在使用 Java Kafka 进行消息消费时，我们可能会遇到消费者突然不消费消息的问题。本文将通过以下几个方面详细探讨这个问题，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结以及扩展应用。
### 背景定位
为了解决“Java Kafka Consumer 突然间不消费了”这一问题，首先需要分析当前的业务场景。随着公司业务的不断增长，我们的消息队列系统也迎来了更高的负载。以下是业务增长里
# 如何实现“redis 消费队列 不消费了”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经遇到过使用 Redis 作为消息队列的场景。在实际开发中，有时候我们需要暂时停止消费消息队列，但又不想删除已经存在的消息。本文将指导一位刚入行的小白如何通过操作 Redis 实现“redis 消费队列不消费了”。
## 整体流程
以下是整个操作的流程，我们可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-06-06 05:32:46
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ClickHouse表引擎完整使用一、表引擎1、表引擎的使用2、TinyLog3、Memory4、MergeTree1、partition by 分区(可选)1）作用2）如果不填3）分区目录4）并行5）数据写入与分区合并6）例如2、primary key 主键(可选)3、order by（必选）4、二级索引1）老版本使用二级索引前需要增加设置2）创建测试表3）插入数据4）对比效果5、数据 TTL
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2024-03-27 11:01:49
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1. 引入 ActiveMQ 的依赖<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-activemq</artifactId>
</dependency>2. application
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2024-10-12 10:36:33
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1. 问题描述与解决方案问题: 查看业务日志发现, 生产者和消费者都被"卡死", 没有看到错误日志. 查看 RabbitMQ 控制台发现 connection 都被 blocked. 同时看到磁盘空间警告.解决方案: 修改配置文件把 disk_free_limit.absolute 从 20 GB 降低到 10GB, 重启 RabbitMQ, 解决问题.2. 原因探究在运行期间, RabbitMQ
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2023-09-27 13:06:42
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Kafka: a Distributed Messaging System for Log Processing1. IntroductionWe have built a novel messaging system for log processing called Kafka [18] that combines the benefits of traditional log a
Kafka是一种流行的消息中间件系统，常用于在分布式系统中实现可靠的异步通信。在Kafka中，Producer产生消息，Consumer消费消息。但有时候我们可能需要实现一种场景，即Kafka中的消息不被真正消费，只是被保存在队列中。下面我将为你介绍如何实现Kafka不消费消息的方法。
### 实现Kafka不消费消息的步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---- |
| 1 | 创
原创
2024-05-17 14:07:11
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1.Kafka概述1.1定义 Kafka是一个分布式的给予发布/订阅模式的消息队列。Kafka能够以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。具有高吞吐率，即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。支持Kafka Server间
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2024-06-05 00:41:14
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过期的数据才会被自动清除以释放磁盘空间。比如我们设置消息过期时间为2天，那么这2天内的所有消息都会被保存到集群中，数据只有超过了两天才会被清除。Kafka只维护在Partition中的offset值，因为这个offsite标识着这个partition的message消费到哪条了。Consumer每消费一个消息，offset就会加1。其实消息的状态完全是由Consumer控制的，Consumer可以
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2024-02-15 09:24:44
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Kafka是最前沿的开源MQ之一，阿里的RocketMQ也借鉴了不少Kafka的思想。2011年领英发了篇文章描述Kafka的设计，我这先学习初版。新版最重要的改变就是exactly once，众所周知，at least once很容易，retry即可; 而exactly once则很难, 它必须同时维护幂等性。
Reference:
http://
notes.stephenh
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2024-03-22 08:39:59
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在电商平台中，最终创造收入和利润的是用户下单购买的环节；更具体一点，是用户真正完成支付动作的时候。用户下单的行为可以表明用户对商品的需求，但在现实中，并不是每次下单都会被用户立刻支付。当拖延一段时间后，用户支付的意愿会降低。所以为了让用户更有紧迫感从而提高支付转化率，同时也为了防范订单支付环节的安全风险，电商网站往往会对订单状态进行监控，设置一个失效时间（比如 15 分钟），如果下单后一段时间仍
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2024-04-20 17:50:59
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目录三、消费者详解1、概念入门2、消息接收1、必要参数设置2、订阅主题和分区3、反序列化4、位移提交5、指定位移消费6、再均衡监听器7、消费者拦截器8、消费者参数补充1、fetch.min.bytes2、fetch.max.wait.ms3、max.partition.fetch.bytes4、max.poll.records 三、消费者详解1、概念入门消费者和消费组Kafka消费者是消费组的一
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2024-03-18 09:57:19
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先处理消费端的丢失数据和重复消费这俩种情况都是 消息偏移offset的问题导致的，只是场景不同。offset位移提交一般有俩种方式，自动位移提交和手动位移提交。用enable.auto.commit这个配置属性去控制丢失消息一般是自动提交的问题，所以切换成手动位移提交就可以。手动位移提交分成同步提交和异步提交俩种。具体看下图。 重复消费的处理 对于消费端消息的重复消费问题，如果
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2024-06-01 00:03:45
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1、请说明什么是Apache Kafka?Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和可复制的提交日志服务。2、说说Kafka的使用场景？①异步处理 ②应用解耦 ③流量削峰 ④日志处理 ⑤消息通讯等。3、使用Kafka有什么优点和缺点？优点： ①支持跨数据中心的消息复制； ②单机吞吐量：十万级，最大的
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2024-09-03 06:45:31
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作者：finley背景我们在工作中经常遇到等待一段时间后再执行某些任务的需求，比如：若订单创建 15 分钟后仍未支付，需要关闭订单并释放库存。用户设置了一个 “下午 2 点提醒我去做核酸” 的待办事项。当回调失败后等待 30 秒然后重试， 第二次失败后等待 1 分钟再次重试， 第三次失败后等待 10 分钟……这些业务对延时任务通常有下列几条要求：数据要持久化，服务崩溃或重启不能丢失任务。支持重试以
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2024-09-11 12:17:26
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目录消费者消费方式消费者的分区分配策略（也就是消费者如何从分区中消费数据）range消费者分区分配策略案例消费者消费时offset的维护消费者组案例消费者消费方式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
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2024-03-17 09:53:06
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# Spring Boot Kafka 不消费的实现教程
在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Spring Boot 和 Kafka 实现一个不消费消息的功能。Kafka 是一个开源的分布式消息传递系统，它能够处理大量的实时数据流。一般来说，我们会用它来生产者发送消息并由消费者来消费这些消息。但今天，我们要讨论的是如何使消费者不消费消息。
## 流程概述
在实现功能之前，我们先明确一下整个流程
常在网上看到有人询问：如何把 java 程序编译成 .exe 文件。通常回答只有两种，一种是制作一个可执行的 JAR 文件包，然后就可以 像.chm 文档一样双击运行了；而另一种是使用 JET 来进行 编译。但是 JET 是要用钱买的，而且据说 JET 也不是能把所有 的 Java 程序都编译成执行文件，性能也要打些折扣。所以，使用制作可执行 JAR 文件包的方法就是最佳选择了，何况它还能保持 J
最近项目上遇到一个kafka重复消费的问题，大体描述一下：程序日志显示一直在重复消费从kafka中获取到的其中500条记录，处理这500条数据耗时8分钟。kafka的server.log日志一直在提示rebalance。网上找了很多帖子，发现其中对于max.poll.records和session.timeout.ms两者关系的描述基本都是错误的，错误描述如下:# max.poll.records
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2024-02-09 12:03:44
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背景在kafka的消费者中，如果消费某条消息出错，会导致该条消息不会被ack，该消息会被不断的重试，阻塞该分区的其他消息的消费，因此，为了保证消息队列不被阻塞，在出现异常的情况下，我们一般还是会ack该条消息，再另外对失败的情况进行重试目标实现一个完善的重试逻辑，一般需要考虑一下几个因素：重试的时间间隔最大重试次数是否会漏掉消息实现扔回队尾在消息出错时，将消息扔回队尾优点：实现简单，没有别的依赖项
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2024-03-23 12:56:18
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