简介Kafka 有主题（Topic）的概念，它是承载真实数据的逻辑容器，而在主题之下还分为若干个分区，也就是说 Kafka 的消息组织方式实际上是三级结构：主题 - 分区 - 消息。主题下的每条消息只会保存在某一个分区中，而不会在多个分区中被保存多份。Kafka官网上的这张图十分详细的展示了这个三级结构：常见的分区策略分区策略是决定生产者将消息发送到哪个分区的算法。Kafka 为我们提供了默认的分
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2024-03-28 06:36:29
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消息分区机制，基于因果关系的消息顺序消费
消息分区策略这里不是说Kafka的主题为什么要分区，而是说在分区的结构下，如何让具有某种特点的消息发送到特定分区。这里有一个很明显的问题，就是主题分区，那么生产者发送的消息到底被发送到了哪个分区呢？一般我们都知道有轮询机制或者是随机机制，这两种机制都比较好理解。而且Kafka也都支持，在新版本中默认使用的是轮询机
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2024-06-25 16:02:27
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1 什么是消息 在应用系统之间，传递的数据，叫做消息；2 常见消息队列标准的消息队列实现： 主要基于pub/sub publish 、subscribe发布与订阅模型  
自定义分区类 生产者发送到对应的分区有以下几种方式：（1）指定了patition，则直接使用；(可以查阅对应的java api, 有多种参数)（2）未指定patition但指定key，通过对key的value进行hash出一个patition；（3）patition和key都未指定，使用轮询选出一个patition。 但是kafka提供了，自定义分区算法的功能,由业
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2024-03-02 09:53:54
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参数的设定:参考资料不错的资料：http://developer.51cto.com/art/201501/464491.htm注意：在配置文件server.properties中指定了partition的数量num.partitions。这指的是多单个topic的partition数量之和。若有多个broker,可能partition分布在不同的节点上，则多个broker的所有partitioi
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2023-12-06 23:45:45
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1.为什么分区kafka有主题（Topic）的概念，它是承载真实数据的逻辑容器，而在主题之下还分为若干个分区，也就是说kafka的消息组织方式实际上是三级结构： 主题---分区---消息。主题下的每条消息只会保存在某一个分区中，而不会在多个分区中保存多份。官网上的这张图非常清晰地展示了kafka的三级结构，如下：其实分区的作用就是提供负载均衡的能力，或者说对数据进行分区的主要原因，就是为了实现系统
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2024-03-21 21:03:10
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写在开头：本章是Kafka学习归纳第二部分，着重于强调Kafka的java开发和生产消费过程。文章内容输出来源：拉勾教育大数据高薪训练营。Kafka开发实战消息的发送与接收 生产者的主要对象有：KafkaProducer ， ProducerRecord 。KafkaProducer用于消息发送，ProducerRecord 用于创建发送实体，包括需要指定的参数参数说明boo
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2024-01-03 07:06:19
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## Spring Boot中使用Kafka指定分区发送消息
在现代分布式系统中，Kafka作为一种高性能的消息队列，广泛应用于数据流处理和消息传递。Kafka消息系统使用主题（Topic）和分区（Partition）的概念，通过分区可以水平扩展Kafka的性能，以支持更大的吞吐量。在某些情况下，我们可能需要将消息发送到特定的分区。本文将介绍如何在Spring Boot应用中实现Kafka消息的
客户端的几个组件：KafkaProducer KafkaProducer 是一个生产者客户端的进程，通过该对象启动生产者来发送消息RecordAccumulator 记录收集器，收集发送的消息缓存到客户端Sender
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2024-03-11 08:40:45
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1）默认的分区器：Defaultpartitioner，ctrl+n 全局搜索DefaultPartitioner，可以在源码中查看分区策略#如果记录中指定了分区，请使用它
1) If a partition is specified in the record, use it
#如果未指定分区但存在key，根据key的哈希值选择分区
2) If no partition is specified
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2024-03-21 10:29:04
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kafka分区分配是否均衡会影响到Kafka整体的负载均衡，具体还会牵涉到优先副本等概念。kafka中的分区分配主要有三种：主题的分区分配：为集群制定创建主题时的分区副本分配方案生产者的分区分配：指为每条消息指定其所要发往的分区消费者的分区分配：指为消费者指定其可以消费消息的分区1. topic的分区分配创建主题时是否指定replica-assignment、broker.rack、disable
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2023-11-07 11:43:04
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1.分区策略1）分区的原因 （1）方便在集群中扩展，每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器，而一个 topic 又可以有多个 Partition 组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了； （2）可以提高并发，因为可以以 Partition 为单位读写了。 2）分区的原则 我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。 （1）指明 p
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2024-03-15 10:59:52
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本篇主要介绍kafka的分区和副本，因为这两者是有些关联的，所以就放在一起来讲了，后面顺便会给出一些对应的配置以及具体的实现代码，以供参考~1.kafka分区机制分区机制是kafka实现高吞吐的秘密武器，但这个武器用得不好的话也容易出问题，今天主要就来介绍分区的机制以及相关的部分配置。首先，从数据组织形式来说，kafka有三层形式，kafka有多个主题，每个主题有多个分区，每个分区又有多条消息。而
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2024-03-27 17:11:21
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扩容：增加机器，例如原来三台服务器的kafka集群增加两台机器成为有五台机器的kafka集群，跟搭建差不多分区重新分配：在原来机器上的主题分区不会自动均衡到新的机器，需要使用分区重新分配工具来均衡均衡重新分配官方文档地址：点击打开链接翻译官方文档中文地址：点击打开链接上面两个链接中的文档描述的很详细。这里记录一下关键步骤，更主要是总结实际操作过来之后的问题和新的知识理解主要步骤1、确定要重启分配分
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2024-03-27 15:40:09
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1.优先副本的选举优先副本是为了解决负载失衡的情况，是指在AR集合列表中的第一个副本，比如分区0的AR集合列表为[1,2,0]，那么分区0的优先副本即为1。理想情况下优先副本就是该分区的leader副本优先副本的选举是指通过一定的方式促使优先副本选举为leader副本，来促进集群的负载均衡，也称为分区平衡分区平衡并不意味着Kafka集群的负载均衡，因为还要考虑集群中的分区分配是否均衡。更进一步，每
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2023-10-24 05:36:05
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Kafka分区副本重分配 文章目录Kafka分区副本重分配1、前言2、分区副本重分配流程图3、分区副本重分配详细分析3.1 客户端行为3.1.1 执行副本重分配脚本3.1.2 解析并验证传入的参数3.1.3 处理重分配任务3.2 服务端行为3.2.1 基本概念3.2.2 Controller节点行为3.2.3 Broker节点行为3.2.3.1 Broker对LeaderAndIsrRequest
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2024-05-31 14:09:08
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## 监听 Kafka 消息时是否需要指定分区？
在使用 Java 监听 Kafka 消息时，并不需要指定分区。Kafka 的消费者在消费消息时会自动协调和分配分区，确保消息能够被均匀地分配给消费者组中的各个消费者。
下面我们通过一个简单的代码示例来说明这个过程。
首先，我们需要添加 Kafka 相关的依赖。可以在 `pom.xml` 文件中添加以下依赖：
```xml
原创
2024-02-02 06:34:05
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当我们使用kafka向指定Topic发送消息时，如果该Topic具有多个partition，无论消费者有多少，最终都会保证一个partition内的消息只会被一个Consumer group中的一个Consumer消费，也就是说同一Consumer group中的多个Consumer自动会起到负载均衡的效果。1、消息构造下面我们就针对调用kafka API发送消息到Topic时partition的
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2024-04-16 17:00:41
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1. 生产者分区写入策略简介: 生产者写入消息到topic，Kafka将依据不同的策略将数据分配到不同的分区中.轮询分区策略(默认的,使用最多的策略): 可以最大限度的保证消息平均分配到不同的区中.随机分配策略(基本不用): 随机将消息分配到每个分区中按key分配策略: 根据Key分配到每一个区中,但是可能出现数据倾斜,大量相同的key被分到同一个区中.自定义分区策略: 了解有这个.1.1 轮询策
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2023-12-15 16:38:54
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分区器分区器是生产者层面的负载均衡。Kafka 生产者生产消息时，根据分区器将消息投递到指定的分区中，所以 Kafka 的负载均衡很大程度上依赖于分区器。Kafka 默认的分区器是 Kafka 提供的 DefaultPartitioner。它的分区策略是根据 Key 值进行分区分配的：如果 key 不为 null：对 Key 值进行 Hash 计算，从所有分区中根据 Key 的 Hash 值计算出
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2024-04-01 09:51:42
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