下。1、页缓存技术 + 磁盘顺序写首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写,如下图所示。那么在这里我们不禁有一个疑问了,如果把数据基于磁盘来存储,频繁的往磁盘文件
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Kafka消费者以消费者组(Consumer Group)的形式消费一个topic,发布到topic中的每个记录将传递到每个订阅消费者者组中的一个消费者实例。Consumer Group 之间彼此独立,互不影响,它们能够订阅相同的一组主题而互不干涉。生产环境中消费者在消费消息的时候若不考虑消费者的相关特性可能会出现重复消费的问题。在讨论重复消费之前,首先来看一下kafka中跟消费者有关的几个重要配
 消费者不需要自行管理 offset(分组+topic+分区),系统通过 broker 将 offset 存放在本地。低版本通过 zk 自行管理。系统自行管理分区和副本情况。消费者断线后会自动根据上一次记录的 offset 去获取数据(默认一分钟更新一次 offset),同一个分组中的客户不能同时消费同一个分片。不同的 group 记录不同的 offset,这样不同程序读取同一个 top
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