在前面我们介绍了生产者使用TCP协议通信，本篇主要介绍消费者消费者的通信机制，其实Kafka 消费者的通信机制和生产者是一致的都是基于TCP协议。那么本文就来介绍一下Kafka是如何管理消费者的通信的。1. 如何创建TCP 连接 我们先从如何创建消费者连接开始讨论。消费者程序的主要入口是KafkaConsumer. 和生产者不同的是消费者在被创建的时候是不会创建任何TCP连接的。也就是在创建消费者
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2024-09-18 20:43:33
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消费者拉取消息 消费者创建拉取请求的准备工作，和生产者创建生产请求的准备工作类似，它们都必须和分区的主副本交互。一个生产者写入的分区和消费者分配的分区都可能有多个，同时多个分区的主副本有可能在同一个节点上 。 为了减少客户端和服务端集群的网络连接，客户端并不是以分区为粒度和服务端交互，而是以服务端节点为粒度 。如果分区的主副本在同一个节点上，应当在客户端先把数据按
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2024-07-18 09:01:13
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Kafka是最前沿的开源MQ之一，阿里的RocketMQ也借鉴了不少Kafka的思想。2011年领英发了篇文章描述Kafka的设计，我这先学习初版。新版最重要的改变就是exactly once，众所周知，at least once很容易，retry即可; 而exactly once则很难, 它必须同时维护幂等性。
Reference:
http://
notes.stephenh
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2024-03-22 08:39:59
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kafka 生产者发送数据到分区的规律, 消费者从分区消费的规律, 包含测试 demo 代码.
背景最近和海康整数据对接, 需要将海康产生的结构化数据拿过来做二次识别.基本的流程: 海康大数据 --> kafka server --> 平台Kafka 的 topic正常过车 topic： BAYONET_VEH
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2024-03-23 21:13:50
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一、消费者与消费组概念消费者（cunsumer）负责订阅kafka中的主题（topic)，并且从主题上拉取消息。与其他的一些消息中间件不同的是：在kafka的消费理念中还有一层消费组的概念，每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中一个消费者。 消费者与消费组下面我们来看下消费组内的消费者个数变化时对应的分区分配演变。假设目前消费组内只有一个消费者c0,订
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2024-04-23 11:43:57
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WAHT ？ 什么是MQ 生产消费模型生产消费模型: 生产者消费者模型具体来讲，就是在一个系统中，存在生产者和消费者两种角色，他们通过内存缓冲区进行通信，生产者生产消费者需要的资料，消费者把资料做成产品. 两种消息模型 (1) 队列模型 最初的一种消息模型：队列模型。 生产者（Producer）发消息就是入队操作，消费者（
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2024-10-08 14:27:33
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1、ActiveMQ中消息的管理机制：使用ActiveMQ的目的必然是处理消息，大体步骤如下：
1）通过ConnectionFactory连接到ActiveMQ服务器
2）通过ConnectionFactory创建Connection
3）通过Connection获取Session
4）通过Session创建消息的目的地，即队列(Queue)或主题(Topic)
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2024-09-03 17:09:44
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概念入门消费者、消费组消费者： 消费者从订阅的主题topic消费消息，消费消息的偏移量保存在Kafka的名字是__consumer_offsets 的主题中。消费者还可以将⾃⼰的偏移量存储到Zookeeper，需要设置offset.storage=zookeeper。推荐使⽤Kafka存储消费者的偏移量。因为Zookeeper不适合⾼并发。消费组： 多个从同一个主题topic消费消息的消费者，可以
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2023-11-09 13:23:58
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#生产者package kafka;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import ja
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2024-07-25 19:41:28
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关于kafka的消费组模式，差了点相关资料，其中有一点提到：一个主题下的分区不能小于消费者数量，即一个主题下消费者数量不能大于分区属，大了就浪费了 那么，如果我的消费者进程数大于分区数的话，会有什么现象了，接下来就做个实验试试 1、首先，创建一个3分区，主题名为test3bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:218
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2023-10-08 18:54:08
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概念： 消息生产者发送消息到Queue中，然后消息消费者从Queue中获取并消费消息。 消息消费以后，Queue中不在存储消息，消费者不可能消费到已经被消费的消息， Queue支持多个消费者，但单条消息，只会有一个消费者可以消费，其他的则不能消费此消息 当消费者不存在时，消息会一直保存，直到有消
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2024-03-28 09:59:52
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消费者是与消费分区是如何对应的？消费者从属于一个消费群组，一个群组里的消费者订阅同一个主题，每个消费者接受主题一部分分区的消息。消费者的数量应该小于等于分区的数量，如果消费者的数量超过分区数，那么超过部分会被闲置。不同消费组群互相不影响，如果一个应用要处理多个主题，，可以让多个主题公用一个消费者群组 能不能不要消费组？可以。一个消费者可以自己订阅主题并加入消费组，或者为自己分配分区【不能同时做这两
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2024-02-29 13:43:38
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前言读完本文，你将了解到如下知识点：kafka 的消费者 和 消费者组如何正确使用 kafka consumer常用的 kafka consumer 配置消费者 和 消费者组什么是消费者？ 顾名思义，消费者就是从kafka集群消费数据的客户端， 如下图，展示了一个消费者从一个topic中消费数据的模型 图1单个消费者模型存在的问题？ 如果这个时候 kafka 上游生产的数据很快， 超过了这个消费者
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2024-03-27 10:31:16
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1、死信队列1.1、概念死信，顾名思义就是无法被消费的消息，一般来说，producer 将消息投递到 broker 或者直接到queue里了，consumer 从 queue 取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。应用场景：为了保证订单业务的消息数据不丢失，需要使用到 RabbitM
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2024-10-21 08:59:04
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一、什么是RabbitMQRabbitMQ是一个开源的AMQP实现，服务器端用Erlang语言编写，支持多种语言客户端。AMQP:即Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计rabbitMQ的工作性质类似于物流，物流公司职能就是接收、存储、转发。最终确保收件人能够及时的获取到寄件人发的物件。rabbitM
Kafka - 06消费者消费消息解析一、Kafka消费者读取数据流程1.1 传统流程消费者发送请求给Kafka服务器Kafka服务器在os cache缓存读取数据（缓存没有再去磁盘读取数据）从磁盘读取数据到os cache缓存中os cache复制数据到Kafka应用程序中Kafka将数据（复制）发送到socket cache中socket cache通过网卡传输给消费者1.2 Kafka零拷贝
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2023-12-20 00:39:13
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1.为什么性能比较高：（1）磁盘的顺序读写，磁盘成本低，随机读写性能较低，但是顺序读写 Kafka是顺序写，每一个partition都是一个单独的文件，新来的消息直接往文件末尾递增，已消费的数据不会立刻删除，基于时间或者分区文件大小批量删除（2）利用了操作系统的页缓存 消息不再被组织成对象，而是成为字节流进行紧密存储 （3）零拷贝零拷贝不是指没有拷贝，而是指内核态和用
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2024-03-20 10:12:08
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摘要在这一篇文章中，我将向你介绍消费者的一些参数。这些参数影响了每次poll()请求的数据量，以及等待时间。在这之后，我将向你介绍Kafka用来保证消费者扩展性以及可用性的设计——消费者组。在消费者组的介绍中，我将重点放在了Rebalance的过程上，因为这是一个很重要又经常发生，还会导致消费者组不可用的操作。 1 消费者参数配置对于一个消费者来说，他要做的事情只有一件，那就是使用poll()来拉
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2024-05-22 09:53:06
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系列目录kafka原理和实践（一）原理：10分钟入门kafka原理和实践（二）spring-kafka简单实践kafka原理和实践（三）spring-kafka生产者源码kafka原理和实践（四）spring-kafka消费者源码kafka原理和实践（五）spring-kafka配置详解kafka原理和实践（六）总结升华 ==============正文分割线========
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2024-04-19 10:55:39
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一、消费者和消费者群组在 Kafka 中，消费者通常是消费者群组的一部分，多个消费者群组共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作，比如把数据写到数据库或 HDFS ，或者进行耗时的计算，在这些情况下，单个消费者无法跟上数据生成的速度。此时可以增加更多的消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息，这就是
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2024-02-21 12:12:13
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