生产者每次调用poll()方法时，它总是返回由生产者写入Kafka但还没有消费的消息，如果消费者一致处于运行状态，那么分区消息偏移量就没什么用处，但是如果消费者发生崩溃或者有新的消费者加入群组，就会触发再均衡，完成再均衡之后，每个消费可能分配到新的分区，而不是之前处理的那个，为了能够继续之前的工作，消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从偏移量制定的地方开始工作。消费者会往一个__con
每次调用 poll() 方法，它总是返回由生产者写入 Kafka 但还没有被组中消费者读取过的记录，我们因此可以追踪到哪些记录是被群组里的哪个消费者读取的。 由于Kafka不会像其他 JMS 队列那样需要得到消费者的确认（这是 Kafka 的一个独特之处），相反消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区里的位置（偏移量）。如何以及为何提交偏移量我们把更新分区当前位置的操作叫作提交。与传统的消息队
前言 今天我们聊一个话题，这个话题大家可能在面试过程中，或者是工作当中经常遇到 :point_right: 如何保证 Kafka 消息不重复消费？ 我们在做开发的时候为了程序的健壮性，在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试的次数，但是因为网络的一些原因，设置了重试就有可能导致有些消息重复发送了（当然导致消息重复也有可能是其他原因），那么怎么解决消息重复这个问题呢？ 关于这个问题
文章目录消息发送流程分析consumer启动以及拉取消息消息消费 继前文顺藤摸瓜RocketMQ之消息发送debug解析分析完消息发送的流程之后，我们接着分析rocketmq的消息消费流程，环境搭建见前面的文章消息发送。消息发送流程分析consumer启动以及拉取消息来到我们的代码org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer： new了一个con
Kafka 应对场景：消息持久化、吞吐量是第一要求、状态由客户端维护、必须是分布式的。Kafka 认为 broker 不应该阻塞生产者，高效的磁盘顺序读写能够和网络 IO 一样快，同时依赖现代 OS 文件系统特性，写入持久化文件时并不调用 flush，仅写入 OS pagecache，后续由 OS flush。这些特性决定了 Kafka 没有做“确认机制”，而是直接将生产消息顺序写入文件、消息消费
文章目录kafka 基本知识一、基本术语二、从结构上理解kafka的高可用手段三、分区策略四、消息确认机制 kafka 基本知识一、基本术语消息：Record，是 Kafka 处理的主要对象消息位移：Offset，对应分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值主题：Topic，是承载消息的逻辑容器；实际使用中多用来区分具体的业务，不同topic即为不同业务生产者：Producer，发布消
上文中主要介绍了Kafka 的消费位移从Zookeeper 转移到了自己管理。本文主要介绍一下位移的提交方式。Consumer 需要向 Kafka 汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移。因为 Consumer 能够同时消费多个分区的数据，所以位移的提交实际上是在分区粒度上进行的，即Consumer 需要为分配给它的每个分区提交各自的位移数据。提交位移主要是为了表征 Consumer 的消
kafka apache开发的一个开源的流处理平台rabbitmq和kafka的对比吞吐量测试rabbit mq 36MB 轻量级 kafka 600MB 重量级 最新版本出了轻量级理论或者面试题请参见 从入门到入土 04 kafka理论篇环境：zookeeper(理解成数据库，也会检测心跳) 强一致性，选举Leader PS:建议分区数量最好的Broker的数量一致 C# 包：confluent
这里只介绍confirm模式，事务模式就不演示了rabbitmq消息确认 分为 生产者确认 和 消费者确认 两者不耦合发布端确认 引入Jar包这里使用的是gradle配置compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-amqp')配置参数spring.rabbitmq.addresses = localhost:5672
spr
简介： 本文将 rocktmq-spring-boot 的设计实现做一个简单的介绍，读者可以通过本文了解将 RocketMQ Client 端集成为 spring-boot-starter 框架的开发细节，然后通过一个简单的示例来一步一步的讲解如何使用这个 spring-boot-starter 工具包来配置，发送和消费 RocketMQ 消息。作者 | 辽天 导读：本文将 rocktm
1. SpringAMQP则允许配置三种确认模式 1. manual：手动ack，需要在业务代码结束后，调用api发送ack。 2. auto：自动ack，由spring监测listener代码是否出现异常，没有异常则返回ack；抛出异常则返回nack3. none：关闭ack，MQ假定消费者获取消息后会成功处理，因此消息投递后立即被删除首先声明队列交换机 @Con
生产者源码核心流程1.同步等待拉取元数据首先main线程想要发送消息，因此Kafka会开启一个send（）线程来专用发送消息，因为这时Kafka第一次去读取数据，发送消息之前会尝试去MetaData（元数据的管理组件）拉取元数据。唤起sender（）线程去Kafka集群获取topic信息，获取到元数据信息后，更新版本号（版本号是一次递增的，用户更新配置后实时更新元数据信息），唤醒主线程，拉取到元数
Spark Streaming No Receivers 方式的createDirectStream 方法不使用接收器，而是创建输入流直接从Kafka 集群节点拉取消息。输入流保证每个消息从Kafka 集群拉取以后只完全转换一次，保证语义一致性。但是当作业发生故障或重启时，要保障从当前的消费位点去处理数据(即Exactly Once语义)，单纯的依靠SparkStreaming本身的机制是不太理想
ActiveMQ简介ActiveMQ介绍MQ是消息中间件，是一种在分布式系统中应用程序借以传递消息的媒介，常用的有ActiveMQ，RabbitMQ，kafka。ActiveMQ是Apache下的开源项目，完全支持JMS1.1和J2EE1.4规范的JMS Provider实现。 特点： 1、支持多种语言编写客户端 2、对spring的支持，很容易和spring整合 3、支持多种传输协议：TCP,S
一：简介 1.默认规则：一个分区只有一个消费者来消费； 2.消费组再分区：消费组发生； 3.消费进度：消费者保存，提交到分区，以消费组为单位，一般在ZK或者内部主题中(consumer_offset)；根据不同的提交，也分“Once more”、“once least”； 4.ZK中记录了Kafk
发送端不要使用 producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg, callback)。记住，一定要使用带有回调通知的 send 方法。设置 acks = all。acks 是 Producer 的一个参数，代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成 all，则表明所有副本 Broker 都要接收到消息，该消息才算是“已提交”
概述消息中间件有很多种，进程也会拿几个来对比对比，其中一种对比项就是消费模式。消息的消费模式分Push，Push两种，或者两者兼具。RabbitMQ的消费模式就是兼具Push和Pull。 本文通过demo代码以及借助wireshark抓包工具来观察RabbitMQ的消费模式。push模式发送端向broker端发送数据，数据内容为：RabbitMQ Demo Test, Send Messages
本文将带你了解生产者发送消息的详细流程，通过本文将知道消息的发送流程。生产者，发送消息一方，生产者负责创建消息，然后将其投递到Kafka的topic中，接下来由各消费组内的消费者去消费，生产者发送消息时有三种模式。消息发送模式发后既忘：只管往Kafka中发送消息并不关心消息是否正确到达。某些情况下会造成消息丢失，这种发送方式性能最高，可靠性最
目光从厕所转到饭馆，一个饭馆里通常都有好多厨师以及好多服务员，这里我们把厨师称为生产者，把服务员称为消费者，厨师和服务员是不直接打交道的，而是在厨师做好菜之后放到窗口，服务员从窗口直接把菜端走给客人就好了，这样会极大的提升工作效率，因为省去了生产者和消费者之间的沟通成本。从java的角度看这个事情，每一个厨师就相当于一个 生产者 线程，每一个服务员都相当于一个 消费者 线程，而放菜的窗口
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========
