Kafka——Kafka相关操作 文章目录Kafka——Kafka相关操作命令行操作Topic相关操作生产者发送消息消费者接收消息java代码操作生产者消息发送过程创建生产者发送消息消息中的键消费者消费者群组创建消费者提交问题及解决方案参考 命令行操作Topic相关操作创建Topic->向Topic发送消息->接收Topic消息，所有消息命令都在kafka文件的bin目录下1.创建To
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2024-09-21 13:58:37
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# 如何实现 Java Kafka Client 消费多个Topic
## 一、流程概述
```mermaid
journey
title 消费多个Topic的流程
section 开发者教学
开始 --> 理解Kafka基本概念 --> 创建Kafka消费者实例 --> 订阅多个Topic --> 消费消息 --> 结束
```
## 二、具体步骤及代码示例
原创
2024-05-07 06:05:53
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Kafka什么是KafkaKafka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。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。Kafka最初是由LinkedIn开发，并随后于2011年初开源。kafka软件结构Kafka是一个结构相对简单的消息队列(MQ)软件kafka软件结构图 Kafka Cluster(Kafka集群)Parti
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2023-08-19 20:11:41
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kafuka基础架构
kafka的定义：kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列，主要应用于大数据实时处理领域。
消息队列（Message Queue）的两种模式：
 
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2024-03-20 18:41:29
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spring-kafka 是基于 java版的 kafka client与spring的集成，提供了 KafkaTemplate，封装了各种方法，方便操作,它封装了apache的kafka-client,不需要再导入client依赖<!-- kafka -->
<dependency>
<groupId>org.sprin
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2023-09-26 10:34:33
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注意：从kafka-0.9版本及以后，kafka的消费者组和offset信息就不存zookeeper了，而是存到broker服务器上，所以，如果你为某个消费者指定了一个消费者组名称（group.id），那么，一旦这个消费者启动，这个消费者组名和它要消费的那个topic的offset信息就会被记录在broker服务器上 1.概述Kafka版本[0.10.1.1]，已默认将消费的 offse
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2023-12-07 11:19:18
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一、Kafka相关术语解释1）Broker
Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker。broker端不维护数据的消费状态，提升
了性能。直接使用磁盘进行存储，线性读写，速度快：避免了数据在JVM内存和系统内存之间的复制，
减少耗性能的创建对象和垃圾回收。
2）Producer
负责发布消息到Kafka broker
3）Consumer
消息消费者，向Kafka broke
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2024-06-23 12:00:58
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Kafka使用进阶——消费者 Introducing the Kafka Consumer: Getting Started with the New Apache Kafka 0.9 Consumer Client http://www.confluent.io/blog/tutorial-getting-started-with-the-new-apache-kafka-0.9-c
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2024-06-05 10:27:32
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一.前言在理解本篇内容前请先读kafka特征介绍。由于个人理解有限，在遇到特殊问题时请参考kafka官方文档。欢迎指出本篇内容的错误。本篇内容会持续更新，请关注。二.topic,group规范为增强topic,group名称所代表的含义，约定如下规则：topic的名称里只体现生产者。定义：环境_生产者_业务含义。例如：prod_sync_order_snapshot.每个group代表代表一个独立
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2024-03-27 10:15:04
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在压力测试过程中，请求的峰值一直持续的时候就容易出现了大量的XX字段插入失败，唯一键冲突。 检查日志能发现出现大量的提交到kafka失败Commit cannot be completed due to group rebalance很多次提交到kafka都是rebalance，为什么发生了rebalance我们的应用是开三个线程消费kafka消息，拿到消息后就会进行提交，理论上是不应
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2024-02-27 17:16:35
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一、Kafka消费者1、消费方式consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息pull模式不足之处是，
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2024-04-26 15:40:17
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目录一、kafka的消费方式 二、消费者总体工作流程三、消费者组 消费者组工作原理 消费者组初始化 消费者组详细消费流程 消费一个主题 消费一个分区消费者组案例 四、分区分配以及再平衡分区分配策略Range 分区分配策略Roundrobin分区分配策略Sticky以及再平衡五、offest位移offest默认维护位
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2024-03-06 00:13:57
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kafka小结目录1、消息中间件2、Kafka 基本概念和架构zookeeper答案关键字3、Kafka 使用问题命令行工具Kafka ProducerKafka Consumer答案关键字4、高可用和性能问题分区与副本性能优化答案关键字分布式消息中间件什么是分布式消息中间件？消息中间件的作用是什么？消息中间件的使用场景是什么？消息中间件选型？消息队列分布式消息是一种通信机制，和 RPC、HTT
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2024-06-19 21:42:23
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1.Kafka是什么 简单的说，Kafka是由Linkedin开发的一个分布式的消息队列系统(Message Queue)。kafka的架构师jay kreps非常喜欢franz kafka,觉得kafka这个名字很酷，因此将linkedin的消息传递系统命名为完全不相干的kafka，没有特别含义。2.解决什么问题kafka开发的主要初衷目标是构建一个用来处理海量日志，用户行为和网站运营统计等的数
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2024-04-22 12:46:11
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一、Kafka概述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。Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。无论是kafka集群，还是consum
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2023-09-17 11:39:05
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一、消费者消费消息流程 二、消费方式 consumer 采用 pull(拉)模式从 broker 中读取数据。 push(推)模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。 它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息，典型的表
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2024-02-22 11:19:00
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本文介绍 Kafka 消费的一个例子，以及如何优化提升消费的并行度。例子Kafka 消费一般使用 github.com/Shopify/sarama 包实现，现已支持消费组消费。下面是一个消费组消费的例子：func consume(){
// 定义一个消费者，并开始消费
consumer := Consumer{}
ConsumerHighLevel.C
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2024-03-23 09:57:18
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目录简述消费语义offset的三种管理方式offset管理demo自带offset管理将offset存储在MySQL中 简述Kafka+Spark Streaming主要用于实时流处理。到目前为止，在大数据领域中是一种非常常见的架构。Kafka在其中主要起着一个缓冲的作用，所有的实时数据都会经过kafka。所以对kafka offset的管理是其中至关重要的一环。一但管理不善，就会到导致数据丢失
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2024-03-16 10:58:54
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kafka消费者1、消费方式consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。push（推）模式很难适应消费速度不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络堵塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。pull模式不足之处是，如
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2024-01-27 19:41:47
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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
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2023-12-07 21:00:19
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