简单介绍下kafka kafka是一个分布式的消息队列系统，消息以topic分类传输，生产者往topic发送消息时，消息会被分散到topic的不同分区中，消费者以组的形式消费topic中的数据，一个topic的一个分区，只能被同一个组里的一个消费者消费，但同一个消费者，可以消费多个分区数据，每个组自己维护topic每个分区的消费偏移量。 
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2024-04-03 11:08:05
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Kafka组件说明Broker：消息中间件处理节点，⼀个Kafka节点就是⼀个broker，⼀个或者 多个Broker可以组成⼀个Kafka集群，一个Kafka集群通常包括多个BrokerTopic：是一个逻辑的概念，Kafka根据topic对消息进⾏归类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定⼀个topic，一个或多个Partition组成一个TopicProducer：消息⽣产者，向Brok
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2023-09-26 08:42:33
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一.介绍1).概念: kafka是用于构建实时数据管道和流媒体应用。它是水平扩展的，容错的，快速的，并且在成千上万的公司中使用。消息中间件: 生产者和消费者2).举例说明: 妈妈: 生产者 你 : 消费者 馒头: 数据流正常情况下: 生产一个 消费一个 其他情况: 一直生产,你吃到某一个馒头时,你卡住
Kafka 多线程开发消费实例Kafka Java Consumer 设计原理谈到 Java Consumer API，最重要的当属它的入口类 KafkaConsumer 了。我们说 KafkaConsumer 是单线程的设计，严格来说这是不准确的。因为，从 Kafka 0.10.1.0 版本开始，KafkaConsumer 就变为了双线程的设计，即用户主线程和心跳线程。所谓用户主线程，就是你启动
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2024-03-22 10:31:46
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目录什么是消费者组消费者与消费者组的关系消费组内的消费者个数变化时所对应的分区分配的演变单播与多播分区数量和消费者数量的关系单个消费者组多个消费者组 什么是消费者组消费者组是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或消费者实例，它们共享一个公共的ID，即group ID。消费者与消费者组的关系消费者负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并
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2023-12-20 09:36:54
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不知道能不能说清楚kafka里面的概念，尝试一下去说明吧。kafka是一个分布式的，分区的消息中间件，它依赖zookeeper，因此它具有天然的集群性，单台机器也是集群，多台也是集群，扩展性好，扩容性好。kafka下有几个概念：1 broker：这个概念即为集群中的节点，启动多个kafa服务，那么就是多个broker。2 topic：消息分类，每个消息都必须有一个topic。3
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2024-02-10 02:28:05
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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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方案背景假设每天集群需要承载10亿数据。一天24小时，晚上12点到凌晨8点几乎没多少数据。使用二八法则估计，也就是80%的数据（8亿）会在16个小时涌入，而且8亿的80%的数据（6.4亿）会在这16个小时的20%时间（3小时）涌入。QPS计算公式：640000000 ÷ (3x60x60) = 60000，也就是说高峰期的时候Kafka集群要扛住每秒6万的并发。磁盘空间计算，每天10亿数据，每条5
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2024-07-29 13:18:35
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正文不同类型的消息发到同一个Topic中，设置多个消费者组，为每个消费者组打一个标记。每一种消费者组只能消费对应的消息类型。这样做的好处是避免设置多个Topic，简化代码开发的同时性能损耗小。问题出现在消费端，由于多个消费者组对象随着项目初始化而初始化，导致了你的断点不一定能准确打在对应的消费者上，出现的问题就是进不去断点。2. 解决思路你在生产者端发送一条消息进入到kafka消息队列，重点来了，
# Java 多节点部署同一 GroupID 消费同一 Topic 的实现指南
在分布式领域，Kafka 是一种非常流行的消息队列系统。在这样的系统中，多个消费者可以通过相同的 GroupID 共享消费同一个 Topic 的消息。本文将详细讲解如何通过 Java 来实现这一过程。
## 流程概述
首先，让我们了解实现的主要步骤。下面是一个简单的流程图（表格展示）：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-28 04:28:07
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在文本、图像等非结构化数据领域，需要对提取的结构进行推理，例如the dependency tree of sentences，the scene graph of images 等，同时也需要建立图推理模型(graph reasoning models)。图神经网络（GNNs）是通过图节点之间的信息传递来获取图的依赖性的连接模型。与标准神经网络不同，图神经网络可以以任意深度表示来自其邻
分布式系统中的同步很困难。您可能的目标是尽可能多地防止它。但有时业务需求需要协调对数据新鲜度有严重依赖的不同服务。 为了概括起见,假设架构由_Service-A_、_Service-B_和_Service-C_组成。它们都使用来自同一个 Kafka 主题的消息,但显然根据各自的业务逻辑、API 和 SLA 对它们进行不同的处理。当 Service-A 处理一条消息时,它会调用 Service-B&
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2024-06-07 22:09:49
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在Apache Kafka中，消费者用于从Kafka集群订阅并消费指定主题的消息。以下是一个使用Java实现的消费者基本功能示例，展示了如何创建消费者、订阅主题、消费消息以及关闭消费者：import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerR
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2024-06-21 01:00:12
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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组内 消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，
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2024-02-21 23:32:57
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目录架构图名词解析工作流程文件内部存储数据和索引寻址架构图 名词解析Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端；Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 拉取消息的客户端；Consumer Group （CG
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2023-11-23 23:31:57
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1，kafka基本组成： broker:一个kafka节点就是一个broker，多个broker组成集群，用于存储消息和处理消息。 topic：一个broker下有多个topic主题，每个消息都需要指定一个topic，用于消息归类。 producer：消息生产者，用于给br
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2023-11-23 13:20:28
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Producer :消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端;Consumer :消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端;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组内消费者消费;消费者组之间互不影响。所 有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个
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2023-12-15 21:21:02
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1.1 Kafka的单节点部署 在实际的工作中，经常使用Kafka作为消息队列，然而并不是每一种业务场景都需要集群版的Kafka，有时单节点的Kafka就能满足了业务的需求。以下就是单节点kafka的部署流程：1.1.1 安装包下载 从Kafka官网
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2024-03-11 06:33:26
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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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Consumer Group 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）。每个分区只能由同一个消
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2024-03-18 18:23:45
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