消息队列消息队列的作用把数据放到消息队列叫做生产者从消息队列里边取数据叫做消费者主要作用有两个：1、解耦: 添加消息队列，让消费者需要数据时，不再强依赖于生产者。2、异步： 消费者直接发送请求然后进行排队即可，不必阻塞等待.队列的两种模式点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）发布/订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除消息） 消息生产者（发布）将消息发布到 topic
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2024-03-20 14:12:25
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上文中，我们说到了关于Kafka消息丢失和消息重复消费的问题，但不知道小伙伴们有没有遇到这样的应用场景，在并发量过大，生产者生产消息的速度过大，消费者端消费速度太慢，导致消息不能得到"实时"消费，而且消息的过多堆积也有可能对Broker端的持久化造成很大影响，一般为了提高消费者的消费速度，第一个想到的应该就是开启多个线程来进行消息消费了，但这又会导致一个很棘手的问题，那就是在多线程的环境下，消息的
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2024-03-10 10:27:06
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首先在项目中添加
kafka的依赖：<dependency>
<groupId>org.apache.
kafka</groupId>
<artifactId>
kafka-clients</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</depe
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2024-03-04 09:55:37
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# Java Kafka：设置从当前时间进来的数据消费
Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，常被用于构建实时流数据处理的应用。在Kafka中，数据被组织成一个或多个主题（topics），并且可以根据需要进行发布和订阅。消费者（consumer）可以按照不同的方式消费数据，其中一种常见的需求是从当前时间开始消费数据。本文将介绍如何使用Java代码设置从当前时间进来的数据消费。
##
原创
2024-02-02 06:59:00
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Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有着诸多特性。今天，就让我们一起来看看关于它的精华问答吧！ 1 Q：什么是kafka？ A：kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流
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2024-03-21 11:18:17
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一、 误区澄清与概念明确1 Kafka的版本很多人在Kafka中国社区提问时的开头经常是这样的：“我使用的kafka版本是2.10/2.11, 现在碰到一个奇怪的问题。。。。” 无意冒犯，但这里的2.10/2.11不是kafka的版本，而是编译kafka的Scala版本。Kafka的server端代码是由Scala语言编写的，目前Scala主流的3个版本分别是2.10、2.11和2.1
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2024-06-01 00:31:31
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在工作中，使用uwsgi部署项目，其中uwsgi设置为多进程，并且python中使用了kafka-python模块作为生产者不断产生数据，但上线不久后几乎所有的生产者消息都报：KafkaTimeoutError这个错误，并且在kafka服务器中并没有发现收到任何消息。于是看了看kafka-python源码，发现在执行send方法后，消息并没有立即发送，而是放到本地的缓存中，在生成KafkaProd
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2023-09-24 14:42:08
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# Java从Kafka延时消费
Kafka是一个分布式的流式数据平台，常用于实时数据处理。在某些场景下，我们希望消费Kafka中的消息时能够延时一段时间再进行处理，比如对数据进行聚合或者处理之后再进行消费。本文将介绍如何使用Java实现从Kafka延时消费消息。
## Kafka延时消费原理
Kafka本身并不直接提供延时消费功能，但可以通过一些技巧来实现。一种常见的做法是将消息先写入一个
原创
2024-04-05 05:18:16
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新鲜的尝试最近etl写得太多了，都是使用flink从kafka经过稍微处理写入到clickhouse看着clickhouse官网，偶然间发现了一个有趣的东西，Kafka引擎clickhouse默认支持kafka表引擎，kafka一些参数： 必要参数：
kafka_broker_list – 以逗号分隔的 brokers 列表 (localhost:9092)。
kafka_topic_list –
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2024-03-19 17:15:20
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# Java从Kafka消费数据
## 简介
Kafka是一个高吞吐量的分布式消息队列系统，广泛应用于大规模数据处理场景。在实际应用中，我们常常需要从Kafka中消费数据，并进行后续处理。本文将介绍如何使用Java消费Kafka数据的方法和示例代码。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下几个方面的准备工作已完成：
1. 安装和配置Kafka集群：请参考Kafka官方文档进行安装和配置
原创
2023-10-18 17:32:58
440阅读
背景在kafka的消费者中，如果消费某条消息出错，会导致该条消息不会被ack，该消息会被不断的重试，阻塞该分区的其他消息的消费，因此，为了保证消息队列不被阻塞，在出现异常的情况下，我们一般还是会ack该条消息，再另外对失败的情况进行重试目标实现一个完善的重试逻辑，一般需要考虑一下几个因素：重试的时间间隔最大重试次数是否会漏掉消息实现扔回队尾在消息出错时，将消息扔回队尾优点：实现简单，没有别的依赖项
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2024-03-23 12:56:18
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# Python Kafka 消费从最早的消费开始
Apache Kafka 是一个开源的流处理平台，广泛用于实时数据流的构建与处理。对于许多开发者而言，Kafka 的一个常见需求是，从主题的最早消息开始消费数据。本文将通过 Python 示例来介绍如何实现这一功能，并附上相关的序列图和类图，以帮助理解 Kafka 的消费者行为。
## Kafka 消费者的基本概念
Kafka 中的消费者是
原创
2024-10-22 07:02:54
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org.apache.kafkakafka_2.121.0.0providedorg.apache.kafkakafka-clients1.0.0org.apache.kafkakafka-streams1.0.0Kafka Producer在开发生产的时候，先简单的介绍下kafka各种配置说明：bootstrap.servers： kafka的地址。acks:消息的确认机制，默认值是0。acks
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2023-09-24 20:18:44
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文章目录一、Kafka是什么？二、ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台。这到底是什么意思呢？2.1流媒体平台有三个关键功能：2.2Kafka通常用于两大类应用：三、Kafka安装3.1下载kafka3.2安装配置wind 配置修改3.3启动3.4注：四、安装zookeeper4.1.下载4.2.安装配置wind 配置修改4.3.启动五、集成5.1依赖管理5.2 项目配置5.3 生产与消
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2024-02-19 11:56:58
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一、kafka自带的消费机制 kafka有个offset的概念，当每个消息被写进去后，都有一个offset，代表他的序号，然后consumer消费该数据之后，隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一下，代表我已经消费过了。下次我要是重启，就会继续从上次消费到的offset来继续消费。 但是当我们直接kill进程了，再重启。这会导致consumer有些消息处理了，但是没来得及提交of
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2024-03-04 22:43:25
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前面两节已经介绍了Logstash以及常见的配置语法，这一节介绍一下input、output的配置，然后做个file输入输出的demo。这里我介绍的都是比较常见的插件，其他插件用法类似。1、input配置1）读取文件（file）Logstash 使用一个名叫 FileWatch 路径，而且会记录一个 叫 .sincedb 漏过你的数据。sincedb 文件中记录了每个被监听的文
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2024-04-30 13:26:23
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1 初始化配置 Kafka 通过 KafkaConsumer 构造器初始化生产者客户端的配置。 常用的重要配置，详见官网。bootstrap.servers：Kafka 集群地址（host1:post,host2:post），Kafka 客户端初始化时会自动发现地址，所以可以不填写所有地址。
group.id：消费组 IDkey.serializer：实现了 Kafka 序列化接口的类，用来
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2024-06-19 15:19:11
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在进入主题之前，我们先思考一个问题。问题kafka消费者使用自动提交的模式，提交间隔为2s，消费者在获取数据的时候处理0.5s，从kafka拉取过来的数据只够处理1秒。那么消费者下次拉取过来的数据是否是已经消费完的数据？或者说由于数据已经消费，但是偏移量没有被提交，是否会造成下次获取的数据是从旧的偏移量开始拉取？答案不会是旧数据，kafka的消费者也有自己偏移量，这个偏移量是从kaf
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2024-03-15 08:44:00
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摘要在这篇文章中，我将从消息在Kafka中的物理存储方式讲起，介绍分区-日志段-日志的各个层次。然后我将接着上一篇文章的内容，把消费者的内容展开讲一讲，区分消费者与消费者组，以及这么设计有什么用。根据消费者的消费可能引发的问题，我将介绍Kafka中的位移主题，以及消费者要怎么提交位移到这个位移主题中。最后，我将聊一聊消费者Rebalance的原因，以及不足之处。1. log在上一篇文章中，我们提到
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2024-03-21 11:02:40
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一、背景项目为一个数据统计服务，公司数据存放在不同的存储，例如Hive,CLICKHOUSE,PolarDb,Es等，主要统计每天新产生的增量数据量，并对不同维度进行对比，从而确保数据的可靠性。大概业务流程如下：上游是一个定时任务，并向查询服务发送统计任务（每天约3W条）。为了提高消费者服务处理效率，启用了N个线程池（每种DataType对应一个线程池），kafka消费者线程拉取到消息后只需做简单
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2024-03-05 10:52:57
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