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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目录Kafka介绍一、 Kafka的特性:二、Kafka的使用场景三、Kafka 生产者-消费者四、Consumer与Partition的关系五、Kafka 与 Zookeeper一、Kafka介绍Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数
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2024-03-19 16:17:44
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#了解Kafka的基本理论同步处理：生产者生产消息发送给消费者，消费者处理消息的量是有一定限度的，比如一次只能处理100条消息队列，当生产者与消费者之间对消息的处理速率不一样时，也就是生产者一次性生产1000条消息给消费者，但是消费者自身处理消息的量是有限度的，这就会造成消息无法及时处理而促成消息堆积，服务崩溃。异步处理：生产者生产消息发送给消费者，消息会经过MQ（消息队列）进行缓存，然后消费者就
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2024-03-21 11:05:01
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一.Message Queue好处解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。 峰值处理能力：在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。二.Message Queue的发布/订阅模式一对多，消费者消费数据之后不会清除消息：因为有多个消费者，消息保留
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2024-03-22 12:22:47
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Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢？这篇文章我们来一点一点说一下。1、页缓存技术 + 磁盘顺序写首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示。那么在这里我们不禁有一个疑问了，如果把数据基于磁盘来存储，频繁的往磁盘文件
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2023-11-29 15:13:18
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Kafka的特性高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒可扩展性：kafka集群支持热扩展持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）高并发：支持数千个客户端同时读写 Kafka一些重要设计思想下面介绍先大体介绍一下Kafka的主要设计思想，可以让相关人员在短时
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2024-03-16 10:35:24
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消费端如何指定消费的分区通过下面的代码，就可以消费指定该 topic 下的 0 号分区。其他分区
原创
2022-11-11 09:53:10
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美图欣赏： 一.Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，spark通过消费Kafka的数据进行计算。1）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。2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个
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2023-12-01 11:50:40
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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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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，最后通过在发送前将消息
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2024-03-22 10:12:14
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消费者不需要自行管理 offset（分组+topic+分区），系统通过 broker 将 offset 存放在本地。低版本通过 zk 自行管理。系统自行管理分区和副本情况。消费者断线后会自动根据上一次记录的 offset 去获取数据（默认一分钟更新一次 offset），同一个分组中的客户不能同时消费同一个分片。不同的 group 记录不同的 offset，这样不同程序读取同一个 top
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2023-08-26 23:47:20
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建立一个普通的消费者。public static void CommonDemo() {
final Properties properties = new Properties() {{
put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
put("group.id", "testAPIdemo"
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2024-03-27 10:08:50
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Kafka如何保证消息不丢失、消费数据模式消费模式kafka采用拉取模型，由消费者自己记录消费状态，每个消费者互相独立地顺序拉取每个分区的消息消费者可以按照任意的顺序消费消息。比如，消费者可以重置到旧的偏移量，重新处理之前已经消费过的消息；或者直接跳到最近的位置，从当前的时刻开始消费Kafka消费数据流程每个consumer都可以根据分配策略（默认RangeAssignor），获得要消费的分区获取
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2023-10-09 07:36:10
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1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端； 2）Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端； 3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者
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2024-03-05 17:44:54
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kafka：消息队列：用于暂存数据，这就具有了解耦和削峰的作用，以应对临时高峰期达到缓冲的目的 1.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布/订阅式消息系统 2.它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据 3.具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力生产者： 消息写入leader后，follower是主动的去leader进行同步的！ producer采用push模式将数据发布到br
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2024-03-25 14:20:50
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二，offset操作2.1 提交offset 在消费者消费过程，以及rebalance操作之前，抖要提交一次offset记录consumer当前的消费位置。提交offset的功能也由ConsumerCoordinator实现我们在第一节中讲过，Consumer..Client的SubscriptionState字段，使用TopicPartitionState记录每个TopicPartit
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2024-08-06 19:26:48
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我们经常会遇到kafka数据丢失的问题，所以将遇到过的或有可能造成数据丢失的问题进行个小总结。其实在kafka处理数据的流程有很多，把这些流程梳理一遍，有助于分析数据丢失的情况，从这个图中可以看出数据流向，图中涉及的所以过程都可能造成数据的丢失。首先要确定是否有业务数据写入再明确数据是在kafka之前就已经丢失还是消费端丢失数据的？ 2.1 如果是在写入端丢失数据，那么每次结果应该完全一样(在写入
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2024-03-06 11:56:41
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一、不丢失数据 1.生产者数据不丢失 同步模式：配置=1（只有Leader收到，-1所有副本成功，0不等待）。leader partition挂了，数据就会丢失。 解决：设置为-1保证produce写入所有副本算成功 producer.type=sync request.required.acks=-1 异步模式，当缓冲区满了，如果配置为0（没有收到确认，一
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2024-02-28 08:48:40
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1、Kafka保证数据不丢失的原理1.1、kafka消息的位置用好Kafka，维护其消息偏移量对于避免消息的重复消费与遗漏消费,确保消息的Exactly-once是至关重要的。 kafka的消息所在的位置Topic、Partitions、Offsets三个因素决定。 Kafka消费者消费的消息位置还与consumer的group.id有关。 consumerOffsets与earlieastL
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2024-02-29 09:16:54
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kafka查看消费数据 一、如何查看在老版本中，使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看。但是对于最新版本，kafka-run-class.sh 已经不能使用，必须使用另外一个脚本才行，它就是kafka-consumer-groups.sh普通版查看所有组要想查询消费数据，必须要指定组。那么线上运行的kafka有哪些组呢？使用以下命令： bin/kafka-consu
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2024-02-28 14:13:19
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