消费者和消费组消费者：消费kafka消息的实体，可以是一个进程，也可以是一个线程消费组：消费组是一个逻辑概念，每个消费者都隶属于一个消费组；一个消费组消费一个topic的所有消息；不同的消费组之间消费消息互补影响一个topic存在多个分区，每个分区只能被一个消费组中的某一个消费者消费消费者数量和topic分区数量的关系如下图，存在三种情况：消费者数量小于分区数量: 每个消费者至少消费一个分区，部分
文章目录kafka生态系统什么是kafka？kafka的使用场景kafka优缺点Kafka架构（流程）Kafka架构（API）Topic内部有哪些组成？分区和消费组内的消费者之间的关系有哪些情况分区数、消费者与读取效率之间的关系副本数与broker之间的关系什么是主/从副本主/从副本的作用是什么ISR是什么生产者生产数据到kafka集群，数据到分区的方式Consumer消费数据的流程Kafka中
一、消费者基础知识1、读消息时，如果多个消费者同时读取一个分区，为了保证将日志文件的不同数据分配给不同的消费者，需要采用加锁、同步等方式，在分区级别的日志文件上做些控制。“同一个分区只可被一个消费者处理”，就不需要加锁同步。2、每个消费者处理的分区都不会重复；3、同一条消息广播给多个消费组，单播给同一组中的消费者。被订阅主题的所有分区会平均地负载给订阅方，即消费组中的所有消费者。4、关于“一个分区
# 如何在Java中设置Kafka消费端只消费一个分区消息
在使用Apache Kafka进行消息处理时，消费者通常会从多个分区中拉取消息。然而，在某些业务场景下，我们可能希望消费者只从特定的一个分区进行消费。本文将探讨如何设置Kafka消费端来实现这一目标，并提供相应的代码示例。
## 1. 背景介绍
### 1.1 Kafka基本概念
- **Broker**: Kafka服务器，负责
1、RangeAssignor RangeAssignor策略的原理是按照消费者总数和分区总数进行整除运算来获得一个跨度，然后将分区按照跨度进行平均分配，以保证分区尽可能均匀地分配给所有的消费者。对于每一个topic，RangeAssignor策略会将消费组内所有订阅这个topic的消费者按照名称的字典序排序，然后为每个消费者划分固定的分区范围，如果不够平均分配，那么字典序靠前的消费者会被多分配一
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2023-09-24 20:42:28
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kafka出现若干分区不消费的现象背景定位过程验证解决方法 背景近日，有用户反馈kafka有topic出现某个消费组消费的时候，有几个分区一直不消费消息，消息一直积压（图1）。除了一直积压外，还有一个现象就是消费组一直在重均衡，大约每5分钟就会重均衡一次。具体表现为消费分区的owner一直在改变（图2）。 （图1） （图2）定位过程业务侧没有报错，同时kafka服务端日志也一切正常，同事先将消费
Multi-threaded Processing多线程处理The Kafka consumer is NOT thread-safe. All network I/O happens in the thread of the application making the call. It is the responsibility of the user to ensure that multi
一、Kafka中的术语解释(1)、producer:生产者,上图有两个生产者,往同一个往topic(主题)发消息。(2)、topic:主题,这是一个逻辑概念,就和数据库表一样,数据库表可以存在于多个数据库,同样
发送到topic的数据也会分散到不同的kafka节点上。(3)、partition:分区,一个topic可以有多个分区,每个分区会依据topic的副本数创建对应数量的分区副本,
分散在不同
1.分区的一些基本概念规则每个topic都可以被划分成一个或者多个分区（至少有一个分区），它是topic物理上的分组，在创建topic的时候指定一个Partition只对应一个Broker，一个Broker可以管理多个Partition。在一个分区内消息是顺序的，在不同的分区之间，kafka并不保证消息的顺序
同一个主题下，不同分区所包含的内容是不同的，每个消息被添加到分区当中时，会被分配一
一、消费者根据什么模式从broker获取数据的？二、消费者从哪个分区进行消费？三、Consumer消费者重新分配策略和offset维护机制是什么？一、消费者根据什么模式从broker获取数据的？ 消费者采用 pull 拉取方式，从broker的partition获取数据为什么是pull模式，而不是brok
一.kafka分区优点kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区分布保存在不同的broker上，实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作，而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。对于producer而言，它实际上是用多个线程并发地向不同分区所在的broker发起
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2023-08-26 23:48:35
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1.如何为主题选定分区数量： 为主题选定分区数量并不是 一 件可有可无的事情，在进行数量选择时，需要考虑如下几个因素。 · 主题需要达到多大的吞吐量?例如，是希望每秒钟写入 100KB 还是!1GB? . 从单个分区读取数据的最大吞吐量是多少?每个分区 一般都会有一个消费 者，如果你知道消费者将数据写入数据库的速度不会超过每秒 50MB，那么你也该知道，从一个分区读取数据的吞吐量不需要超过每秒
文章目录1.集群木桶效应，broker雪崩2.集群扩容无法自动负载均衡3.集群副本迁移影响集群稳定，迁移任务不可控4.异常流量打挂集群5.一个业务异常影响整个集群稳定6.pagecache污染及优化7.磁盘故障或者坏道，整个broker半死不活8.同一个消费者组消费多个topic问题9.所有请求竞争同一个阻塞请求队列10.核心业务无法实现跨集群高可用 1.集群木桶效应，broker雪崩痛点： 当
分区（partition）kafka中的topic可以细分为不同的partition，一个topic可以将消息存放在不同的partition中。leader和follower每个partition可以设置一个leader和多个follower。kafka的消息没有设置读写分离，每个消息发送时，都是发送至对应的partition的leader-paertion，follower-partition主
前言因为公司业务需要，也因为自身知识体系需要。计划研究一下kafka。kafka和我以往使用的rabbitmq队列不一样，它的吞吐量更高，但是作为消息投递的功能及却不同。但是，因为不熟悉，所以不敢贸然上生产。所以，我计划打造一个日志收集的模块，用来处理web接口调用和方法调用的日志收集。所以呢，第一步就是把环境搭建起来。 看了相关资料，消息传输还是最终定下来kafka，看了官网的最新版本，决定
1.Kafka架构演进通过kafka架构演变过程可以更好的理解Kafka架构。第一阶段：原始状态，一个生产者多个消费者第二阶段：分区设计。Kafka的分区也类似Spark的分区，是针对一个topic的分区，当生产速度远大于消费速度时，topic越来越大，这时候可以进行分区，每个分区保存topic一部分数据。分区可以提高吞吐量。分区后，Producer将数据发往不同分区，每个分区数据不同。 
kafka对消费者分配分区规则（Java源码)
在上一篇 kafka topic消息分配partition规则（Java源码) 我们对生产者产生的消息分配partition规则进行了分析，那么本章我们来看看消费者是怎么样分配partition的。 kafka 为了保证同一类型的消息顺序性（FIFO），一个partition只能被同一组的一
# 限制一个线程只能消费一个分区的 Kafka 实现
在使用 Kafka 进行消息处理时，我们有时需要限制每个线程只能消费一个分区，以提高消息的处理效率和可控性。下面，我将详细介绍实现这一功能的步骤与代码。
## 流程
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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1.关于Kafka的分区： 开始使用Kafka的时候，没有分区的概念，以为类似于传统的MQ中间件一样，就直接从程序中获取Kafka中的数据。 后来程序搭建了多套，发现永远只有一个消费者（消费者应用部署在多个tomcat上）会从Kafka中获取数据进行处理，后来才知道有分区这么一个概念。 具体不说了，网上有很多资料，总的概括：Kafka的分区，相当于把一个Topic再细分成了多个通道，一个消费者应用
消息丢失的场景 如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。
如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等(消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通
