1、为什么有消息系统1、解耦合2、异步处理例如电商平台，秒杀活动。一般流程会分为：风险控制库存锁定生成订单短信通知更新数据通过消息系统将秒杀活动业务拆分开，将不急需处理的业务放在后面慢慢处理；流程改为：风险控制库存锁定消息系统生成订单短信通知更新数据3、流量的控制3.1 网关在接受到请求后，就把请求放入到消息队列里面3.2 后端的服务从消息队列里面获取到请求，完成后续的秒杀处理流程。然后再给用户返
发送消息的幂等性Broker有判断producer生产消息幂等性的功能： 具体设置：enable.idempotence=true/false原理PID(Producer ID)sequence number 生产者都要有一个唯一的编号，就是PID。每一条消息都要有一个sequence number,如果消息的sequence number小于服务端存储的最大编号，则判定该消息为重复消息。 k
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2024-06-19 17:05:34
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Kafka producer拦截器(interceptor)1 拦截器原理 Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。对于producer而言，interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同时，producer允许用户指定多个inte
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2024-07-02 22:23:46
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一、简介 kafka生产者拦截器主要用于在消息发送前对消息内容进行定制化修改，以便满足相应的业务需求，也可用于在消息发送后获取消息的发送状态，所在分区和偏移量等信息。同事，用户可以在生产者中指定多个拦截器形成一个拦截器链，生产者会根据指定顺序先后调用。Kafka生产者拦截器的访问流程如下：这里的拦截器为两个拦截器组成的一个拦截器链。第一个拦截器为时间拦截器，作用是在消息发送之前修改消息的
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2024-03-31 11:34:44
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五 Kafka producer 拦截器(interceptor)5.1 拦截器原理 Producer 拦截器(interceptor)是在 Kafka 0.10 版本被引入的，主要用于实现 clients 端的定制化控制逻辑。 对于 producer 而言，interceptor 使得用户在消息发送前以及 producer 回调逻辑前有机会修改消息等。同时，producer 允许用户
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2024-05-08 12:56:59
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在说到消息中间件的时候，我们通常都会谈到一个特性：消息的顺序消费问题。这个问题看起来很简单：Producer发送消息1, 2, 3。。。 Consumer按1, 2, 3。。。顺序消费。但实际情况却是：无论RocketMQ，还是Kafka，缺省都不保证消息的严格有序消费！这个特性看起来很简单，但为什么缺省他们都不保证呢？ “严格的顺序消费”有多么困难下面就从3个方面来分析一下，对于一个消
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2024-07-30 14:32:17
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消息消费 Kafka 中的消费是基于拉模式的。消息的消费一般有两种模式：推模式和拉模式。推模式是服务端主动将消息推送给消费者，而拉模式是消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。 从代码清单8-1中可以看出，Kafka 中的消息消费是一个不断轮询的过程，消费者所要做的就是重复地调用 poll() 方法，而 poll() 方法返
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2024-03-17 19:38:37
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目录异步通信原理：观察者模式：生产者消费者模式：生产者消费者模式数据传递的流程：缓冲区：数据单元：消息系统原理：消息以及消息队列：点对点消息传递：发布订阅消息传递：Kafka原理：设计目标：Kafka优点：Kafka系统架构：Broker：Topic：创建流程：删除流程：Partition：Leader：Follower：Replication：Producer：Consumer：Consumer
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2024-09-02 11:56:24
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1.消费模型消息的消费模型有两种：推送模型(push)和拉取模型(pull)推送模型(push)：基于推送模型（push）的消息系统，由消息代理记录消费者的消费状态，消息代理在将消息推送到消费者后，标记这条消息为已消费，但这种方式无法很好地保证消息被处理，比如，消息代理把消息发送出去后，当消费进程挂掉或者由于网络原因没有收到这条消息时，就有可能造成消息丢失（因为消息代理已经把这条消息标记为已消费了
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2023-11-18 23:39:47
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传统消息队列在信息系统传输信息中，不可能依靠某一性能来决定先后顺序，应该统一按照先来后到排队。 Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于 大数据实时处理领域。 在传统消息队列中分为两种，一种是同步消息队列，即让用户等待流程完成： 一种叫异步消息队列，即你的请求我收到了，我先给你弄着，你先去忙其他的事情吧：消息队列最大的优点有两个：解耦与削峰。
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2024-03-11 20:23:13
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1 拦截器原理 Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。 对于producer而言，interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同时，producer允许用户指定多个interceptor按序作用于同一条消息从而形成一个拦截链(int
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2024-03-19 13:44:42
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Kafka 拦截器分为生产者拦截器和消费者拦截器。生产者拦截器允许你在发送消息前以及消息提交成功后植入你的拦截器逻辑；而消费者拦截器支持在消费消息前以及提交位移后编写特定逻辑。 这两种拦截器都支持链的方式，即你可以将一组拦截器串连成一个大的拦截器，Kafka 会按照添加顺序依次执行拦截器逻辑。 假设你想在生产消息前执行两个“前置动作”：第一个是为消息增加一个头信息，封装发送该
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2024-04-08 07:15:18
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前言 kafka是一个消息队列产品，基于Topic partitions的设计，能达到非常高的消息发送处理性能。Spring创建了一个项目Spring-kafka，封装了Apache 的Kafka-client，用于在Spring项目里快速集成kafka。除了简单的收发消息外，Spring-kafka还提供了很多高级功能，下面我们就来一一探秘这些用法。项目地址：https://github.com
背景这里的kafka值得是broker,broker消息丢失的边界需要对齐一下：1 已经提交的消息2 有限度的持久化如果消息没提交成功，并不是broke丢失了消息；有限度的持久化(broker可用)生产者丢失消息producer.send(Object msg) ;这个发送消息的方式是异步的；fire and forget,发送而不管结果如何；失败的原因可能有很多，比如网络抖动，发送消息
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2024-03-15 09:27:28
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1. 消息经常堆积起来，不能消费了，重启服务就能继续消费了。消息堆积可能原因如下：1. 生产速度大于消费速度，这样可以适当增加分区，增加consumer数量，提升消费TPS；2. consumer消费性能低，查一下是否有很重的消费逻辑（比如拿到消息后写HDFS或HBASE这种逻辑就挺重的），看看是否可以优化consumer TPS；3. 确保consumer端没有因为异常而导致消费hang住; 4
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2024-03-22 09:15:05
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kafka的基础概念Producer (消息生产者) 向主题发布消息的客户端应用程序称为生产者(Producer)，生产者用于持续不断的向某个主题发送消息。Consumer (消息消费者) 订阅主题消息的客户端程序称为消费者(Consumer)，消费者用于处理生产者产生的消息。Consumer Group (消费者组)每个消费者属于一个特定的消费者群组(可为每个消费者指定group name，若不
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2024-06-18 13:11:53
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大数据组件使用 总文章kafka 生产/消费API、offset管理/原理、kafka命令kafka 命令、APIKafka 安装、原理、使用mapreduce 实时消费 kafka 数据 创建topic
kafka-topics --create --zookeeper node1:2181 --replication-factor 3 --partitions
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2024-07-30 16:16:55
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Kafka 基本概念消息：类似于数据库的记录，由字节数组组成，消息里的数据没有特别的格式或含义。消息可以有一个可选的元数据(键)，主要是当以一种可控的方式写入不同的分区时，需要用到。批次：用于提高效率，将消息分批次写入kafka，批次也就是一组消息，但这些消息属于同一主题和分区。模式和序列化: Avro（Avro 提供了紧凑的序列化格式，模式和消息体是分开的）主题：消息通过主题进行分类，主题类似于
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2024-03-21 09:50:23
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1. 优雅的退出消费者程序wakeup()方法是consumer中唯一个可以在多线程中使用的方法。poll方法不会立即响应wakeup方法，并在下次poll调用时会抛出WakeupExceptionpackage com.bonc.rdpe.kafka110.consumer;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
impo
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2024-03-16 19:19:10
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引言网络上关于 go 实现 kafka 消息发送和接收的文章很多，但是实际操作起来又不是很清楚，本文在网络资源的基础上，结合自己搭建过程中遇到的问题进行了总结。本文的实验主机：Mac笔记本。一、核心概念kafka是消息中间件的一种，是一种分布式流平台，是用于构建实时数据管道和流应用程序。具有横向扩展，容错，wicked fast（变态快）等优点。kafka中涉及的名词：消息记录(record):
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2024-03-19 13:15:34
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